機械学習・AI・データ基盤エンジニア フレックスタイム制 ソフトウエア・SaaS・情報処理系の求人情報・お仕事一覧

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【主な業務内容】 ■プロダクトにおける自然言語処理・機械学習機能の開発 ■固有表現抽出やテキスト分類などを用いたニュース記事の構造化の手法の開発 ■ニュース記事からのビジネスに有用な知識グラフの構築 ■ニュース記事のレコメンデーションの手法の開発 ■ニュース、論文/特許やビジネス文書全般からの文章要約・文章生成に関する研究開発 【期待する役割】 Research部門では、自然言語処理や機械学習の研究開発を行うとともに、プロダクトチームと密接に連携しながら、プロダクトの自然言語処理や機械学習機能の開発を行なっております。 また、産総研との生成型文書要約に関する共同研究、東北大学乾研究室との知識グラフに関する共同研究や「BERTによる自然言語処理入門（オーム社）」の出版なども行っています。 当ポジションはResearch部門における自然言語処理・機械学習の研究開発のリードをお任せします。 【開発環境】 主な使用言語：Python 【働き方】 ■基本的にはフルリモート体制。 ■リモート/出社をそれぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数は定めていません。） ■仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員など多様な働き方を実現しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【主な業務内容】 ■プロダクトにおける自然言語処理・機械学習機能の開発 ■自然言語処理に加え、ドキュメント内の図表の読み取りなども行えるマルチモーダルLLMの研究/開発 ■固有表現抽出やテキスト分類などを用いたニュース記事の構造化の手法の開発 ■ニュース記事のレコメンデーションの手法の開発 ■ニュース、論文/特許やビジネス文書全般からの文章要約・文章生成に関する研究開発 【期待する役割】 Research部門では、自然言語処理や機械学習の研究開発を行うとともに、プロダクトチームと密接に連携しながら、プロダクトの自然言語処理や機械学習機能の開発を行なっております。また、産総研との生成型文書要約に関する共同研究、東北大学乾研究室との知識グラフに関する共同研究や「BERTによる自然言語処理入門（オーム社）」の出版なども行っています。 当ポジションはResearch部門における自然言語処理・機械学習の研究開発のリードをお任せします。 【開発環境】 主な使用言語：Python 【働き方】 ■基本的にはフルリモート体制。 ■リモート/出社をそれぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数は定めていません。） ■仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員など多様な働き方を実現しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【会社概要】 ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI技術を活用し、多くの企業の企業変革を支援しています。 社内外の情報をワンストップで検索できる「Anews」及び、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。さらに、企業特化生成AIの開発や、独自システムの構築も支援しています。 現在のメインターゲットは国内大手の製造業R&Dであり、すでに日経225の30％、250社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業、そして日本企業全体、さらにはグローバル企業にも展開していく予定です。 また、日本語及びビジネス領域に強い純国産LLMの開発研究にも注力しており、2024年5月に1000億パラメーターの自社LLMを公開いたしました！ 2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。 従業員も100名を超え、更なる成長を目指すために人員を募集しております！ 【現状の課題】 2024年に新規事業を立ち上げ、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが複数立ち上がり、プロジェクトの成功に向けチームで奮闘しておりますが、現在も複数の課題に向き合っております。 ■ドキュメント解析エンジンの精度向上や機能拡充をしていくリサーチと開発のリソース不足 ■RAG検証サービス(自社SaaS)の機能を拡充していくリサーチと開発のリソース不足 【業務内容】 LLMを用いた新規事業SaaSのMLOpsエンジニアとして、MLOps観点の改善企画の立案、検証、実行をリードいただきます。 