[001022] MLエンジニア_Almondo出向
テンダグループは、企業の業務改革を支援する現場実装型AI/DXカンパニーです。
AIを単なる技術として提供するのではなく、お客様の業務やデータ、ナレッジ、システム、運用プロセスにAIを組み込み、現場で成果につながる仕組みとして定着させることを目指しています。企画・コンサルティングからシステム開発、自社プロダクト、運用・改善までを一貫して支援できることが、私たちの強みです。
DXソリューション、AI実装、ITコンサルティング、マニュアル・ナレッジマネジメントなど、それぞれ高い専門性を持つ事業・サービスがあります。これらを組み合わせることで、製造、物流、小売、医療、公共など幅広い業界のお客様が抱える課題を解決し、生産性・品質・収益性の向上に貢献しています。
現在は、従来の受託開発中心のビジネスから、AIを核とした継続的な価値提供へと事業を進化させています。AIやDXの可能性を追求するだけでなく、「現場で使われ、成果を生み続けること」にこだわる姿勢が、テンダグループの競争力です。
私たちは、技術を目的にするのではなく、お客様の事業や働き方をより良くするための手段として活用し続けます。
変化の大きい時代だからこそ、新しい技術を学び、仲間と協力しながら、お客様とともに新しい価値を創り出していく。そんな挑戦を楽しめる環境があります。
このポジションは グループのスタートアップであるAlmondoでお仕事をしていただくポジションです。
出向先企業情報
- 会社名: 株式会社Almondo
- 所在地: 〒150-6139 東京都渋谷区渋谷2-24-12 WeWork 渋谷スクランブルスクエア内
- 事業内容:AIソリューションの開発、販売、提供
- 代表者: 伊藤 滉太
- HP: https://almondotech.com/(https://almondotech.com/)
募集背景
株式会社Almondoは、東証スタンダード上場企業・株式会社テンダと資本業務提携を結び、グループのAI戦略を技術面から牽引するスタートアップです。
2024年12月の提携締結から約1年半。テンダが持つ数千社規模のエンタープライズ顧客基盤と、AlmondoのAI実装力を組み合わせた共通開発・営業パイプラインの構築が本格的に回り始めており、現在は、整った土台の上でどれだけ非線形な成長を生み出せるかという 「第二次成長期」 と呼ぶべき面白いフェーズにあります。
すでに社内では、要件定義から提案・実装・運用まで一人称で担えるメンバーが成果を上げ始めています。この動き方をチームとしてスケールさせることが、次の成長のカギ。同じ志を持つ仲間を増やしたいと考えています。
AlmondoにおけるAI・MLエンジニアとは
「技術のPoC(研究開発)にとどまらず、 ビジネス現場の課題を解くAI/LLMプロダクト の本番運用・MLOps構築までを 一気通貫で推進するテックリード / AI・MLエンジニア 」です。
自ら手を動かして機械学習モデル(CV/LLM)やエージェント基盤、MLOpsパイプラインを構築するだけでなく、ビジネスサイド(企画・プロダクト・クライアント・経営層等)と伴走し、 課題特定・要件定義・アーキテクチャ選定・運用改善まで幅広く 担当していただきます。
実際に、Almondoでは複数のプロジェクトを経て、要件定義から提案・実装・運用まで一人称で担えるメンバーが増えてきており、そこで培った知見を活かして事業企画・事業責任といった役割へ挑戦するフェーズに入っています。
業務内容
まずご一緒すること
具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。
1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用
● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発
● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価
● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化
2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発
● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化
● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化
● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証
3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ)
● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築
● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化
● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進
プロジェクトの例
業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。
- プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
- 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装
- 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発
- 大手インフラ企業さんの需要予測
中長期でご一緒したいこと
Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案
・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション
・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出
・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦
・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など
働く環境
オフィス
渋谷駅直結の渋谷スクランブルスクエア(WeWork)41F。提携先テンダ社と同フロアを共有しており、スタートアップのスピード感と上場企業の安定したサポート体制が共存する環境です。
関わるメンバー
正社員全員が技術バックグラウンドを持つ少数精鋭チームです。
職種や役割に関わらず技術の共通言語で会話できるため、意思決定が速く、相談のハードルが低い環境です。
働き方
効率を最大化させる働き方ができるよう、 出社・リモートについての規定は設けていません。
- フレックスタイム制:コアタイム 11:00〜16:00/前後は自由に調整可
- リモートワーク可:集中作業や個人の事情に合わせて在宅勤務OK
実際の出社パターン
- フルリモート:約30%
- 週2〜4日出社派:約40%
- 毎日出社派:約30%
メンバーの選択理由は様々。朝に打ち合わせが入っている時は自宅で集中作業を優先したり、同期的なコミュニケーションを重視して出社するなど、その時々で柔軟に選んでいます。
活用事例
- 「月曜日の重要なシステム設計会議は出社して、その後は集中作業が必要なので木金はリモート」
- 「朝の1時間は自宅で作業→その後出社」
- 「親の通院対応で午後出社、午前は自宅勤務」
- 「実家に帰省中の時はリモートで作業」
技術スタック(一部)
- AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith
- バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React
- データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB
- クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase
- DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform
- ツール :Slack, Notion, Google Workspace
応募要件
以下のいずれかを満たす方
【必須要件】
・Pythonを用いた何らかのソフトウェア開発またはデータ処理の実務経験(1年以上)
※Web開発、スクレイピング、自動化ツールの作成経験なども歓迎します。
・機械学習・深層学習・生成AI(LLM)領域に対する強い関心・学習意欲
・ビジネス課題の解決に向け、エンジニアリング技術を活かしたいという意欲
【尚可要件】※1つでも当てはまる方は大歓迎です!
