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AI R&Dエンジニア

Stockmark Inc.

  • Salary ⁨¥⁩⁨7,500,000⁩ - ⁨13,008,000⁩
  • Company employee count 101 to 1,000

Job Summary

【会社概要】 ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。 弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。 多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。 単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。 この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。 創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30％、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。 2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。 従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております！ 【現状の課題】 エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中、テキスト情報だけでなく図面・図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増しています。VLM（Vision-Language Model）の活用が鍵となりますが、実運用に向けては「精度・コスト・速度・信頼性」の面で多くの課題があります。 現在、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から、それを安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいと考えています。 【業務内容】 VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。 単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。 ■具体的な業務内容 ・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善 ・プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発 ・図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施 【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】 ・VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく「実運用」に乗せるための環境整備・開発ができる ・図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携われる ・PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがある 【関連資料】 ・Stockmark LLM特設LP https://llm.stockmark.co.jp/ ・業務AIの実装支援プラットフォーム「 SAT 」 https://sat.stockmark.co.jp/ ・AI×SaaSのマストハブを作る、前人未到の挑戦。45億円の調達を達成したストックマークのその先。 https://note.com/stockmark/n/n8b54893cf532 ・マルチモーダルLLMで図表の内容を含むRAGを実現可能に ストックマークが『Stockmark A Technology』β版を本日リリース https://stockmark.co.jp/news/20240625 ・「AgenticRAG」の活用で生成AIの回答精度80%超を「SAT」で実現 。内製システム刷新不要で実用レベルの高精度なRAG構築が可能に https://stockmark.co.jp/news/20251021

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