ABEJA FIRST GUIDE for Software Engineers

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1. ゆたかな世界を、 実装する Implement a Fruitful World ソフトウェアエンジニアポジション　紹介資料
2. 2 紹介資料をご覧いただき、ありがとうございます。 この資料は、ABEJAに興味を持っていただいた方向けに、 ソフトウェアエンジニアに関する情報をまとめています。 ABEJAでの経験が、 あなたのキャリアにとってどんな意味を持つのか？ どんなメリットがあるのか？ できるだけわかりやすくまとめました。
3. 3 目次 2 ソフトウェアエンジニアの面白さ 3 プロジェクト事例 4 標準技術スタック 5 弊社のソフトウェアエンジニアに向いている方 6 エンジニアメンバー紹介 1 ソフトウェアエンジニアの仕事
4. 4 ソフトウェアエンジニアの仕事 ABEJAでは、ビジネスサイド、テックサイドを交え、企画〜保守運⽤まで⼀気通貫で⽀援します。 ABEJA 企画提案 ビジネス プロセス分析 調査実装 インテグレーション 保守‧運⽤ アカウント エグゼクティブ プロジェクト マネージャ データ サイエンティスト エンジニア ヒアリング‧提案 クロージング 新規テーマ創出‧アカウントリレーション強化‧ネクスト提案の準備 プリセールス ビジネス要件定義 PJTゴール設計 クライアント報告 PJTコントロール クライアント報告 PJTコントロール 問い合わせと対応 改善⽅針検討 モデル要件定義‧EDA モデル開発⽅針決定 モデル開発 性能検証 モデル開発 要件定義 設計 開発 テスト 保守運⽤ プリセールス プリセールス 他社 戦略系コンサル AI開発ベンダー 課題整理、構想策定 業務系コンサル ビジネス要件定義 PJTゴール設計 設計 開発 テスト 保守運⽤ IT開発ベンダー モデル開発 性能検証 要件定義 プロジェクトの流れ プロトタイプ開発 アドバイザリー
5. 5 豊富なAI/ML/LLMプロジェクトを 裁量をもってリードできる データサイエンティスト との協業 開発に集中できる 会社基盤・企業文化 AI/ML/LLMを組み込んだアーキテクチャに尖りをもったエンジニアとして市場価値を高められます 1 ソフトウェアエンジニアの面白さ 2 3
6. 6 テクノロジーのスペシャリストとして、顧客と伴走・リードすることが求められます。 意思決定の段階からプロジェクトに携わることも多く、顧客とのビジネス共創に深く関わることができます。 多様なプロジェクト 関わる広さと深さ 大きな裁量 • AI/ML/LLM関連のプロジェクトが多数。 • 製造、物流、通信など、幅広い業界と関わ ることができる。 • リーディングカンパニーとのプロジェクト が豊富。 • システム開発の全工程を担当すること が多い。 • 課題ヒアリングや企画立案に参画する こともある。 • 運用保守を見据えたシステムの提案が 求められる。 • 運用と改善を通してひとつのプロジェ クトに深く関わることも、多種多様な 案件を経験することもできる。 • 標準技術スタック（P.9参照）を軸に、 顧客ごとに最適な技術スタックを選定 できる。 • ビジネスパートナーという立ち位置で あり、顧客と一緒に課題解決に取り組 むことができる。 × × ソフトウェアエンジニアの面白さ　～ ①豊富なAI/ML/LLMプロジェクトを裁量を持ってリードできる ～
7. アセスメント （要件定義など） 調査実装 インテグレーション 保守・運用 エンジニア - データサイエンティストが密に連携してプロジェクトを推進します。 スキルや志向次第で、データサイエンティストの業務領域に踏み込んで活躍することも可能です。 データサイエンティスト 業務範囲と内容 エンジニア 業務範囲と内容 プロジェクトの流れ データサイエンティスト との協業 （モデル組込み） アプリへのインテグレーション 開発したモデルがアプリで動作するように 適切なI/Fを定義。それに合わせてコードを 改修する。 データパイプラインの構築 実験用コードで動作していたパイプライン をワークフローエンジンなどで動作するよ うに改修する モデルデプロイ環境の構築 モデルの訓練から推論APIへのデプロイま での一連の環境を整備する モデル開発 モデル改善 要件 定義 設計 開発・テスト モデル組込み アセスメント・ ビジネス要件定義 保守・運用 ソフトウェアエンジニアの面白さ　～ ②データサイエンティストとの協業 ～ 7
