{"id":1201481,"url":"https://alion.io/job/en-ntelligencezhushihuishe-urusutakkuenjinia","title":"フルスタックエンジニア","company":{"id":2675828,"name":"Zen Intelligencezhushihuishe","domain":"zen-intelligence.ai","url":"https://alion.io/company/zen-intelligence","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HERP","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":4,"ghost_share":0,"stale_share":1,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-09-25T05:45:01Z"}},"role":"Backend","role_family":"Backend","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Tokyo, 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Intelligenceについて\n弊社は、「Physical AIで、基幹産業を変革する」ことをパーパスに掲げ、建設業・小売・飲食・インフラ管理業界等の社会を支える産業への技術革新を加速させるスタートアップです。Physical AIとは、物理空間や現場業務にAIを実装し、従来技術が届かなかった領域に変革をもたらすアプローチを意味します。\n現在は国内60兆円の巨大市場である建設業をターゲットに、Tech Difference・産業インパクト・プロダクト開発（not 受託/SI）の3要素にこだわりながら、3D画像処理を核としたB2B AI SaaSプロダクト「zenshot」および「zenshot AI」を提供しています。\nまた、既存事業の拡大と新規事業の創出の両輪で事業を進め、T2D3を超える成長速度を実現しています。こうした事業成長と市場での高い評価を背景に、2026年5月のシリーズAで25億円を調達し、投資家からの強い信頼を獲得しました。\nさらに、「建築工事の現場データを網羅的に保有する唯一の企業」というポジションを築き上げ、他社には再現できない競争優位を確立しています。そのデータ自体も独自性が高く、私たちはこの資産を軸に、産業の在り方そのものをAIネイティブな形へと再構築することを目指しています。\n事業内容\n基幹産業は従来のAIでは業務改善が進みにくく、導入や改善が遅れてきました。なかでも建設業界は、アナログな管理体制や現場監督不足、若手の離職といった深刻な課題を抱えています。Zen Intelligenceはこれらの課題に対し、Physical AIを核とするプロダクト群で正面から解決に取り組んでいます。\nzenshot\n建設現場で、360度カメラを持って歩くだけで現場全体を網羅的にデータ化できるプロダクトです。現場の3次元空間とその時間変化をAIが理解できる構造に変換することで、網羅的な記録を可能にすると同時に、遠隔で現場を確認できる環境を提供します。zenshotの活用は、現場監督の方の移動時間を削減し、生産効率を飛躍的に高めます。\nzenshot AI\nzenshotによって、現場はデジタルツインとして再現され、現場監督は遠隔から状況を確認し、管理業務を行えるようになりました。「zenshot AI」は、その先を実現するプロダクトです。\nzenshot AIは、AIエージェントや建設特化型VLM（Vision-Language Model）を現場にデプロイすることで、従来は監督が担ってきた判断や指示を、AIが自律的に実行できる状態を目指します。これにより「現場管理の無人化」の早期実現に挑みます。こうした取り組みを通じて、人手不足という業界課題に対して供給力そのものを高め、建設業をAIネイティブな産業へと変革してまいります。\n現在の課題\n1. 増え続ける膨大なデータと大規模インフラを支える、安定稼働するAI処理パイプラインの構築\n全国数百の現場から毎日アップロードされる5.7Kの360度動画は数百TB/dayに達し、64コアCPU・GPUインスタンスを数百台運用してクラウド上で3D Computer VisionのAIパイプラインを走らせています。消費規模は1日あたり数万CPU時間・数万GPU時間。この規模を処理を止めずに安定運用することが現行システムでは難しくなっており、現在Dagsterとk8sで構築したパイプラインを刷新中です。来年以降、同時導入現場数が数千に増えるなかでも進化し続ける必要があります。\n2. 現場データで学習したAIを組み込むApplicationと、AIの学習データを収集するApplicationの開発\nzenshotで現場をデジタル化し遠隔管理ができるようになったことで、クライアントはこれまで不可能だったチーム体制での現場管理や、現場でのコミュニケーションのデータ化を実現できるようになりました。取り組むべきは2方向の開発です。1つは、こうして蓄積したデータで学習したAIモデルをプロダクトに組み込むApplicationの開発。もう1つは、AIの精度向上に効く価値の高い業務データを狙って集めるためのApplicationの開発です。高単価なエンタープライズSaaSであり、かつブルーカラー領域という難しさのなかで、テーブル設計・BE・FEのすべてにわたってデータモデリングを洗練させていくことに、まだ多くの課題があります。\n期待役割\nこのポジションでは、フルスタックエンジニアとして、プロダクトの中核を担いながら、事業のスケールに合わせて役割を広げていただくことを期待しています。\nまず入社後は、zenshotのフロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、機能開発と品質向上の両面を牽引していただきます。とりわけ「現場の動画像データをいかに構造化し、プロダクトとして提供するか」という、弊社サービスの根幹となるデータモデリングとアプリケーション設計に深く関わっていただきます。\nそのうえで中期的には、上記2つの技術課題--大規模データを支えるAI処理パイプラインの安定化と、現場データを活用するApplication群の開発--に対し、設計の意思決定をリードする立場を担っていただきます。日々数TB規模でアップロードされるデータを止めずに処理し続けるシステムを、進化させながら運用する難題に取り組んでいただきます。\n将来的には、技術選定やアーキテクチャの方針づくり、チームのスケールアップまで視野に入れています。