施策の実行においては、社内のプロダクトエンジニアやPdM、リサーチャーとも連携が多いポジションです ▽具体的な業務内容 ■ViT系モデルやVLMの精度向上のための各検証ステップのオペレーション最適化 ■データセット、機械学習モデル、実験環境管理手法の確立 ■クラウドでの推論、RAG環境の構築 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【ミッション】 Webから取得した世界中のビジネスデータから顧客に最適な情報を配信するための、データ収集およびコンテンツ抽出の技術検証及び製品開発を担っていただきます。 【主な業務内容】 ■自然言語処理や画像処理を用いた、HTML/PDF/パワーポイント等の多種ドキュメントに対するコンテンツ抽出エンジンのアルゴリズム検証と製品パイプライン開発 ■言語モデルを用いた、顧客配信用ニューステキストに対するクレンジング処理の精度向上 ■顧客配信用コンテンツに対する同一記事判定やカテゴリー判定の精度向上によるPrecision/Recallの向上 ■FaaS/CaaSを用いた機械学習モジュールの分散処理パフォーマンスチューニングと監視設計 ■数万件規模のWebサイトを対象としたWebクローラーの異常検知及び自動復旧機構の検証と実装 ■日本語LLMの学習データとなるクレンジング済みコーパスの作成 【開発環境】 開発言語：Python コンテナ：Docker IaC：Terraform クラウド：AWS, GCP 【働き方】 ■基本的にはフルリモート体制。 ■リモート/出社をそれぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数は定めていません。） ■仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員など多様な働き方を実現しています。 【組織体制】 Opendata Team（8名） 内訳：Manager1名、サーバーサイドエンジニア2名、データエンジニア1名、機械学習エンジニア2名、MLOps1名、Data Reliability Engineer1名 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

AI自動翻訳SaaSプロダクトであるMirai TranslatorRは、TOEIC960点のビジネスマン相当の英作文能力という高い翻訳精度を誇るBtoBサービスとして、上場企業をはじめ多くの企業で採用頂いております。 日英中で世界最高精度のサービスを提供していくため、ニューラル機械翻訳モデルの精度向上に取り組んでいただくポジションです。 【具体的な業務内容】 ・学習データ作成のためのコーパス収集および整備 ・機械翻訳モデルの学習および評価（翻訳結果の誤り分析を含む） ・前処理／後処理を含めた、翻訳結果を改善する技術の検証および実装 ・機械翻訳を効果的に活用するための周辺技術開発 【仕事・本ポジションの魅力】 ・翻訳者も含めたチームで翻訳精度向上に取り組み、サービスの改善に直接貢献することができる ・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携わっていただける ・当社の事業は現在、主となる事業が継続的に利益を生み出せる状態、B2BSaaSにおける最初のPMFを終え10→100フェーズ(※1)に移行中です。事業拡大につき、大きな裁量をもって組織づくりにも参画することが可能です。 (※1) 具体的にはARR100億、現在の顧客基盤を大きく成長させつつ、LTVの引き上げを可能とする付加価値の高いサービスを継続的に生み出す仕組みをつくるフェーズです 【配属先】 エンジニアリング部 メンバー17名 【開発環境】 ■機械翻訳コア: Python / C++ ■機械翻訳サーバ: Java / Scala / Akka ■データベース: Redis / Elasticsearch ■インフラ: AWS / Docker / Jenkins ■その他: GitHub / Jira / Confluence / Slack / Zoom / DocBase / Office365 / Box / Miro 【当社について】 みらい翻訳は、企業向け翻訳AI SaaS「Mirai TranslatorR」を開発・運営しており、NTTドコモが機械翻訳事業の強化を図るため、2014年に設立されたベンチャー企業です。「言語の壁を越える」ことをビジョンに、根底には、長年言語の壁に苦しんできた日本人に「英語を母語とする人と同じ体験をしてほしい」という思いがあります。 機械翻訳技術は、海外との取引やグローバル展開など後押しし、日本や日本企業の世界における活躍を促進できるものです。機械翻訳を日常的に利用することで、誰もが言語の違いを意識することなく、日々の業務を行える社会を目指したい。「言語の壁をこえる」世界を実現する第一歩として、Mirai TranslatorRをローンチしました。 