8. 8 技術志向の高い環境 会社全体の技術志向の高さや、AI技術への独自の取り組みなどが整っており、エンジニアリングに集中できる環境です。 業務効率化の基盤 ❏ ABEJA Platformを活用した開発効率の向上 ABEJA Platformに、AI/MLモデルの開発に必要なコンポーネン トを集約しています。これを活用することで開発効率を高めるこ とができます。 ❏ 各種ツールを用いたスムーズな社内コミュニケーション 社員全員が、Slackとnotionを活用。 基本的に情報はオープンであり、自由にアクセスできます。 GitHubによる設計議論やレビューも活発です。 ❏ 現場〜経営メンバーの技術理解が深い 技術側出身の経営陣・コンサルタントが在籍するためビジネス側 の技術理解が深く、顧客・課題に同じ目線で向き合っています。 ❏ 社内勉強会の定期実施 自分が関わっていないプロジェクト,ナレッジを横断的に学べる 機会が豊富にあります。 （例）プロジェクトレビュー（随時）、ザツダン会（週1回）、　　　 社内勉強会の開催（週1回）など ❏ 新規技術・サービス検証の支援 技術向上のための研修・書籍購入等に対する月1万円までの支 援、別途LLMサービス等の使用支援をしています。 ソフトウェアエンジニアの面白さ　～ ③開発に集中できる会社基盤・企業文化 ～
9. 9 課題 特殊な商習慣や取扱品目の多さから全ての品目で適正 な見積価格を算出するのが困難 ソリューション ・日次連携されるデータをABEJA Platformに蓄積 ・ABEJA Platformで需要予測モデルの学習・推論を実行 ・需要予測結果をDBに投入、見積支援アプリケーション　 上から見積を実行 利用技術 ・ETLパイプライン 　・AWS(Transfer Family, Lambda, Batch) ・需要予測モデル学習・推論 　・ABEJA Platform ・見積支援アプリケーション 　・バックエンド：AWS(ALB, ECS, RDS) 　・フロントエンド：AWS(CloudFront, S3) プロジェクト事例（見積自動化） ※ アーキテクチャ概要図のため詳細は省略しており、適切に情報を処理しています。
10. 10 ビジョン オフィスで働く人々の ID を起点として行動・需要 データに基づき、個々のニーズに適したフィジカルと デジタルが融合するワークプレイスを提供する ソリューション ・ID とデータ蓄積・分析基盤の構築 ・アプリ・Web サービスを含むソフトウェアと、 　オフィスのセキュリティ機器などのデバイスを統合 ・行動の可視化や需要予測といったデータ活用により、　 入居後のカスタマーサクセスを実現 利用技術 ・Auth0 (IDaaS), CISCO Meraki (クラウド型ネットワーク管 理) Google Workspace, MS365 (オフィススイート連携) ・クラウド型ビルセキュリティ管理システム ・GCP, Go によるバックエンド。Terraform での IaC ・React Native によるモバイル and Web アプリ/受付端末 ・Next.js による各種管理ツール プロジェクト事例（オフィスDX） ※ アーキテクチャ概要図のため詳細は省略しており、適切に情報を処理しています。
11. 11 課題 ・商業施設の混雑具合が把握できていない ・混雑度に基づく運営体制の最適化をしたい ・利用者の利便性向上に繋がるサービス開発をしたい ・商業施設に設置したカメラから映像を定期的に取得 ・機械学習モデルにより指定エリアに居る人数を計測 ・人数をもとに混雑度を算出 ・蓄積したデータをBIで閲覧できるようにする ・モデル学習・推論 　・ABEJA Platform ・データ蓄積 　・BigQuery ・データ可視化 　・Looker Studio プロジェクト事例（カメラ映像解析） ソリューション 利用技術 ※ アーキテクチャ概要図のため詳細は省略しており、適切に情報を処理しています。
