Research Engineer

Description

1. 1APTOはAIモデル開発に必要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る。
2. 2AI開発のボトルネックがデータ側に移行し、データ設計がAIの社会実装における責任領域へ拡張している。
3. 3本ポジションはデータ設計と評価ループの構築により、AIモデルの性能と安全性を引き上げることを担う。
4. 4主な役割はLLM/VLM向け学習データ設計、データ前処理・アノテーション方針設計、評価指標設計、フィードバックループ構築など。
5. 5研究テーマとしてデータ設計領域、評価領域、AI安全性領域に取り組む。
6. 6主軸はAIモデル向けデータ設計・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。
7. 7扱う対象は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、安全性評価用データセット。
8. 8このポジションでAIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験、最新LLM/VLMを実運用レベルで扱う機会、AI安全性の最前線の課題に取り組む経験が得られる。

Requirements

1. 1機械学習またはAI関連プロジェクトでデータ前処理・分析・評価設計の経験がある方。
2. 2Pythonを用いたデータ処理・分析経験がある方。
3. 3モデル性能をデータの観点から改善した経験がある方。
4. 4AIの品質・安全性・バイアス・評価指標に関心がある方。

Preferred Experiences

1. 1LLM/VLM/画像・動画モデルの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。
2. 2アノテーション業務でのガイドライン設計、品質基準策定、レビュー、改善サイクル運用の経験。
3. 3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。
4. 4学習→評価→改善を意識したデータパイプラインやRLHF基盤構築の経験。
5. 5Data-centric AI/MLOpsの考え方に基づきデータ設計に価値を置いた開発への関心。
6. 6学会等での論文発表・査読付き発表の実績。
7. 7生成AIを用いた開発経験があり、エージェント設計・ツール連携・RAG/検索・VLM/OCR・安全運用・タスク特化ベンチマークのいずれかに知見または実装経験。
8. 8強化学習を含む学習手法、DSプロセス、AI支援コーディングツールの活用・運用の経験。
9. 9Robotics・Physical AI領域でのデータ作成（IL用データ収集・VLA学習用データ生成・評価設計等）の経験。

We are looking for

1. 1LLM/VLM/マルチモーダルモデルに関する実務経験。
2. 2評価データセット設計・モデル評価指標設計の経験。
3. 3データ品質管理やアノテーション設計の経験。
4. 4AI安全性・公平性・バイアスに関する研究または実務経験。
5. 5論文実装・研究活動・学会発表などの経験。

応募資格（必須）

• 機械学習またはAI関連プロジェクトにおいて、データ前処理・分析・評価設計に関わった経験がある方。
• Pythonを用いたデータ処理・分析経験をお持ちの方。
• モデル性能に対して「データの観点から」改善に取り組んだ経験がある方。
• AIの品質・安全性・バイアス・評価指標といったテーマに関心をお持ちの方。
• LLM / VLM / マルチモーダルモデルに関する実務経験。
• 評価データセット設計・モデル評価指標設計の経験。
• データ品質管理やアノテーション設計の経験。
• AI安全性・公平性・バイアスに関する研究または実務経験。
• 論文実装・研究活動・学会発表などの経験。

歓迎する経験

• 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

待遇・福利厚生

• インフルエンザ予防接種
• フリードリンク・スナック
• モニター貸与
• 夏季休暇
• 定期1on1面談
• 定期健康診断
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 慶弔休暇
• 生理休暇
• 産前産後休業
• 社会保険完備
• 社内に自販機設置有
• 社内勉強会

求めるスキル・経験