機械学習エンジニア

必須

• Webアプリケーションの設計・開発・運用経験（3年以上目安）

• 上記に加えて、以下のいずれかの経験・知識

  • 機械学習、自然言語処理、画像認識を用いた製品開発・研究開発経験
  • 検索エンジン（Elasticsearchなど）や推薦システムの設計・チューニング経験
  • SQL等を用いた大規模データの抽出・分析・処理経験
  • クラウド環境（AWS/GCPなど）でのアーキテクチャ設計・構築経験
• ビジネスレベル以上の日本語必須

歓迎

• MLOps/LLMOpsの構築
• 運用経験・生成AI（LLM）を用いたアプリケーション開発、プロンプトエンジニアリング経験
• 大規模データ分散処理の経験・テックリードやプロジェクトマネジメントの経験
• OSS活動や技術発信の経験

求める人物像

• 技術を探求し、ビジネス課題の解決に粘り強く取り組める方
• 研究と実装の両輪を回し、チームと連携して成果を出せる方
• 変化するドメインや技術に対して好奇心を持ち続けられる方

使用ツール

サービスについて

• 「名刺管理」から「ビジネスインフラ」への転換期において、契約データや企業情報など多種多様なデータを活用し、企業の課題解決や生産性向上に貢献する新たな価値を創出します。

具体的な業務

• 当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。
• ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1. 検索・推薦エンジニアリング

• 「Contract One」などにおける検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
• 検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定

2. 機械学習・自然言語処理・画像認識

• 文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
• 生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
• 実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化

3. データサイエンス・戦略

• 事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
• 独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用

4. アーキテクチャー・技術基盤

• AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
• 大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用

本ポジションの魅力

• 国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
• R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
• 生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
• スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

主な技術スタック

• ▼ 開発言語
• Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等
• ▼ インフラ
• AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform
• ▼ データベース / 検索基盤
• PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB
• ▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
• GitHub, Datadog
• ※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。