モス(YC F25)求職中

2026/07/11 6:11

モス(YC F25)求職中

RSS: https://news.ycombinator.com/rss

要約

Japanese Translation:

Moss は、JavaScript、Python、Swift、Android をまたいでシームレスに動作する高性能の会話型 AI ツールの構築を目的として、Rust SDK の取り組みをリードするシニアソフトウェアエンジニアを探しています。YC に後押しされ、グローバルで 500 万人分の実時音声分をサポートしており、Moss はサブ 10ms の検索速度を設計された Rust コアエンジンに依存しています。この役職には、メモリ管理と並行処理において深い専門知識が要求され、候補者は多様なプラットフォームで厳格な性能目標を達成しつつも、一貫した API を提供する安全なバインディングを設計する必要があります。

小規模なプロジェクトとは異なり、このポジションでは Moss の既存の C、Elixir、Kotlin スタックにおいて数億台以上のデバイスにライブラリを提供した実績のある経験が必要です。最初の 30 日間はアーキテクチャの習熟と即座に生産性を向上させる貢献を目指します。90 日までにエンジニアは全体 SDK の表面を担い、数十億台のデバイスへの展開拡大のための戦略を策定します。究極的には、ここで成功するとクロスプラットフォームのパリティ強化、アプリバンドルサイズの削減、開発者体験の改善が可能となり、Moss の意味検索層をエッジまたはクラウド上で効率的にオンデバイ스로動作させることを可能にします。

本文

エンジニア・SDK 担当者募集|Moss(YC スタブアート)

米国カリフォルニア州サンフランシスコ本社 / リモート勤務可能

報酬と基本情報

  • 時給: $60,000〜$300,000 (※詳細は公式ページをご参照ください)
    • 時給換算の目安:約 0.10% 〜 0.50%
  • 対象職種: エンジニアリング、組み込みシステム
  • 募集要件: シニアまたはスタッフレベルの SDK エンジニア

プロダクト概要:Moss とは何ですか?

コンセプトと課題解決

  • 目的: 「音声 AI の失敗要因となる情報検索(Retrieval)の遅延」を解消する製品。
  • 従来の問題点:
    • 多くの既存リトリバルインフラはリアルタイム推論に最適化されていない。
    • 導入時にレイテンシーが増加し、会話の文脈が途切れる。
    • AI プロダクトが求める「瞬時の応答感」に対するボトルネックとなっていた。

Moss の特性

  • 実質: 会話型 AI 専用のリアルタイムセマンティック検索レイヤー
  • 性能: ブラウザ、エッジ、オンデバイス、クラウドの全てのプラットフォームで10ms 未満の高速リトリバルを実現。
  • 価値: チームが複数の遅いリトリバルスタックを組み合わせる手間を省き、単一のソリューションを提供。

実績と規模

  • 資金調達: YC(Y Combinator)による支援を受け、本格的な AI プロダクト開発チーム向けに稼働中。
  • 展開規模: 100 カ国以上で展開。
  • 処理量: 5,000 万分以上のリアルタイム音声時間を処理。
  • 顧客: エンドカスタマーが 3,000 人以上いるエンタープライズ企業をサポート。
  • インストール数: パッケージインストール数は38 万回以上

職務内容:SDK エンジニアの役割

Moss へのアクセスはすべて「SDK」を通じて行われます。SDK は開発者にとって最初の接点であり、以下の要件を満たすことが求められます。

キーミッション

  • プラットフォーム対応: ブラウザ、サーバー、モバイルデバイス、エッジランタイム、組み込み環境など、あらゆる場所でシームレスな導入を実現。
  • パフォーマンス最適化:
    • バンドルサイズの削減。
    • コールドスタートおよびクエリレイテンシーの大幅低減。
    • クロスプラットフォーム間での機能整合性の向上。
  • 開発者体験(DX)の改善: 「npm インストール」からデプロイまでの全プロセスを最適化し、チームが Moss に信頼を持てる環境づくり。

具体的な業務項目

  • アーキテクチャ設計・進化: 多言語・マルチプラットフォームにまたがる Moss SDK の全体像を設計し、進化を主導。
  • バインディング開発: Rust コアエンジンを中心に、安全で使いやすい(Ergonomic)な言語バインディングの設計・保守。
  • インフラ整備: FFI レイヤー、パッケージ化システム、リリースパイプライン、バージョニング戦略、開発者ツールの構築と改善。
  • 一貫性維持: 全ての SDK で API の整合性と動作の一貫性を保ちつつ、各プラットフォームの制約を尊重。
  • パフォーマンス限界突破: メモリ使用量、起動レイテンシー、バイナリサイズ、ランタイム効率などを徹底的に最適化。
  • 現場対応: 多様な環境・OS で顧客と直接連携し、プロダクション環境での不具合デバッグ。
  • エンジニアリング基準確立: テスト、互換性、ベンチマーク、可観測性(Observability)、長期的保守性のための基準策定。

