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| 部署・役職名 | 【累計調達88億円／国産LLM】機械学習エンジニア（Document AI・LLM/VLM） ※フルリモート、フレックス／世界最高水準を誇る日本語解析精度／日本の基幹産業である製造業のR＆D（研究開発）部門を支援 |
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▍事業概要 同社は、自然言語処理（NLP）と生成AIを駆使し、大企業の価値創造と業務変革を支援する国内有数のAIスタートアップです。「言語化されない知を発掘し、企業の進化を加速する」というビジョンのもと、ビジネスにおける情報収集と活用のあり方を根本から変えるプロダクトを展開しています。 主力事業として、従来は分析が困難だった膨大なテキストデータを構造化し、企業の意思決定を支援するプラットフォームを提供しています。特に、国内外のニュースや論文を解析してR＆D部門の右腕として機能するAIエージェントや、高精度なRAG（検索拡張生成）を活用してAIの内製化を後押しする実装プラットフォームは、国内大手製造業を中心に300社以上の導入実績を誇ります。 同社の強みは、フルスクラッチで開発した1,000億パラメータ規模の国産LLM（大規模言語モデル）を保有している点です。日本語ドキュメントの読解性能において世界トップクラスの精度を実現し、ハルシネーション（AIの嘘）を大幅に抑制した技術力は、エンタープライズ領域で極めて高い信頼を得ています。単なる業務効率化に留まらず、企業の知財や技術情報を戦略的な資産へと変える、次世代の知的インフラを構築しています。シリーズDを含む累計88億円の資金調達を実現し、生成AI基盤の強化とグローバル展開を加速させています。 ▍募集背景 顧客から預かるドキュメントは業界・フォーマットが多岐にわたり、テーブル抽出やレイアウト認識の精度向上が事業成長のボトルネックになりつつあります。 自社開発のVLM（Vision－Language Model）を含む複数モデルの適材適所なルーティング、精度とコストの最適化、モデル・API障害時のフォールバック設計を高度化しながら、特定ユースケースで有効性が確認された機能を個別対応で終わらせずプロダクトへ組み込む動きが求められています。 さらに、顧客の実データから得た統計情報をプロダクト改善に還元する「データフライホイール」を構築できる体制の強化が急務です。 ▍業務内容 ・テキストやテーブルを含む一般文書を、自社開発VLMをはじめとするLLM／VLM・画像処理・PDF解析など多様な手段を課題に応じて使い分けて高精度に構造化し、顧客が実際に活用できるデータへと変換する ・精度向上だけでなく、コスト最適化・フォールバック設計・特定ユースケースのプロダクト組み込みまでを見据え、データフライホイールの構築を通じてプロダクト全体の構造化精度を継続的に引き上げる ■具体的な業務内容 ・テーブル抽出・レイアウト解析アルゴリズムの精度改善（前処理・後処理を含む） ・LLM、画像処理、PDF解析等、多様な技術手段を適材適所で使い分けたドキュメント構造化ロジックの設計・実装 ・自社開発VLMのプロダクトへの導入・適用範囲拡大、および既存の外部LLM／VLMとのルーティングの精度・コスト最適化 ・モデル・APIの障害や精度劣化時に備えたフォールバック機構の設計・実装 ・特定の顧客ユースケースで有効性が確認された機能の汎用化と、プロダクトへの組み込み（製品実装） ・顧客のExcelデータ等、非定型フォーマットの構造化・一般化ロジックの設計 ・顧客データの解析結果から統計情報を取得し、精度改善のためのデータフライホイールを構築（評価指標の設計や評価・学習データセットの作成を含む） ・プロダクトチーム・カスタマーサクセスと連携した、現場で発生する精度課題の切り分けと改善 【開発環境】 [使用言語/フレームワーク] Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure 【ポジションの魅力】 ・外部APIを叩くだけでなく、自社で開発するVLMをプロダクトに組み込み、文書構造化の精度を自分たちの手で引き上げられる ― 国内でも希少なポジション ・個別ユースケースで有効性が確認された機能を、汎用化・製品化するところまで一気通貫で関与できる ・顧客の実データを用いたデータフライホイール構築という、事業成長の要となる仕組みづくりに携われる ・LLM・画像処理・ルールベースなど手段を固定せず、課題に応じて最適な技術を選べる裁量がある ※※※最後に※※※ 同求人に少しでも興味をお持ちいただけましたら、「気になる」ボタンをクリックください。 ご経歴を確認の上、求人とのマッチ度に関して個別ご連絡をさせていただきます。 モバイル版：右上の「★」マークをクリックください。 PC版：求人票右下の「☆気になる」ボタンをクリックください。 |
| 労働条件 |
【勤務時間】 フレックスタイム制（コアタイム：10:00～14:00） ※1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数 ※リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。 【休日・休暇制度】 完全週休2日（土、日）、祝日 ※年間休日123日 年末年始休暇 有給休暇（入社時付与 ※付与日数は入社月による） 産前産後休暇 育児休暇 【働き方】 通常業務はリモートワークを基本としています。 業務の都合により、弊社の定める通勤圏（一都三県）に転居可能であること リモート/出社を業務に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数規定/制限なし） 業務を調整してワーケーションを楽しみながら働いている社員もいます。 【福利厚生】 ・各種社会保険完備（関東ITソフトウェア健康保険組合加入） ・通勤交通費（リモートのため実費支給） ・成長加速費（自己研鑽・AI活用に関する費用補助/年間24万円まで経費として申請可） ・定期健康診断 ・インフルエンザ予防接種 ・PC支給（MacBook Air） ・オフィスにて水/コーヒー/炭酸/アルコールなどのドリンク無料提供 ・オフィスグリコ設置 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・Pythonで機械学習／自然言語処理／画像処理いずれかのモデルを、設計から実装・評価まで一人称で完遂した実務経験（自立自走できるレベル）・LLM／VLMを実タスクに適用し、評価・チューニング・改善サイクルまで自走した経験 ・OCR・レイアウト解析・テーブル抽出のいずれかの実装経験 ・GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールを日常の開発に積極的に活用し、開発効率を高める姿勢 【歓迎（WANT）】 ・OCR・レイアウト解析・テーブル抽出など、ドキュメントAI領域での複数手段にまたがる実装経験・大規模データを扱う分析・パイプライン構築の経験 ・推論コストやレイテンシとのバランスを考慮したシステム設計・最適化経験 ・フォールバック機構など、障害・精度劣化を前提とした頑健なシステム設計経験 ・顧客の実データを用いたプロダクト改善サイクル（データフライホイール）の構築経験 ・マルチモーダルモデルの比較検証・ルーティング設計の経験 ・自社開発モデル（VLM／LLM等）のプロダクトへの導入・活用経験 ・SaaS等でのプロダクト志向の開発経験 |
| 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 | 2026/08/18 |
| 求人番号 | 9643286 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500人
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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