機械学習エンジニア

職務内容

1. 1「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。
2. 2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。
3. 3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。
4. 41. 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。
5. 52. 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。
6. 63. 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。
7. 74. 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

1. 1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。
2. 2R&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。
3. 3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。
4. 4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

1. 1開発言語：Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等。
2. 2インフラ：AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform。
3. 3データベース / 検索基盤：PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB。
4. 4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。
5. 5※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。

求める人物像

1. 1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。
2. 2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。
3. 3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。

受動喫煙防止措置に関する事項

1. 1本社：屋内禁煙。
2. 2関西支店：屋内禁煙。
3. 3中部支店：屋内原則禁煙（喫煙専用室設置）。
4. 4福岡支店：屋内原則禁煙（喫煙室あり）。

応募資格（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）
• 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

歓迎する経験

• 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

待遇・福利厚生

• 出産・育児支援制度
• 平日・土日入れ替え制度
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 特別休暇
• 社会保険完備

求めるスキル・経験