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Applied ML Engineer (Vertical AI / 医療・製薬)
給与
650〜1800万円/年※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります
- 勤務地
- 東京都港区
- 雇用形態
- 記載なし
- 働き方
- 週1日 出社（推奨）
- 年間休日
- 記載なし
在宅勤務あり
完全週休2日
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
国産生成AI「Sarashina」を医療・製薬の現場で使われるソリューションとして社会実装する、ソリューション開発チームのコアメンバーです。顧客の課題に基づくPoC・デモの設計・実装や、医療・製薬ドメイン向けモデル・AIエージェントの開発、事業開発チームとの連携を担います。
応募資格
必須
- 機械学習・LLMを用いたプロダクトまたはPoCの開発経験（目安3年以上）
- 医療・製薬・ヘルスケア領域における実務経験、または当該領域の顧客・研究者と技術的に対話しながら開発を進めた経験（目安3年以上）
- LLM、RAG、AIエージェントのいずれかを用いたシステムの設計・実装経験
- PythonおよびLLM/MLフレームワーク（PyTorch、Hugging Face、LangChain/LlamaIndex等）を用いた実装力
- Gitなどを用いたチームでの開発経験
- 顧客やビジネスサイドと対話し、技術的な内容をわかりやすく説明できるコミュニケーション力
- ビジネスレベルの日本語に堪能であり、業務上支障なくコミュニケーションがとれること
歓迎
- 医療情報・医薬品情報の取り扱いに関する知識（3省2ガイドライン、GxP、薬機法、個人情報保護法の医療分野ガイダンス等）
- 電子カルテ、臨床試験、MR/医薬情報、薬事文書などいずれかのデータ・業務プロセスへの理解
- 医療系NLP、医療画像、バイオインフォマティクスなど関連分野での研究・開発経験、または当該分野の修士・博士学位
- LLMの継続事前学習・ファインチューニング（SFT、RLHF/DPO等）の実務経験
- モデル性能に関するベンチマークの設計・構築・評価改善の経験
- オンプレミス・閉域網環境でのMLシステムの構築・運用経験
- 顧客向けPoC・受託開発・SIなど、顧客と直接対話しながら開発を進めた経験
- 事業立ち上げフェーズの組織、または機能横断チーム（ビジネス×エンジニア）での就業経験
- Kaggle等のコンペティションでの実績、OSSへの貢献、論文執筆・学会発表などの対外的な技術活動
使用ツール
募集要項最終確認 9/25
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 記載なし
- 給与
- 650〜1800万円/年
- 給与の詳細
- 月給：541,667円～1,500,000円 想定理論年収：6,500,000円～18,000,000円 ※上限金額はその限りではございません ※月給・想定理論年収：基本給＋固定時間外手当(35時間相当) ※時間外手当は一般職のみとなり、かつ、固定時間外手当(35時間)を超えて勤務した場合は実績に応じて支給いたします ※別途インセンティブが支給されることがあります
- 手当
- 通勤手当上限：150,000円/月時間外勤務手当深夜勤務手当休日勤務手当マネジメント手当
- 勤務地
- 東京都港区海岸一丁目7番1号
- 働き方
- ・リモートワークと出社のベストミックス（出社頻度の規定なし）※平均実績 週1～2日出社※業務の必要性に応じて出社指示の可能性あり・国内遠方居住の場合は、フルリモート可。但し事前申請が必須。（尚、遠方居住でも出社時の交通費は会社負担（上限あり））
- 勤務時間
- フレックス勤務：可所定労働時間：午前9時〜午後5時45分休憩：1時間時間外労働：有り
- 休日・休暇
- 土日完全週休二日国⺠の祝日年末年始(12月29日〜1月3日)その他会社が指定した日年次有給休暇（6日〜21日）
- 福利厚生
- ベネフィット・ワンプレミアム優待財形貯蓄制度総合福祉団体定期保険保険制度（団体生命保険、団体扱い生命保険、団体損害保険、団体扱い損害保険など）確定拠出年金（401K）
- 社会保険
- 健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 2026/09/16 01:16（13日前）
- 最終確認
- 2026/09/25 15:16（4日前）
仕事内容
ミッション
SB Intuitionsが研究開発する国産生成AI「Sarashina」を、医療・製薬の現場で実際に使われるソリューションとして社会実装すること。
本ポジションは、この医療・製薬領域を担うソリューション開発チームのコアメンバーとして、顧客提示用のPoC・デモ実装、ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発を自ら手を動かして推進し、「研究成果」を「現場で価値を出すソリューション」へと変えていく役割を担います。
医療・製薬領域におけるPoC・デモ開発
製薬企業・医療機関との共同研究において、顧客の課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証とPoC設計・実装を担う。
自社生成AIを用いた、医療・製薬業界におけるユースケースのプロトタイプ実装と、顧客へのデモンストレーション。
顧客の現場・データ環境（オンプレ、閉域網、個人情報保護要件等）を踏まえたシステム設計・実装。
ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発
医療・製薬ドメイン向けのファインチューニング・RAG・AIエージェント構築の実装と改善。
ドメイン特化データの収集・前処理・評価データセットの構築。
ドメイン専門家のフィードバックを取り込んだ性能評価と、モデル・プロンプト・パイプラインの継続的な改善。
技術調査・共通基盤への貢献
医療・製薬領域への適用に向けた最新技術（LLM、RAG、エージェント、評価手法等）の調査と社内への還元。
医療・製薬で得た知見を金融・製造業など他ドメインへ横展開するための共通モジュール・基盤の開発。
基盤モデル研究チームへの現場フィードバック。
事業開発チームとの協働
事業開発チーム（PM/BizDev）と連携し、顧客要件を技術タスクへ落とし込み、実装からデリバリーまでを担う。
顧客・ドメイン専門家との技術的なディスカッションに参加し、技術的な制約と選択肢を説明する。
仕事の魅力点
基盤モデルの内側まで踏み込める：API越しにLLMなどの生成AIを使うのではなく、自社で開発する国産基盤モデルそのものに手を入れ、ドメイン特化を進められる国内でも数少ない環境です。
入社直後から実案件に関われる：大手製薬企業・大学病院との共同研究がすでに動いており、机上のPoCではなく、現場の専門家と対話しながら開発を進められます。
「作って終わり」ではなく「使われるまで」を経験できる：モデル開発、PoC実装、顧客デモ、現場導入まで、Vertical AIのライフサイクル全体を一人のエンジニアとして一貫して担えます。
立ち上げフェーズの少人数チーム：社会実装フェーズの立ち上げメンバーとして、チームの開発プロセスや技術基盤づくりに初期から関わり、裁量を持って動けます。当社初のPM/BizDevとエンジニアの混合組織であり、ビジネスと技術の距離が極めて近い環境です。
ドメイン専門性とAI技術の両方を伸ばせる：医療・製薬という専門性の高い領域の知識を、顧客・研究者との協働を通じて実務で獲得しながら、最先端の生成AI技術を実装できます。
横展開のスケール：医療・製薬で確立した手法を金融・製造業などの他領域へ展開し、ソフトバンクの法人顧客基盤・グループ内トライアルを通じて社会に届ける機会があります。
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