12. 12 ビジョン 企業のナレッジとAI技術を融合し、組織全体で迅速か つ正確な情報アクセスと意思決定を支援するインテリ ジェントなチャットプラットフォームを提供する ソリューション ・複数のAIプロバイダー統合による柔軟なモデル選択と リスク分散 ・会話管理とプロンプトテンプレートによる業務効率化 ・SAML SSOとマルチテナントアーキテクチャによる安 全な企業利用 利用技術 ・バックエンド 　・FastAPI, PostgreSQL, OpenSearch (RAGインデックス) 　・AWS(ALB, ECS, RDS) ・フロントエンド 　・React, TypeScript, Vite 　・AWS(ALB, ECS) ・インフラストラクチャ 　・Terraform (IaC) プロジェクト事例（チャットUI） ※ アーキテクチャ概要図のため詳細は省略しており、適切に情報を処理しています。
13. 13 標準技術スタックを軸に、顧客ごとに最適な技術スタックを選定の上、開発を進めます。 高品質なシステム開発のために、コードレビュー、IaC、CI/CDなどについても高い水準でのガイドラインを作っています。 Programming Language Application Framework ML Framework Monitoring Infrastrcture DevOps 標準技術スタック
14. 　　機械学習・AI・LLMを組み込んだシステムの開発がしたい 　　幅広い技術を習得、活用していきたい 　　顧客と対話しながら開発に携わりたい 　　成長を続ける組織の中で、組織づくりや組織開発に挑戦したい 14 お客様や組織の課題を自分ごととして捉え、 テクノプレナーシップ（※1）を持って課題解決に取り組んでいただける方を求めています。 1 2 3 4 ※1：テクノプレナーシップとは、 進化するテクノロジー（Technology)を用いて、どのような社会を実現していくかを問い続ける姿勢（Liberal Arts）、そしてこの円環を推進する力（Enterpreneurship）を表した造語です。 弊社のソフトウェアエンジニアに向いている方
15. 春名 雄也 Yuya Haruna 自動車向け組み込み受託開発会社にてエキスパートエ ンジニアとして設計・開発・テストを担当。トマト自 動収穫ロボットの開発にも携わり、ROS を用いた画 像認識やハードウェア制御ソフトウェアの全体設計、 実装、コード品質管理をリードした。 2023 年 1 月 ABEJA 入社。画像認識システムや生成 AI を活用した対話型回答サービスの設計・開発・運 用に従事。主に Python によるバックエンド開発およ びインフラ構築を担当。 合屋 純 Jun Goya 複数の Web 系サービス開発会社を経て、2024 年 7 月 ABEJA 入社。 生成 AI を活用した対話型回答サービスや書類解析 サービスの設計・開発・運用に従事。 主に Python によるバックエンド開発を担当しつつ、 React / Next.js を用いたフロントエンド開発にも携 わる。 15 胡 翔熙 Shoki Ko 新卒で通信系企業に入社し、基地局の運用やダッシュボー ド開発を担当。 2022 年 11 月 ABEJA 入社。LLM を活用したコンテンツ 生成サービスや音声認識を用いた会議分析システムの設計 ・開発・運用に従事。主に Python によるバックエンド開 発と TypeScript によるフロントエンド開発を担当。 石川 尊教 Takanori Ishikawa (株)ドリコムにてブログパッケージの開発・導入および自 社サービス運用に従事。 その後、(株)ミクシィに入社し、mixi アプリおよび mixi プラットフォーム全般の開発を担当。後に同社グループの XFLAG スタジオにて Elixir によるプラットフォーム基盤 開発をリードした。 2017 年 2 月 ABEJA 入社。ABEJA Platform の設計・開 発に従事し、React Native・Elixir を中心とした技術ス タックを得意とする。 エンジニアメンバー紹介