AIエンジニア（自然言語処理・生成AI）

会社概要

1. 1ドクターネットは遠隔画像診断支援サービスで国内トップシェアのリーディングカンパニーです。
2. 2国内には医用画像撮影装置が約3万台ある一方、放射線診断専門医は約6,000名で、適切な診断が迅速に届く症例は全体の3割程度です。
3. 3当社は1日あたり10,000症例（320万症例/年）の依頼に対応する日本最大の画像診断拠点です。
4. 4「世界の医療を支える目になる」を企業理念に、AIなど最先端テクノロジーへの投資を積極的に行っています。

募集背景

1. 1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拡大を進めています。
2. 2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始めており、抜本的なアーキテクチャ刷新が不可欠です。
3. 3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。

ミッション/役割

1. 1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を用いた業務効率化・品質向上のための機能開発を担います。
2. 2医療現場で安全かつ実用性の高い生成AI機能を届け、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・品質向上に貢献します。

職務内容

1. 1レポート品質向上のためのチェック機能開発：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、緊急性の高い症例へのフラグ付け。
2. 2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くテンプレート生成・記述補助・要点抽出、自動ドラフト生成の仕組みづくり。
3. 3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）、要約生成・分類・タグ付け。
4. 4医療現場向けの安全性・機能性を重視した設計：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バックエンド構築、LLMOps構築。
5. 5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）。

開発環境

1. 1開発言語：Python3, TypeScript
2. 2フレームワーク：FastAPI, React, Next.Js
3. 3データベース：MySQL、インフラ：AWS
4. 4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)
5. 5コミュニケーションツール：Slack、デザインツール：Figma
6. 6生成AI基盤：Amazon Bedrok、MLOps：MLFlow, LakeFS, LabelStudio
7. 7開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定し、必要に応じて新規技術/ツール採用を検討しています。

開発メンバー

1. 1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です。
2. 2開発領域を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ます。
3. 3プロジェクト毎に朝会を実施し、一部ではスクラム開発を導入してスピード感を重視しています。

エンジニアチームのカルチャー/スタンス

1. 1ユーザーファースト・医療品質ファーストを追求し、新しい技術や発想による価値創出を職種/役職を問わず歓迎します。
2. 2医療ITなどのドメイン知識は、事前の経験よりも関心を持って吸収していく姿勢を大切にしています。
3. 3日々の開発や現場とのやり取りに加え、医療系の展示会や学会にも参加し、技術だけでなく医療への理解も深めます。

本ポジションの魅力

1. 1医療という社会インフラに生成AIを実用投入できます。
2. 2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ます。
3. 3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です。
4. 4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設計に挑戦できます。

応募資格（必須）

• 生成AI(LLM)を利用した機能開発のリード経験
• プロンプト設計の実務経験
• Pythonでの開発経験

歓迎する経験

• 生成AI機能のバックエンド開発経験
• 生成AIによるDX経験
• 自然言語処理に関する知見
• RAG/Fine-tuningの経験

待遇・福利厚生

• 出産・育児支援制度

求めるスキル・経験