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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！ 2024年に立ち上げたLLM新規事業において、エンタープライズ企業が保有する膨大な「Excelドキュメント」の活用が急務となっています。しかし、Excel特有の複雑な仕様（セル結合、多段ヘッダ、視覚的なレイアウトなど）をLLMが解釈可能な形式に高精度に変換・構造化することは技術的難易度が高く、一般的なパーサーでは対応しきれません。 現在、この「Excel構造化」という重要かつ高難易度なテーマに専任で向き合い、仕様の深い理解に基づいたパージングロジックの実装と精度向上を担うエンジニアリソースが不足しています。 LLMを用いた新規事業SaaSのバックエンドエンジニアとして、特にExcelファイルを中心としたドキュメント構造化エンジンの開発・実装をリードいただきます。 ML/データサイエンスの知見を活かしつつ、プロダクトレベルで堅牢なデータ処理パイプラインを構築するポジションです。 ■具体的な業務内容 Excel（Office Open XML等）の仕様を深く理解し、複雑な表構造を論理的に構造化するパージングロジックの開発 構造化データの精度評価環境の構築と、継続的なロジック改善 Pythonを用いたバックエンドAPIおよびデータ処理パイプラインの実装・運用 MLエンジニアやデータサイエンティストと連携した、RAG向けデータ生成プロセス ＜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 [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 ファイル仕様の深淵に潜る、知的な技術挑戦：単なるライブラリ利用にとどまらず、Office Open XML等の仕様レベルまで掘り下げ「Deepな技術開発」に没頭できます。 「アカデミアでのML経験 × 実務での実装力」が活きる：数理的思考をビジネスレベルの堅牢なコードとして昇華させることができます。 エンタープライズRAGの「ラストワンマイル」を解決する：既存のLLMでは活用しきれないExcelデータに対し、ソリューションを提供し企業のDXを推進できます。 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/ 構造化データから自社ナレッジ活用を促進するAIエージェントの開発支援を開始　RAG実用化サービス「SAT」にエージェントショーケース機能をリリース https://stockmark.co.jp/news/20250423 専門性の高い“暗黙知”を形式知化する生成AI基盤開発へ 製造業特化のマルチモーダルAI基盤を開発 https://stockmark.co.jp/news/20250715 AI×SaaSのマストハブを作る、前人未到の

【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

MLエンジニアとして、物体検出、道路環境認識、深度推定、車両制御などのAIモデルの構築・学習・評価・デプロイを行います。TensorFlowを使用し、エッジデバイスへの最適化や機能特化など、幅広い技術的チャレンジに挑戦します。