現在、OEM製品も含めると1000組織、60万IDを超える有償アカウントが稼働しており、月間15億ワードを翻訳。日本のエスタブリッシュメントを中心に、組織の生産性向上に寄与しています。当社プロダクト翻訳AIは、AI社会実装（多くの人々が利用可能になり社会における付加価値生産性・効用が引き上がること）を実現した希有なプロジェクトです。 みらい翻訳の強みとして、機械翻訳エンジンを独自開発しておりサービス提供のプラットフォームまで自社開発しています。つまり技術開発から提供まで一貫して行うことが可能であり、自社内で改善ループを回すことが可能です。さらなる精度向上に向け、ぜひ一緒にチャレンジしませんか？ 【事業優位性】 ・プラットフォームやアプリケーションの開発を行うことで、利用シーンに合わせカスタマイズされた翻訳を様々な形態で提供 ・徹底したセキュリティ管理 ・世界最高レベルの翻訳精度（TOEIC960点と同等）を実現する技術を保有 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【現状の課題】 Data Intelligence Unitはは2023年5月に設立後社内のデータ活用を推進しており、現時点で定常的にデータ活用が行われる状態を実現できています。 しかし、データ活用が盛んに行われるようになった結果、よりデータの正確さやデータ活用の効率性が求められるようになっています。そのためにはエンジニアリングの専門性が必要ですが、現在はリーダーとアナリスト1名で状況に応じてエンジニアリング業務を分担しており、十分に対応できていない状態です。 そのために安定した基盤をエンジニアリング面から作っていただける方を募集します。 【業務内容】 AI SaaS「Anews」に関する社内のデータ活用をエンジニアリング面で実現していただける方を募集します。データ計測の設計からデータ基盤の運用、ETLの運用、効率化のためのデータウェアハウス・データマートの開発、実際の利用シーンでのデータ活用の支援まで一連の流れをより精度高く、効率的な運用を実現していただきます。 Anewsの特徴としては、「情報」を主軸としたサービスでデータ構造が比較的シンプルなため、データ基盤も比較的シンプルな構成になっています。そのため、大規模なデータパイプラインを開発して高度な基盤を構築するというよりは、保持しているデータを素早く柔軟に活用することに重点を置いた業務内容になります。 【具体的な業務内容】 ■社内のデータ分析・データ活用の支援 ■SQLやダッシュボードの作成 ■データを活用した社内ツールの開発・運用 ■ETL（trocco）の運用 ■ユーザー行動ログの計測設計 ■データ分析基盤（BigQuery）やBIツール（Redash）の運用 ■データウェアハウス・データマートの開発 ■新機能の研究開発に対するデータ面での支援 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【現状の課題】 同社が目指すのは、Web上のあらゆるビジネス情報を再整理し、ビジネスシーンでのデータ活用業務を自然言語処理AIで総置換することです。そのために、世界中のニュース、企業情報、論文、特許などをWebから収集、抽出、加工して顧客に提供し、企業の製品化・事業化を加速させられるような「オープンデータリサーチサービス」を開発しています。 しかし、顧客が「欲しい情報」を配信するための機械学習モデルやアルゴリズムの設計において以下のような複数の課題を抱えています。 ■配信コンテンツ決定処理(text-preprocessing, deduplication, filtering, classification, etc)の精度の問題で、顧客が本当に欲しい記事を配信できずUXを下げている ■利用率向上に寄与しうるデータ拡充や精度向上施策を決めづらい ■機械学習にフォーカスするチームのリーダーが不在 【業務内容】 シニア機械学習エンジニアとして組織をリードすることを期待しています。 ■機械学習や自然言語処理を用いた配信パイプラインの検証・実装・運用 ■顧客フィードバックと利用データをもとに配信精度の課題を探索し、精度向上やデータ拡充の施策につなげる ■顧客に配信するニュース,論文,特許,レポートといった情報ソースの拡充戦略の策定と実行 【開発環境】 ▽開発言語 　データ/機械学習パイプライン: Python 　Webクローラー: TypeScript(Node.js) 　文字列処理: Rust ▽コンテナ 　Docker ▽IaC 　Terraform ▽クラウド 　AWS 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【ミッション】 本ポジションでは、ニュースや特許・論文など製造業に関連するビジネス文書から知識グラフを構築する技術の研究開発を行っていただくリサーチャー枠になります。 Research部門では、自然言語処理や機械学習の研究開発を行うとともに、プロダクトチームと密接に連携しながら、プロダクトの自然言語処理や機械学習機能の開発を行なっております。 