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株式会社estie

アルゴリズムエンジニア(不動産AI Lab)

  • 雇用形態正社員
  • 勤務地東京都港区
  • リモート併用
  • フレックスあり
  • 年間休日125日

523日前に公開2025年6月2日

仕事内容

募集背景

みなさんも買い物をする際には商業施設、旅行をしたらホテル、オンラインショッピングでは物流の倉庫、エンジニアであればデータセンター、と「不動産」とは切っては切れない生活を送っています。我々estieはこのようにあらゆる経済活動が行われる「場」として不動産を捉えることで、人々の生活をデータとテクノロジーの力でより豊かにすることに取り組んでいます。
オフィスや物流施設、ショッピングセンターなどの投資用不動産は「商業用不動産」と呼ばれます。東京は機関投資家が保有する商業用不動産のストックが世界第1位であり、巨大な市場が日本に存在しています。それにも関わらずデータが埋没していることで、より良い街作りを行う障壁になっていることはあまり知られていません。
もし世界中の人たちが日本の真の価値に気がつき、データを元に資源を活用してくれるようになったらどんな未来都市が築けるでしょうか?経済が盛り上がり、世界に通用する都市になる未来が拓けるのではないでしょうか。
estieが取り組むのは不動産業界の情報・業務・取引の全てをデータとテクノロジーの力でなめらかにし、都市の秘めた価値を解き放つことで日本の社会・経済をより豊かにする挑戦です。そのためには、より豊富な情報、より広範囲の業務、より高い取引の成約率を実現するプロダクト群・事業群を効果的に実現する必要があります。
そのために2025年1月に立ち上げた不動産AI Labでは、estieが培ってきたデータ・ソフトウェアにAI技術を掛け合わせ、賃貸・売買・都市開発領域におけるAIソリューションの開発・提供に挑んでいます。現在は賃料査定や不動産特化のAIエージェント開発などを進めており、従来の方法では達成できなかった賃貸および売買取引の創出に貢献しています。
データとAIの掛け合わせで不動産業界そのものをアップデートすることに挑みたい方に、ぜひ仲間になっていただきたいと考えています。

具体的な業務内容

  • データエンジニアリングによる継続的で深い価値創出
  • 不動産領域の多種多様なデータの収集・分析・保守・運用
  • ETL パイプラインの構築、データクレンジング・特徴量エンジニアリング
  • データ基盤やクラウドインフラの設計・運用
  • 新しい機械学習・深層学習モデルの研究開発
  • 回帰モデル、分類モデル、生成モデルなど、事業ドメインに適したアルゴリズム選定・実装
  • オンライン推論・バッチ推論におけるモデルのパフォーマンスチューニング
  • 最新の論文や OSS、LLM(Large Language Models)などの調査・適用、執筆
  • 顧客価値の最大化につながる新規プロダクト企画
  • ビジネスメンバーと連携し、AI 活用シーンやニーズの洗い出し
  • AI プロダクトの企画立案、PoC 〜 MVP 開発のリード
  • 市場・顧客への価値提供を常に意識しながら、プロダクトの成長を推進

ポジションへの期待

不動産AI Labにおけるデータサイエンス・機械学習の専門家として、事業ドメインに適したモデルの研究開発をリードし、AIプロダクトの価値の源泉を生み出すことを期待しています。データの特性を深く理解し、最適なアルゴリズムを選定・実装するだけでなく、ビジネスチームとの対話を通じて「何を解くべきか」の問い自体を磨いていく役割です。

ポジションの面白さ・得られる経験

  • 日本最大級の不動産データを活用したインパクトの大きい開発
  • estieが独自に構築する商業用不動産の多様で大規模なデータをフル活用して、モデル構築や予測の精度向上を図る面白さ
  • 業界そのものをアップデートする余地が大きい領域のため、作ったモデルやプロダクトが不動産という大規模な市場や業務フローに与えるインパクトを実感しやすい
  • 多数の新規AIプロダクトの企画・開発
  • PoC(概念実証)からMVP開発、そしてサービスローンチまで一貫して関わることができる
  • 従来アナログ中心だった不動産業務を効率化する新規サービスをゼロから設計・開発する経験が得られる
  • 最新技術を追求し、実務に落とし込む環境
  • ChatGPTをはじめとした大規模言語モデル(LLM)の最新動向や活用事例を積極的に取り入れ、最新技術のリサーチ・検証を行いながら実務に活かすことが奨励される環境
  • データ基盤やMLOps環境の整備も進行中のため、エンジニアリングの幅広いスキルを磨ける
  • 先進事例は論文・カンファレンス発表や特許出願に繋がる

開発環境

[言語] Python(PyTorch, TensorFlow, scikit-learn など)
[クラウド] AWS, GCP
[開発ツール]