必要な技術スタック(多岐にわたる言語対応)

  • 主要言語: JavaScript/TypeScript, Python, Swift, C#, Elixir, C など。
  • モバイル/OS: Android (Kotlin, Java), iOS (Swift), Linux, Windows, MacOS。
  • その他: 機械学習、ディープラーニング、CUDA、検索処理、ベクトル埋め込みなどの知識が歓迎される場合あり。

重要: 既存のシステム(Brownfield)ではなく、今日から稼働中のライブな SDK を扱い、既存顧客への影響を最小限にしながら改善する必要があります。


採用希望者像

必須要件

  • 基礎固め: パフォーマンス、メモリ管理、並行処理、低レベルでのデバッグに関する深い理解と経験。
  • Rust スキル: Rust の深い知識を持ち、複数の言語と対話しながらプロダクション環境で動作するシステムを構築した実績があること。
  • 大規模対応: 巨大なスケーリング(大規模)において、SDK、ライブラリ、ランタイム、データベース、開発者インフラをリリースした経験。
  • 実務規模: 数億台のデバイス、ユーザー、またはインストール数に対応できるプロダクトの構築経験。
  • 横断能力: 単一環境に縛られず、言語エコシステムやテクノロジースタックを自由に横断して作業できること。
  • 技術理解: FFI、言語バインディング、パッケージ配布、ビルドシステム、クロスプラットフォーム開発について深い知識があること。

優先スキル(ボーナスポイント)

  • モバイル/エッジ: モバイル向け SDK や組み込み/オンデバイス AI インフラの構築経験。
  • 環境知見: WebAssembly、ネイティブモバイルランタイム、エッジ環境、ブラウザ内部構造に関する知識・経験。
  • 分野背景: 検索、データベース、AI インフラ、コンパイラ、開発者ツールのバックグラウンドを持つこと。
  • OSS 経験: 高利用率のオープンソースライブラリや SDK の保守実績があること。
  • 組織役割: プラットフォーム戦略または SDK 戦略を組織全体で担当してきたスタッフ級以上の前職経験。

必要なマインドセット

  • 曖昧な環境下でも高い主体性を発揮できること。
  • リアルなエンジニアリング上のトレードオフを意思決定できること。
  • 製品の一部としての速度と正確性を最も重視していること。

成功の定義:入社後 90 日間のロードマップ

📅 入社後 30 日目までの目標

  • Moss のアーキテクチャ、検索エンジン、SDK エコシステムについて深い理解を得る。
  • Rust コア、FFI バウンダリ、リリースパイプライン、サポートプラットフォームに熟悉する
  • 少なくとも一つの SDK に対して、最初のプロダクション環境改善成果をリリースする
  • 顧客・内部チームと連携し、統合の痛みポイントやパフォーマンスボトルネックを理解する。

📅 入社後 60 日目までの目標

  • 一つ以上の SDK インターフェースをエンドツーエンドで責任を持って管理する。
  • スタートアップレイテンシー、バイナリサイズ、統合複雑性の削減など、開発者体験・信頼性・パフォーマンスへの実質的な改善を実現する。
  • クロスプラットフォーム一貫性と SDK アーキテクチャの向上に関するロードマップを提案し、実行を開始する。
  • テスト、互換性、ベンチマーク、リリースエンジニアリングに関するより強い基準を確立する。

📅 入社後 90 日目までの目標

  • Moss の開発者プラットフォームの主要部分を**技術的な責任者(Owner)**として引き受ける。
  • SDK アーキテクチャ、クロス言語バインディング、パッケージ化、開発者ツールに関する戦略的イニシアチブを推進する。
  • 採用率、信頼性、プロダクション環境のパフォーマンスに実質的な影響を与える改善を達成する。
  • ブラウザ、サーバー、モバイル、エッジへ、そして将来的には数十億台のデバイスへの到達方法を定義し支援する。
  • システム設計、開発者体験、運用excellence 全体におけるエンジニアリングの基準を高める。

なぜこの役割が重要なのか?