【モデル開発・技術スタック】
・PyTorch / TensorFlow などを利用した深層学習(画像認識・CNN・Swin Transformer / 自然言語処理など)の実装経験
・LangChain / LangGraph / RAG / Vector DB / Bedrock などを活用した生成AI・LLMアプリケーションや自律型エージェントの開発経験
・Scikit-learn / Pandas 等を用いたデータ分析・モデル構築の実務経験
※尚現在は、2027年4月頃入社予定でご検討中の方を募集しています!
働く環境について
当ポジションは株式会社テンダ雇用、株式会社Almondo出向ポジションとなります。
【働く環境 - オフィス】にも記載がある通り、提携先テンダ社と同フロアを共有しており、働く環境は同様となっております。
【職種 / 募集ポジション】
[001022] MLエンジニア_Almondo出向
【雇用形態】
正社員
【給与】
年収 6,036,120円 〜 9,081,600円
月給:503,010円 ~ 756,800円 [月給内訳] ・基本給: 407,500円 ~ 555,800円 ・固定残業支給(30H)又は管理/専門職手当:95,510円 ~ 201,000円 ※固定残業代超過分は別途1分単位で支給 ※該当する役職の方は専門業務型裁量労働制・管理監督者適用 ※別途業績査定賞与あり(年1回・5月に査定)
【勤務地】
150-6139 東京都渋谷区渋谷2-24-12 WeWork 渋谷スクランブルスクエア内
リモートワーク有
【各手当】
・通勤交通費:上限50,000円迄/月 ・家族手当 :配偶者20,000円/月、子1人15,000円/月 ・資格取得時の祝い金(一時金) ・出産・結婚お祝い金(一時金)
【教育制度・資格補助補足】
・eラーニング(JMAM) ・受験費・書籍購入費・セミナー受講費の補助 ・資格支援制度 ・社内勉強会
【その他補足】
関東ITソフトウェア健康保険組合加入特典 (付加給付金制度 / スポーツジム・ゴルフ場・キャンプ場優待制度 / 保養施設・レストラン優待制度 / 旅行割引補助制度・レジャー施設優待制度 / 各種健康増進プログラム、各種部活動)
会社情報
【会社名】株式会社テンダ
【設立年月日】
1995年6月1日 東京証券取引所 スタンダード(証券コード:4198)
【所在地】
▼渋谷オフィス(本社) 〒150-6139 東京都渋谷区渋谷2-24-12 WeWork 渋谷スクランブルスクエア内 ▼池袋オフィス 〒171-0021 東京都豊島区西池袋1-11-1 WeWork メトロポリタンプラザビル内 ▼東北支店オフィス 〒983-0852 宮城県仙台市宮城野区榴岡1-1-1 WeWork JR仙台イーストゲートビル内
【海外事業所 】
会社名 : 大連天達科技有限公司 所在地 : 大連高新技術産業園区匯賢園7号1階
【グループ会社】
大連天達科技有限公司 三友テクノロジー株式会社 株式会社テンダゲームス 株式会社Skyarts インテリジェントシステムズ株式会社 株式会社Almondo
【資本金】
326百万円(2026年6月時点)
【代表者】
代表取締役会長兼社長CEO 取締役会議長 薗部 晃
【事業内容】
▼DXソリューション事業 DXの企画・開発から運用・保守、技術者支援までワンストップで支える事業です。 これまで多様な業界・業務におけるシステム開発とプロジェクト支援の知見を蓄積してきました。 現在は、従来型の受託開発や人材提供にとどまらず、業務課題の把握から解決策の提案、システムの実装・運用までを担うソリューション提供型の事業へと進化しています。AIや自社プロダクト、現場主導型DX基盤「TRAN-DX」なども組み合わせ、お客様の業務変革と継続的な改善に貢献しています。 ▼Techwiseコンサルティング事業 テクノロジーと業務改善の知見を組み合わせ、お客様のDXやワークスタイル変革に伴走するコンサルティング事業です。ノーコード・ローコード基盤、Microsoft製品関連サービス、自社開発のマニュアル作成ツール「Dojoシリーズ」などのプロダクトと技術的知見を活用し、構想策定から導入、定着までを幅広く支援しています。
【従業員数】
400名(2026年6月1日時点・グループ連結)
Skills
- Agentic AI
- AI
- API
- AWS
- AWS Bedrock
- Azure
- CI/CD
- Cloud
- DevOps
- Docker
- FastAPI
- Firebase
- GCP
- GitHub
- GitHub Actions
- Infrastructure as Code
- LangChain
- LangGraph
- LangSmith
- LLM
- MCP
- MLflow
- MySQL
- Next.js
- Node.js
- Notion
- OpenAI
- pandas
- Pinecone
- PostgreSQL
- Python
- PyTorch
- RAG
- React
- scikit-learn
- Slack
- TensorFlow
- Terraform
- TypeScript