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機械学習エンジニア（Document AI・LLM/VLM）
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 年間休日123日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
一般文書をLLM／VLM・画像処理・PDF解析などを用いて高精度に構造化し、顧客が活用できるデータへ変換する業務です。テーブル抽出やレイアウト解析の精度改善、モデルのルーティングやコスト最適化、フォールバック機構の設計・実装を担います。顧客の実データを活用したデータフライホイールの構築や、精度課題の改善にも取り組みます。
この求人に応募
応募資格
必須
- Pythonで機械学習／自然言語処理／画像処理いずれかのモデルを、設計から実装・評価まで一人称で完遂した実務経験（自立自走できるレベル）
- LLM／VLMを実タスクに適用し、評価・チューニング・改善サイクルまで自走した経験
- OCR・レイアウト解析・テーブル抽出のいずれかの実装経験
- GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールを日常の開発に積極的に活用し、開発効率を高める姿勢
- 日本国内に居住可能な方
- 開発に関する技術的な内容含め、日本語で円滑にコミュニケーションが取れる方
- 目安：ビジネス会話レベル
歓迎
求める人物像
- 地道な精度改善を厭わず、定量的な評価に基づいて改善を積み重ねられる人
- 単一の技術に固執せず、LLM・画像処理・ルールベース等の手段を課題に応じて柔軟に選び分けられる人
- 顧客の業務データという「泥臭い現実」に向き合い、汎用化・一般化する面白さを感じられる人
- アルゴリズムだけでなく、プロダクト全体の価値向上に責任を持てる人
使用ツール
募集要項最終確認 10/26
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員あり（3ヶ月） ※期間中の条件変更なし
- 給与
- 800〜1500万円/年
- 給与の詳細
- 月給：667,000円〜1,250,000円基本給：439,566円〜871,847円生涯設計手当：55,000円固定残業代45時間分：172,434円〜323,153円（超過分は別途支給）※生涯設計手当：確定拠出年金掛金及び生涯設計前払金の組み合わせとして支給8,000,000円〜15,000,000円 ※月給×12ヶ月昇給あり（年2回/5月、11月）
- 手当
- 通勤交通費成長加速費年間24万円まで
- 勤務地
- 東京都港区南青山 1 丁目12-3 LIFORK MINAMI AOYAMA S209
- 転勤
- 本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし）
- 働き方
- ※フルリモートワーク可基本的にはフルリモート体制居住地は日本国内に限ります（海外に居住してのフルリモート不可）弊社の定める通勤圏（一都三県）居住者は、リモート/出社を回数制限なく自由に使い分けながら勤務可能です一都三県以外の居住者は、月1回業務とは関係なく自由に出社可能です
- 勤務時間
- フレックスタイム制（コアタイム：10:00～14:00）1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数※時間外労働あり（月平均10〜20時間）
- 年間休日
- 123日
- 休日・休暇
- 年間休日123日土日祝（完全週休2日制）年末年始休暇有給休暇（入社時付与 ※付与日数は入社月による）産前産後休暇育児休暇
- 福利厚生
- 企業型確定拠出年金定期健康診断インフルエンザ予防接種PC貸与（MacBookPro）オフィスにて水/コーヒー/炭酸/アルコールなどのドリンク無料提供入社後5日間のオンボーディングあり週1回全社オンラインミーティング月1回懇親会（オフライン開催、一部オンライン有り）半期1回キックオフ（オンライン＆オフラインのハイブリッド開催）
- 社会保険
- 各種社会保険完備（関東ITソフトウェア健康保険組合加入）
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙（屋外喫煙所あり）
- 業務の変更の範囲
- 会社が運営するサービス、プロダクトの開発・運営、及びこれらに付随する業務、その他会社が指定する業務
- 就業場所の変更の範囲
- 変更の範囲なし
- 掲載日
- 2026/09/09 01:49（48日前）
- 最終確認
- 2026/10/26 18:48（1日前）
仕事内容
現状の課題
- 顧客から預かるドキュメントは業界・フォーマットが多岐にわたり、テーブル抽出やレイアウト認識の精度向上が事業成長のボトルネックになりつつあります。自社開発のVLM（Vision-Language Model）を含む複数モデルの適材適所なルーティング、精度とコストの最適化、モデル・API障害時のフォールバック設計を高度化しながら、特定ユースケースで有効性が確認された機能を個別対応で終わらせずプロダクトへ組み込む動きが求められています。さらに、顧客の実データから得た統計情報をプロダクト改善に還元する「データフライホイール」を構築できる体制の強化が急務です。
業務内容
- テキストやテーブルを含む一般文書を、自社開発VLMをはじめとするLLM／VLM・画像処理・PDF解析など多様な手段を課題に応じて使い分けて高精度に構造化し、顧客が実際に活用できるデータへと変換する
- 精度向上だけでなく、コスト最適化・フォールバック設計・特定ユースケースのプロダクト組み込みまでを見据え、データフライホイールの構築を通じてプロダクト全体の構造化精度を継続的に引き上げる
具体的な業務内容
- テーブル抽出・レイアウト解析アルゴリズムの精度改善（前処理・後処理を含む）
- LLM、画像処理、PDF解析等、多様な技術手段を適材適所で使い分けたドキュメント構造化ロジックの設計・実装
- 自社開発VLMのプロダクトへの導入・適用範囲拡大、および既存の外部LLM／VLMとのルーティングの精度・コスト最適化
- モデル・APIの障害や精度劣化時に備えたフォールバック機構の設計・実装
- 特定の顧客ユースケースで有効性が確認された機能の汎用化と、プロダクトへの組み込み（製品実装）
- 顧客のExcelデータ等、非定型フォーマットの構造化・一般化ロジックの設計
- 顧客データの解析結果から統計情報を取得し、精度改善のためのデータフライホイールを構築（評価指標の設計や評価・学習データセットの作成を含む）
- プロダクトチーム・カスタマーサクセスと連携した、現場で発生する精度課題の切り分けと改善
- 業務内容の変更の範囲：会社が運営するサービス、プロダクトの開発・運営、及びこれらに付随する業務、その他会社が指定する業務
チーム構成
- PaaS Unit
- 事業責任者（CEO）1名
- 開発責任者 1名
- プロダクトエンジニア 7名
- RAGエンジニア 5名
- 機械学習エンジニア 3名
- プロダクトマネージャー 1名
- リサーチャー 1名
- CS 1名
- Biz 3名
- 新規事業企画 5名
開発環境
- [使用言語/フレームワーク]
- Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js
- [コンテナ]
- Docker
- [IaC]
- Terraform
- [クラウド]
- AWS, Azure
ポジションの魅力
- 外部APIを叩くだけでなく、自社で開発するVLMをプロダクトに組み込み、文書構造化の精度を自分たちの手で引き上げられる ― 国内でも希少なポジション
- 個別ユースケースで有効性が確認された機能を、汎用化・製品化するところまで一気通貫で関与できる
- 顧客の実データを用いたデータフライホイール構築という、事業成長の要となる仕組みづくりに携われる
- LLM・画像処理・ルールベースなど手段を固定せず、課題に応じて最適な技術を選べる裁量がある
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