また、産総研との生成型文書要約に関する共同研究、東北大学乾研究室との知識グラフに関する共同研究や「BERTによる自然言語処理入門（オーム社）」の出版や、事前学習済み GPT モデル・Wikipedia NER データセットなどの一般公開も行っています。 当ポジションはResearch部門における自然言語処理・機械学習の研究開発のリードをお任せします。 【主な業務内容】 ■ニュース・特許・論文・社内データなど大量のテキストデータから知識グラフを構築する技術の開発 ■知識グラフから新しいビジネス知見を発見できるような技術の開発 ■大規模言語モデルを用いたビジネス文書の要約・生成に関する研究 ■プロダクトにおける自然言語処理・機械学習機能の開発 (検索精度の底上げ、推薦アルゴリズムの開発等) 【開発環境】 主な使用言語：Python, SQL 【働き方】 ■基本的にはフルリモート体制。 ■リモート/出社をそれぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数は定めていません。） ■仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員など多様な働き方を実現しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【現状の課題】 同社が目指すのは、Web上のあらゆるビジネス情報を再整理し、ビジネスシーンでのデータ活用業務を自然言語処理AIで総置換することです。そのために、世界中のニュース、企業情報、論文、特許などをWebから収集、抽出、加工して顧客に提供し、企業の製品化・事業化を加速させられるような「オープンデータリサーチサービス」を開発しています。 しかし、顧客が「欲しい情報」を配信するための機械学習モデルやアルゴリズムの設計において以下のような複数の課題を抱えています。 ■配信コンテンツ決定処理(text-preprocessing, deduplication, filtering, classification, etc)の精度の問題で、顧客が本当に欲しい記事を配信できずUXを下げている ■利用率向上に寄与しうるデータ拡充や精度向上施策を決めづらい ■機械学習にフォーカスするチームのリーダーが不在 【業務内容】 シニア機械学習エンジニアとして組織をリードすることを期待しています。 ■機械学習や自然言語処理を用いた配信パイプラインの検証・実装・運用 ■顧客フィードバックと利用データをもとに配信精度の課題を探索し、精度向上やデータ拡充の施策につなげる ■顧客に配信するニュース,論文,特許,レポートといった情報ソースの拡充戦略の策定と実行 【開発環境】 ▽開発言語 　データ/機械学習パイプライン: Python 　Webクローラー: TypeScript(Node.js) 　文字列処理: Rust ▽コンテナ 　Docker ▽IaC 　Terraform ▽クラウド 　AWS 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【ミッション】 社内でデータ活用を推進するデータ基盤の構築・運用を通して社内の意思決定をサポートし事業成長に貢献していただきます。 【主な業務内容】 ■データレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務 ■ETL/データパイプラインの設計開発および運用業務 ■データ基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築 ■取り扱うデータのセキュリティや個人情報保護対応 ■BIツール/ダッシュボードの構築・運用 ■アプリケーションにおけるログ収集のための設計業務 ■データの民主化（社内の人がデータ活用をしやすくする環境づくり） ▽以下は本人の希望や適正に応じて実施 ■基礎的なデータ分析 ■データ分析の知見をベースに、同社の資産（ニュース、論文、特許などのデータ資産、LLMやナレッジグラフなどの技術資産）を活かした新機能の研究開発 【開発環境】 BIツール：Redash, Googleスプレッドシート データベース・データウェアハウス：BigQuery ETLツール：trocco, dbt(導入予定） ドキュメントツール：Notion コミュニケーションツール：Slack 生成AI：Azure Open AI Service,自社開発LLM 行動分析：Wicle 【働き方】 ■基本的にはフルリモート体制。 ■リモート/出社をそれぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数は定めていません。） ■仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員など多様な働き方を実現しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