Moss はリアルタイム AI システムの重要なパスウェイに直接位置づけられるインフラストラクチャーへと進化しています。

  • すべてのミリ秒が重要です。
  • すべてのプラットフォームが重要です。
  • SDK レイヤーこそが、私たちの検索エンジンを開発者が信頼し、あらゆる場所でデプロイ可能なものに変える鍵となります。

あなたは単に API のラッパーを維持するだけではありません。リアルタイム検索インフラストラクチャーがどのように数百万のアプリケーションへ、そして将来的には数十億のデバイスへと到達するかを定義する責任があるのです。

同じ日のほかのニュース

一覧に戻る →

2026/07/11 7:30

エインシュタインの特殊相対性理論が重元素の化学結合に規則を与える、新しい研究で示された

## Japanese Translation: ブラウン大学のライ・シェン・ワン教授率いる研究チームは、光電子分光法を用いて、炭素とビスマス分子を絶対零度に近い温度まで冷却させ、高校化学における基本的な法則を覆しました。『Science』に発表されたこの研究では、相対性理論が、ビスマスなどの非常に重い元素における結合形成に多大なる影響を与えることを、初めて直接的な実験的事実として示しました。従来のモデルでは三重結合は 1 つのシグマ結合と 2 つのパイ結合から構成されると予測されますが、相対論的効果(具体的にはスピン軌道結合)によりこれらの軌道タイプが混在したり「ばらつき」を示したりします。分析の結果、明確なシグマ結合とパイ結合ではなく、1 つのパイ結合と 2 つのハイブリッド型シグマ・パイ結合を持つ独自の配置が確認されました。この発見は数十年にわたる相対論的効果に関する理論を裏付けたものですが、教育カリキュラムや基礎的な科学的モデルの大幅な更新を必要とします。また、ビスマスは非毒性太陽電池や量子計算に関連するため、これらの発見は新たな技術応用の扉を開く可能性があり、科学者が高度な化学や材料科学に取り組む方法に画期的な転換をもたらすものです。 ## Text to translate: Improved Summary: Brown University chemists, led by Professor Lai-Shens Wang, have overturned a fundamental rule of high school chemistry using photoelectron spectroscopy on carbon-bismuth molecules cooled to near absolute zero. Published in *Science*, their study provides the first direct experimental proof that Einstein's theory of relativity drastically changes bond formation in very heavy elements like bismuth. While traditional models predict triple bonds consist of one sigma and two pi bonds, relativistic effects (specifically spin-orbit coupling) cause these orbital types to mix or "smear" together. Instead of distinct sigma and pi bonds, the analysis revealed a unique configuration with one pi bond and two hybrid sigma-pi bonds. This discovery validates decades-old theories about relativistic effects but necessitates major updates to educational curricula and foundational scientific models. Additionally, because bismuth is relevant to non-toxic solar cells and quantum computing, these findings could unlock new technological applications, marking a pivotal shift in how scientists approach advanced chemistry and material science.

