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AI Data Research Engineer ― AIモデル性能を決める「データ設計・評価ループ」の中核エンジニア ―

年収：1000万～ 1500万

採用企業案件

採用企業

部署・役職名	AI Data Research Engineer ― AIモデル性能を決める「データ設計・評価ループ」の中核エンジニア ―
職種	プロダクトマネージャー SE（Web・オープン系）プロジェクトマネージャー（Web・オープン系）
業種	インターネットサービスソフトウエア
勤務地	東京都
仕事内容	■ 募集背景 APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。近年、・LLM / VLM / 画像・動画モデルなど扱うモデルの高度化・本番運用を前提としたデータ量・品質要件の急激な引き上げ・顧客ごとに異なる「モデル性能を左右するデータ要件」が同時に進み、モデルそのもの以上に「データ設計と評価ループ」がプロダクトの競争力を左右するフェーズに入っています。現在は、・データ設計や評価改善が属人的になっている・モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが、体系化しきれていないという課題を抱えており、AIモデルの性能を「データの観点から」引き上げられるエンジニアをR&Dの中核メンバーとして迎えたいと考えています。 ■ このポジションの役割本ポジションは、モデルを作るエンジニアではありません。モデルが「本番で機能する状態」を、データ設計で実現するエンジニアです。主な役割・LLM / VLM / 画像・動画モデル向けの学習データ設計・データ前処理・アノテーション方針の設計・改善・モデル評価指標の設計、評価結果の分析・学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築・モデル開発チーム・プロダクトチームとの連携「なぜ精度が出ないのか」「どのデータをどう変えるべきか」をデータ側から考え、実行する役割です。 ■ 主軸（最も期待する領域）・AIモデル向けデータ設計・前処理・品質管理・モデル評価とデータ改善ループの設計・Pythonを用いたデータ処理・分析 ■ 扱う対象例・LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ・物体検知・画像認識モデル向けデータ・アノテーションデータ・メタデータ ※モデルの重み設計やアルゴリズム研究が主業務ではありません。「データ × モデル性能」の実運用設計が中心です。 ■ 任せたい裁量・意思決定範囲・学習データの設計方針・品質基準の策定・モデル評価指標・評価方法の設計・アノテーション改善・再設計の判断・モデル改善に向けたデータ戦略の主導・データに関する意思決定を、エンジニアとして主体的に担っていただきます。 ■ このポジションで得られるもの・AIモデル性能を左右するデータ設計の実戦経験・LLM / VLM 等の最新モデルを「使い切る」視点・学習 → 評価 → 改善を回す実運用の知見
労働条件	雇用形態：正社員勤務地：東京都千代田区岩本町 2-4-1 神田岩本町プラザビル504 ※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）勤務時間：フレックスタイム制(コアタイム:11:00〜15:00) ◾️休日・休暇・年次有給休暇・土日祝日・夏季休暇・年末年始休暇・慶弔休暇・産前産後休暇・育児休暇・生理休暇 ◾️福利厚生・各種社会保険完備・交通費全額支給・健康診断・インフルエンザ予防接種" ・書籍購入費負担・カンファレンス参加費負担・社内勉強会・社内会食費用支援・1on1 ・フリードリンク・モニター貸与・自販機設置"
応募資格	【必須（MUST）】以下すべてを満たす必要はありませんが、学習データや評価設計について「自ら考え、改善した経験」を重視します。 - 機械学習モデル（分類・検出・生成系など）を扱い、モデル性能向上を目的として学習データの設計・改善に関与した実務経験（研究・プロダクトいずれも可） - Python を用いて、学習・評価用データの前処理、加工、検証を自ら設計・実装した経験 - モデル評価結果を踏まえ、「データをどう変えれば性能が改善するか」を考え、実際に施策を実行した経験（再アノテーション、データ追加、分布調整、ラベル定義の見直し等）【歓迎（WANT）】 - LLM / VLM / 画像・動画モデルにおけるタスク特性を踏まえたデータ構成・粒度・ラベル設計の経験 - アノテーション業務における、ガイドライン設計、品質基準策定、レビュー、改善サイクル運用の経験 - 精度・再現率・F1・BLEU 等の指標を用いた評価結果の解釈・ボトルネック分析の経験 - 学習 → 評価 → 改善を意識したデータパイプラインやRLHF基盤構築のご経験 - Data-centric AI / MLOps といった考え方に基づき、モデルだけでなくデータ設計に価値を置いた開発に関心がある方 - 研究コミュニティでのアウトプットとして、学会等での論文発表／査読付き発表などの実績がある方 - 生成AI（LLM/AIエージェント等）を用いた開発経験があり、エージェント設計・ツール連携（Function calling等）・RAG/検索・マルチモーダル文書理解（VLM/OCR）・安全運用（ファクトチェック/ガードレール）・タスク特化ベンチマークによる継続評価のいずれかに知見／実装経験（または強い関心）がある方 - 強化学習を含む学習手法や、課題設定〜分析〜実装〜検証までのDSプロセス、および AI支援コーディングツールの活用・運用の経験 - Robotics・Physical AI領域におけるデータ作成（IL用データ収集・VLA学習用データの生成・評価設計等）の経験がある方 - モデル単体よりも「データと評価で性能を上げる」ことに面白さを感じる方 - 研究だけでなく、実運用されるAIプロダクトに関わりたい方 - モデル開発者と対話しながら、データ設計をリードしたい方 - AIプロダクトの“裏側の要”として責任を持ちたい方 ※純粋なアルゴリズム研究のみを志向する方には向きません。
アピールポイント	自社サービス・製品ありベンチャー企業 2年連続売り上げ10％以上UP 年間休日120日以上 Uターン・Iターン歓迎新規事業完全土日休みフレックスタイム月平均残業時間20時間以内
リモートワーク	可「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策	屋内禁煙
更新日	2026/02/04
求人番号	7068625

採用企業情報

株式会社APTO

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