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AIエンジニア （自然言語処理・生成AI）
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 完全週休2日制（原則土・日・祝日）
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
医療テキストデータを活用し、LLMを用いた業務効率化・品質向上のための機能開発を担うAIエンジニアの募集です。読影レポートの品質チェック、部分的な自動生成、構造化・要約などを開発予定内容としています。遠隔画像診断サービスのオペレーション改善、医師の負荷軽減、品質向上に貢献するポジションです。
この求人に応募
応募資格
求める人物像
- 社会インフラである医療領域でのDXに社会貢献性を感じて頂ける方
- 受け身ではなくユーザーファーストで提案型の開発ができる方
- 向上心を持ち新しい領域にチャレンジし続けられる方
- 効率性を重視し課題ベースで改善を続けられる方
- 他部署との関係性やチームワークを大切にできる方
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 正社員（期間の定めなし）あり（3ヵ月）※条件面変更なし
- 給与
- 800〜1300万円/年
- 給与の詳細
- ・想定年収：8,000,000円～13,000,000円・想定月収：533,334円～866,667円・補足 ：25時間分／月の固定残業代として87,147円（想定月収533,334円の場合）～141,613円（想定月収866,667円の場合）を支給・賞与 ：年2回（6月、12月）・昇給 ：年2回（6月、12月）・昇給補足：管理監督者採用の場合1回（6月）
- 勤務地
- 東京本社：東京都港区芝大門2-5-5 芝大門ビル8階
- 働き方
- ※リモートワーク：可 (1日/週程度の出社あり)
- 勤務時間
- 勤務時間：9:00～18:00（休憩1時間）フレックスタイム制導入（コアタイム：12:00～16:00）管理監督者は労働時間管理の対象外
- 休日・休暇
- 完全週休2日制（原則土・日・祝日）年末年始（12月30日～1月3日）※有給休暇取得率86.7% (2022年10月時点)年次有給休暇産前産後・育児休業（2024年度取得実績：男性80％/女性100％）介護休業慶弔休暇
- 福利厚生
- 従業員持株会（奨励金あり）企業型選択制確定拠出年金制度（選択制DC）出産・育児支援制度（企業主導型保育施設、ベビーシッター利用補助）
- 社会保険
- 健康保険（関東ITソフトウェア健保）、厚生年金、雇用保険、労災保険
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙（専用喫煙室あり）
- 掲載日
- 2026/06/30 20:56（109日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 11:32（1日前）
仕事内容
募集背景
- ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。
- その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。
- これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。
- こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。
ミッション/役割
- ドクターネットが保有する膨大な医療テキストデータ（読影レポート・依頼情報など）を活用し、LLM（大規模言語モデル）を用いた業務効率化・品質向上のための機能開発を担っていただきます。
- 医療の現場で安全かつ実用性の高い生成AI機能を届けることで、遠隔画像診断サービスのオペレーション改善・医師の負荷軽減・品質向上に貢献するポジションです。
レポート品質向上のためのチェック機能開発
- 医師が作成する読影レポートに対し生成AIによる品質チェック
- 誤字修正、依頼内容との整合性確認、記述漏れの検知、など
- 緊急性が高い症例に対するフラグ付けのチェック機能も検討
レポート作成の部分的自動生成
- 過去レポートや依頼情報に基づき、テンプレート生成・記述補助・要点の抽出
- 医師の記述工数を削減するための自動ドラフト生成の仕組みづくり
レポート内容の構造化・要約
- 読影レポートを構造化データへ変換（所見／結論／フォローアップなど）
- 医師・スタッフが利用しやすいように 要約生成・分類・タグ付け
医療現場向けの安全性・機能性を重視した設計
- 医療領域特有のリスク（ハルシネーション、文責、安全性）を考慮した安全策・ガードレール設計
- LLMを医療プロダクトに組み込む際の操作性、フィードバック設計、検証フローの設計
- LLMバックエンド構築、LLMOps構築
テキストデータ活用による高品質アウトプット生成
- 数千万規模の医療テキストデータを用いた
- LLMの最適化・評価・プロンプト設計・微調整（Fine-tuning / RAG）
- ドクターネット独自の医療知見を活かした高精度な生成AI出力の実現
開発環境
- 開発言語 ：Python3, TypeScript
- フレームワーク ：FastAPI, React, Next.Js
- データベース ：MySQL
- インフラ ：AWS
- プロジェクト管理 ：Github, Backlog
- ソースコードバージョン管理：Git (GitHub)
- コミュニケーションツール ：Slack
- デザインツール ：Figma
- 生成AI基盤：Amazon Bedrok
- MLOps(画像認識AI開発用)：MLFlow, LakeFS, LabelStudio
技術採択方針
- 開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。
- また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。
開発メンバー
- 業務委託メンバー合わせて約30名のフラットなエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。
本ポジションの魅力
- 医療という社会インフラに生成AIを実用投入できる
- 数千万症例規模の大規模な医療データを扱うため、LLMの研究・応用の両面を深く経験できる
- 医師・医療スタッフ・現場ユーザーと近く、フィードバックを受けながら改善できる環境
- 医療AIの黎明期において、生成AIを実際の現場で使わせるためのUX設計に挑戦できる
この求人は、株式会社ドクターネットの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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