建設業にとどまらず、小売・飲食・インフラ管理といった他産業へのPMF展開も見据えるなかで、自社にしかないデータを武器に産業の標準そのものを刷新していく--その技術的中核を担っていただくことが、このポジションの最大のミッションです。\n仕事内容\nフルスタックエンジニアには、主に以下の開発に携わっていただきます。\n・B2B SaaSのフロントエンドとバックエンドとインフラの開発\n・データパイプラインとオペレーションを統合する内部システム/Webアプリの開発\n・データパイプラインの開発/API化\n全国各地の建築工事の現場からアップロードされる動画データを解析する、3D画像処理やMLアルゴリズムをAPI化します。あわせて、社内のデータ管理や現場のオペレーションまでを含めたシステム全体を設計し、データを核としたWebアプリケーションを開発していただきます。\n「現場の動画像データをいかに構造化し、プロダクトとして提供するか」--これは弊社サービスの根幹であり、その中核を担えることがこのポジションの醍醐味です。\nまた、毎日数TBのデータがアップロードされる規模のシステムを安定して稼働させ、自社にしかないデータを用いて産業の標準を刷新するアプリケーションを開発する。それが、このポジションのミッションになります。\n技術環境\nバックエンド: Python / FastAPI\nフロントエンド: Typescript / Next.js / React.js\nデータパイプライン: Python / C++\nデータオーケストレーションFW: Dagster\nインフラ環境: AWS\nIaC: Cloudformation\nデータベース: PostgreSQL\n▼その他技術環境\nデザインツール: Figma\nその他： GitHub / Slack / Notion / Miro\nチームについて\n当社は、AI・画像解析・ロボティクスといった最先端分野の研究開発経験を持つエンジニアと、スタートアップ・メガベンチャー・コンサルティング出身の事業開発・セールス人材で構成されています。\nhttps://recruit.zen-intelligence.ai/#block-2194625ac5f080c6b5dcfb3d8871845f\n共通するのは、徹底した「現場主義」。\nエンジニアもビジネスサイドも現場に出向き、ユーザーの声を直接吸い上げ、プロダクトや戦略に反映させています。そのため、机上の議論にとどまらず、現場に寄り添いながら事業と技術を一気通貫で磨き上げるカルチャーが根付いています。\nRequirements\nZen 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現場データで学習したAIを組み込むApplicationと、AIの学習データを収集するApplicationの開発\nzenshotで現場をデジタル化し遠隔管理ができるようになったことで、クライアントはこれまで不可能だったチーム体制での現場管理や、現場でのコミュニケーションのデータ化を実現できるようになりました。取り組むべきは2方向の開発です。1つは、こうして蓄積したデータで学習したAIモデルをプロダクトに組み込むApplicationの開発。もう1つは、AIの精度向上に効く価値の高い業務データを狙って集めるためのApplicationの開発です。高単価なエンタープライズSaaSであり、かつブルーカラー領域という難しさのなかで、テーブル設計・BE・FEのすべてにわたってデータモデリングを洗練させていくことに、まだ多くの課題があります。\n期待役割\nこのポジションでは、フルスタックエンジニアとして、プロダクトの中核を担いながら、事業のスケールに合わせて役割を広げていただくことを期待しています。\nまず入社後は、zenshotのフロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、機能開発と品質向上の両面を牽引していただきます。とりわけ「現場の動画像データをいかに構造化し、プロダクトとして提供するか」という、弊社サービスの根幹となるデータモデリングとアプリケーション設計に深く関わっていただきます。\nそのうえで中期的には、上記2つの技術課題--大規模データを支えるAI処理パイプラインの安定化と、現場データを活用するApplication群の開発--に対し、設計の意思決定をリードする立場を担っていただきます。日々数TB規模でアップロードされるデータを止めずに処理し続けるシステムを、進化させながら運用する難題に取り組んでいただきます。\n将来的には、技術選定やアーキテクチャの方針づくり、チームのスケールアップまで視野に入れています。建設業にとどまらず、小売・飲食・インフラ管理といった他産業へのPMF展開も見据えるなかで、自社にしかないデータを武器に産業の標準そのものを刷新していく--その技術的中核を担っていただくことが、このポジションの最大のミッションです。\n仕事内容\nフルスタックエンジニアには、主に以下の開発に携わっていただきます。\n・B2B 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Experiences\n・画像処理の知識/経験\n・FastAPIまたはDjangoを用いた開発経験\nWe are looking for\n・顧客の抱える課題を解消することに喜びを感じる方\n・自律して情報を収集し、課題を解決できる方\n・事業/組織全体のスループットを最大化するために、拡張性のある体制を構築できる方\nWorking Conditions\nSalary\n能力・経験に応じて支給\nLocation\n東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル6階\n(東京本社もしくはリモートワーク)\nJob Type\n正社員\nWork hours\n▼標準労働時間\n10:00-19:00 ※休憩1時間含む\n▼休日・休暇\n・完全週休2日制（土・日）\n・祝日\n・年末年始休暇\n・有給休暇（入社月に応じて入社日に最大10日付与）\n・慶弔休暇\nProbation period\nあり(6か月)\nBenefits\n・交通費実費支給\n・社会保険完備","description_format":"text","description_chars":7279,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-24T21:05:59Z"}],"liveness":{"score":7,"band":"cold","label":"Long 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