ACES（エーシーズ）は「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」をミッションに掲げる、東大松尾研究室発のAIスタートアップです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 現在は、主に以下2つのサービスを展開しています。 【DXパートナーサービス】 保険、自動車、建設、製造業、小売など、さまざまな産業において最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進を行う事業です。 社内で開発を進めるAIアルゴリズムやシステムの開発を通して、クライアント企業のDXや新規事業立ち上げを共同で遂行します。 【AIソフトウェアサービス】 2022年4月にブラックボックス化しがちな商談や会議内容を可視化し、営業組織の強化を支援する営業DX×AI SaaS「ACES Meet」（https://meet.acesinc.co.jp/）を正式リリースいたしました。 今後、複数のSaaSプロダクトの開発・リリースを進める方針です。

生成AIをはじめとするAI領域の最新技術は一過性のブームではなく、これまでの属人的な働き方を変革する大きなポテンシャルがあります。 ACESは、そのような最先端のAIアルゴリズムを用いて、シンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現したいと考えています。 ▼ACESの目指すシンプルな社会と余白のある未来 https://note.com/koichirot11/n/n811bf961f133 【日本の成長をAIアルゴリズムで加速させる】 日本企業はこれまで、個人の知見や労働力に依存する「属人的な働き方」で成長してきました。 人口が減少しはじめている日本において、属人的な働き方を脱却することで企業はもっと成長できるはずです。 そこで私たちは、さまざまな業界で「その道のプロ」と呼ばれる人たちが持つ「高度な知見・業務」をAIアルゴリズムで再現・継承するDX事業を開発しています。 【Deep Learningを用いることで可能になること】 ・属人的に行われていた作業や知見を、大量のデータから学習し再現することで自動化する ・ヒトが行っていた作業をAIが代替し、より価値のある仕事ややりたい仕事に取り組めるようにする ・複雑な事象を複雑なまま取り扱うことで、画一的なルールではなく個人に寄り添う接し方や柔軟でなめらかなルールを作る ・中間レイヤーを代替し、皆がやりがいを直に感じられるようなビジネス構造を作る

【ACESはこんな会社】 ■様々な領域に強みを持つプロフェッショナルなチーム ACESは、東京大学松尾研究室出身の田村 浩一郎を含む6人のメンバーで設立しました。 6人中3人が松尾研究室に所属しており、AI領域への知見と技術力を強みとしています。 社内にはそれぞれの領域で高い専門性を持つ「ACE」がメンバーとして在籍しています。 ※出身企業例：ボストンコンサルティンググループ・アクセンチュア・NTTデータ・野村総合研究所・楽天・メルカリ・Speee等 ■多様な働き方を支援 ・リモートと出社のハイブリット勤務 ・フレックス制度（11:00〜15:00コアタイム） ・ストックオプションの付与 ・社会人博士支援制度（https://note.acesinc.co.jp/n/n149be3e95c48） ・1on1 MTGをはじめとした適切な評価体制 ・育休制度についても取得実績あり、現在アップデート中（https://www.wantedly.com/companies/acesinc/post_articles/371659） ■パフォーマンスを発揮できるための環境整備 ・徹底したドキュメント文化 ・最新アルゴリズムやMLOps技術の共有や導入が積極的に行われる体制 ・徹底したモジュール化・パッケージ管理など、スピードと再現性のある開発体制

QAエンジニアとしてDXプロジェクトチーム、AISaaSチーム、Devチームを横断して全社の開発プロセスの品質を監視し、改善を提案いただくことがメインミッションとなります。 ※組織立ち上げのため期待役割の想定を記載しております。 ＜お任せしたいこと＞ - テスト計画の作成 - テストケースの設計と実行 - 品質改善の提案 - テストの自動化 - 組織マネジメント - QA(品質保証)プロセスの策定と改善 - ステークホルダーとのコミュニケーション - QAチームの管理・育成 ＜お任せ「しない」こと＞ - 各チームの作業におけるマイクロマネジメント 　L あくまで開発プロセスの品質を監視し、改善を提案することに責任を持っていただきますので、各チームの日々の作業を細かく管理する必要はありません。 - 全てのテストを手動で実行 　L 自動化が可能なテストは、効率化と品質の一貫性を高めるために自動化するべきと考えています。 - すべてのバグ(不具合)を修正する必要性の強調 　L 優先順位に基づいてバグを管理し、リソースの制限とプロジェクトの期限内で最も重要な問題に焦点を当てる必要があります。 ■募集背景 現在QAチームとして全社の品質保証に関する専任チームは存在しておらず、各事業内のエンジニアが設計していました。 しかし、IPOを目指すにあたりより品質保証観点でも強化していく必要があります。 そこで、専任チームとしてDevチームの中にSRE組織を立ち上げ、QAチームをつくり組織/サービス横断で品質改善を手動していくこととなりました。 本ポジションでは、新組織であるQAチームのリーダーとして全社の品質改善とマネジメントをお任せできる方を探しています。 ■開発環境 【AISaaS_開発環境】 - 言語：Python - DB：MySQL - OS：Linux - Webフレームワーク：Django - 使用ツール : Docker, Terraform, Sentry - コード管理 : GitHub - クラウド : Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon SageMaker 【DXパートナーサービス_開発環境】 - 言語：Python - OS：Linux - フレームワーク：Django,Flask - インフラ: Docker, Terraform - コード管理 : GitHub - クラウド: AWS 【Devチーム_開発環境】 - 言語：Python - Deep Learningフレームワーク: PyTorch - OS：Linux ■本ポジションの魅力 【機械学習（ML）×QAエンジニアとして希少なエンジニアになれる】 AI最先端の松尾研究所というアカデミア発のAIベンチャーである当社のQAエンジニアとして、更に専門性を高めて希少な人材にキャリアアップ可能です。 【組織立ち上げのため、裁量のあるポジション・役割】 背景に記載したとおり、これから専門チームを作っていくフェーズとなりますので、これまでのご経験を活かしながら裁量を持って取り組んでいただくことが可能です。 【必須条件】 - 品質管理とテスト計画スキル - ソフトウェアのQA(品質保証)プロセスに関する理解、テストケースとテスト計画の作成能力。 - テスト自動化スキル - ソフトウェア開発プロセスにおけるテストの自動化に関する深い知識と経験 - プログラミングスキル - コミュニケーション能力 - AIへの興味関心 【歓迎条件】 AIおよび機械学習の知識