2026/07/11 5:47

Apple が高圧的に訴訟を起こし、旧従業員が商標秘密の漏洩を訴える

## 日本語翻訳: Apple は、米国カリフォルニア北区地方裁判所にOpenAI を告訴し、現在勤務中の従業員および元従業員を巻き込んだ調整された取り組みを通じて商標秘密を窃取したことを同社に非難している。原告は特に、元 Apple の副社長であるタン・タン氏と、シニアエンジニアのチャン・リュー氏を被告として特定しており、不適切な行為は 2024 年初頭およびそれぞれ 2026 年に Apple を離れる前から始まったと主張している。この問題は、ジョニー・アイブ氏のスタートアップである io を 65 億ドルで購入した OpenAI の買収が引き金となり、さらに 50 人以上の元 Apple 社員をその系列に加え、OpenAI に在籍する 400 人を超える現行従業員が以前 Apple との関連を持っていたことに起因して深刻化している。訴訟では、未公開技術に関する機密情報の盗難を経営層が日常業務として認めるという重大な不適切行為の詳細が含まれており、具体的な事例としては、セキュリティ上の脆弱性を活用してエンジニアリングファイル 1,000 ページ以上をダウンロードした事件、新しい従業員に対して「必要と知るだけ」の内部文書にセキュリティプロトコルを含む情報を配布した出来事、および採用面接中に現役 Apple 社員からハードウェア部品を購入するよう勧誘した行為などが挙げられる。また、OpenAI は信頼できるパートナーに対し独自開発されたメタルフィニッシング技術を誤って説明し、サプライヤーに対して内部用語を使用したことも非難されている。Apple はこれらの懸念を 2 月に提起したが、OpenAI から適切な調査がなされることはなかったと述べている。OpenAI が最初の消費者向けハードウェアデバイスの発売に向けて準備を進める中、この法的対立は遅延や損害をもたらす恐れがあり、才能ある労働者が競争相手の間で移動する際に高い情報漏洩リスクがあることへの懸念の中で、AI ハードウェア市場における商標秘密保護の重要な先例を設けるものとなる。 ## テキストを翻訳する: (必要に応じて;そうでない場合は元のテキストを繰り返す): ## サマリー: Apple は、米国カリフォルニア北区地方裁判所に OpenAI を訴え、現在および元従業員による調整された取り組みを通じて商標秘密を窃取したと非難している。原告は特に、元 Apple の副社長であるタン・タン氏とシニアエンジニアのチャン・リュー氏を被告として特定しており、不適切な行為は 2024 年初頭およびそれぞれ 2026 年に Apple を離れる前から始まったと主張している。この問題は、ジョニー・アイブ氏のスタートアップである io を 65 億ドルで購入した OpenAI の買収が引き金となり、さらに 50 人以上の元 Apple 社員をその系列に加え、OpenAI に在籍する 400 人を超える現行従業員が以前 Apple との関連を持っていたことに起因して深刻化している。訴訟では、未公開技術に関する機密情報の盗難を経営層が日常業務として認めるという重大な不適切行為の詳細が含まれており、具体的な事例としては、セキュリティ上の脆弱性を活用してエンジニアリングファイル 1,000 ページ以上をダウンロードした事件、新しい従業員に対して「必要と知るだけ」の内部文書にセキュリティプロトコルを含む情報を配布した出来事、および採用面接中に現役 Apple 社員からハードウェア部品を購入するよう勧誘した行為などが挙げられる。また、OpenAI は信頼できるパートナーに対し独自開発されたメタルフィニッシング技術を誤って説明し、サプライヤーに対して内部用語を使用したことも非難されている。Apple はこれらの懸念を 2 月に提起したが、OpenAI から適切な調査がなされることはなかったと述べている。OpenAI が最初の消費者向けハードウェアデバイスの発売に向けて準備を進める中、この法的対立は遅延や損害をもたらす恐れがあり、才能ある労働者が競争相手の間で移動する際に高い情報漏洩リスクがあることへの懸念の中で、AI ハードウェア市場における商標秘密保護の重要な先例を設けるものとなる。

2026/07/11 0:59

QuadRF は壁を通してドローンを検知しWiFiも探知可能

## Japanese Translation: QuadRF は、Raspberry Pi 5 と FPGA を中心に構築された高度なフェーズドアレイ無線機であり、ピコ秒単位のタイミングによるリアルタイム信号処理およびビームフォーミングを実現しています。これは、壁を穿つ WiFi ペネトレーションや飛行中のドローン追尾といったアプリケーションを可能にします。動作周波数は 4.9 GHz から 6 GHz の範囲で、RP1 チップの MIPI レーンを通じてデコードされた RF データを 5 Gbps を超える速度でストリーミングし(低遅延 I/Q ストリーミングをサポート)、PCIe コネクタを開放することでストレージまたはネットワーク用途のために Daisy-chain 接続可能です。ユーザーは Pi ホスト WiFiホットスポット経由で http://quadrf/ にアクセスし、VNC ベースの操作方法を使用します;GNU Radio やカスタム AR ビジュアライザーが利用可能です。AR ビジュアライザーは周波数をカラフルな「blobs」としてマップ化し、チャンネルを同定します(例:5.5 GHz チャネル 100)。現在のインターフェースには自動利得制御(AGC)がないほか、テスト中の挙動はある程度不慣れに感じられますが、飛行中の DJI Mini Pro 4 ドローンを成功して追尾しました。開発者は Martin McCormick氏で、以前は SpaceX の Dishy チーム所属でした。このプロジェクトは、政府にのみ以前アクセス可能だった RF 能力を実証することでセキュリティ上のギャップを露呈することを目的としています。ハードウェアは Crowd Supply で 499 ドルという基本キットとして予約販売されています。ケーシングは当初 3D プリント製でしたが、後に射出成形への移行が予定されており、将来的にはモジュールをチェーンして高送出力(最大 1.15 MW EIRP)に到達できるようになる可能性があります。