  • コード管理: GitHub
  • CI/CD: GitHub Actions
  • 運用監視: Sentry, Datadog
  • タスク管理: JIRA
  • コミュニケーションツール: Slack
  • 開発支援: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Devin, Codex など

必須スキル

  • ソフトウェア開発の基礎スキル
  • GitHub 等を利用したチーム開発経験
  • スクリプト言語でのツール・アプリ開発等の経験
  • データエンジニアリングまたはデータ解析の実務経験
  • 大規模データの処理基盤やクラウドインフラ(AWS, GCP など)の利用経験
  • SQL を用いたデータ解析やパイプライン構築経験
  • 機械学習・深層学習に関する知識・実装経験
  • Pythonとフレームワーク(PyTorch, TensorFlow, scikit-learn など)を用いたモデル開発経験
  • 基本的なアルゴリズムや統計手法の理解
  • ユーザー、顧客とコミュニケーションができる日本語能力(ビジネス〜ネイティブレベル)

歓迎スキル

  • LLM(大規模言語モデル)等 の活用経験
  • ChatGPT API などの多様なモデルの活用経験
  • MLOps 環境構築に関する知見
  • 機械学習に関わるDocker、Kubernetes などのコンテナ技術・CI/CD の導入経験
  • 可視化ツールや BI ツールの活用スキル
  • Tableau, Looker, Power BI などを用いたデータ可視化の知見
  • スタートアップや新規事業での開発経験
  • 少数精鋭チームでスピード感ある開発を行った経験

求める人物像

  • 既存産業をリスペクトし、プロダクトを通じて産業をイネイブリングするというアプローチに共感を持てる方
  • 肩書き・職種にこだわらずに領域を横断して課題解決に向けた推進ができる方
  • 状況の変化に強く、柔軟性を持って物事に取り組める方
  • 自分の成功パターンを捨て去り、何度でもアンラーニングし続けられる方
  • AI技術を駆使して「土地建物の再有効活用」を実現する、大きな挑戦を一緒に楽しみましょう。

ご応募をお待ちしています!

雇用形態

正社員

勤務地

1070052 東京都港区赤坂9-7-2 東京ミッドタウン・イースト 4F
地図で確認
(入社時)本社(東京都港区赤坂9丁目7番2号)、その他会社の指定する場所
(変更の範囲)本社(東京都港区赤坂9丁目7番2号)、各事業所(東京・新潟等)、その他当社の指定する場所
※本社オフィスへの出勤及びリモート勤務の併用を推奨しているため居住地については1都3県内、または普通電車で片道90分の範囲内をガイドラインとする

給与

年収 当社規定に応じて、個別に等級と金額を決定します。
想定年収の算出方法

  • ・想定年収=月次給与×12か月+賞与
  • ・月次給与=基本給+固定割増手当

※固定割増手当として、時間外労働40時間相当分の金額が月次給与に含まれます。時間外手当、休日手当、深夜勤務の割増賃金をそれぞれ算出し、その合計額が固定割増手当を超えた場合、その差額を支給します。

勤務時間

労働時間制度:裁量労働制
勤務時間:10:00-19:00を基本とし、始業及び終業の時刻は労働者の決定に委ねる。
休憩時間:労働時間が6時間を超える場合は、1時間を労働時間の途中に与えるものとする。
※裁量労働制により所定労働日に勤務したものとみなす時間数は、労使協定で定める。
所定労働時間を超える労働の有無:有

休日

土日祝日(年間休日125日)
夏季休暇あり:3日間(12月まで利用可)
Welcome休暇:3日間(試用期間中に有給休暇を利用できる)
年末年始休暇:あり(年間休日数に合わせて付与、年度ごとに変動あり)

福利厚生

  • ・フレックスタイム制、裁量労働制
  • ・リモート勤務可
  • ・家賃補助、引越し費用補助
  • ・資格取得や書籍購入補助、勉強会参加費会社負担

勤務地

1070052 東京都港区赤坂9-7-2 東京ミッドタウン・イースト 4F
地図で確認
(入社時)本社(東京都港区赤坂9丁目7番2号)、その他会社の指定する場所
(変更の範囲)本社(東京都港区赤坂9丁目7番2号)、各事業所(東京・新潟等)、その他当社の指定する場所
※本社オフィスへの出勤及びリモート勤務の併用を推奨しているため居住地については1都3県内、または普通電車で片道90分の範囲内をガイドラインとする

給与

当社規定に応じて、個別に等級と金額を決定します。
想定年収の算出方法

  • ・想定年収=月次給与×12か月+賞与
  • ・月次給与=基本給+固定割増手当

※固定割増手当として、時間外労働40時間相当分の金額が月次給与に含まれます。時間外手当、休日手当、深夜勤務の割増賃金をそれぞれ算出し、その合計額が固定割増手当を超えた場合、その差額を支給します。

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