1156【Dev】AI/NLPエンジニア（LLM新規事業）

【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する」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】

2024年にリリースした自社SaaSプロダクトであるStockmark A Technology（以下SAT）のProduct Market Fitに向けてチームで奮闘しておりますが、以下の課題に向き合っております。

• SATのRAG／VLM／LLMOpsといった中核技術について、既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズム・モデルレイヤーから刷新できる技術力が求められている
• 入力された質問に対して質の高い回答を出力するための課題が顧客ごとに数多く存在するため、現在のRAGパイプラインにおける課題を調査し、改善策を検証、開発するメンバーが不足している
• 汎用LLMやクラウドサービスでは解けない、ビジネス文書解析やマルチモーダル処理などの高度課題に対応できる技術力が求められる
• 顧客企業にSaaSプロダクトのカスタマイズ版を導入する需要が大きく、導入に向けて顧客と対話しながらニーズと技術課題を特定し、PoC・検証・実装をリードできる体制を強化したい

【業務内容】

SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。
現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。

• SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う
• ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める
• プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う

■具体的な業務内容

• SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化
  ・SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計
  ・Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装
  ・評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進
• マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化
  ・VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価
  ・ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用
  ・汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討
• 研究成果のプロダクト接続・技術設計
  ・機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計
  ・Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善
• PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証
  ・プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計
  ・エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査
  ・検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック

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

【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】

• 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができる
• 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライできる
• 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感できる
• 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装できる
• LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験できる
• 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与できる
• 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができる

【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/
• 「GENIAC」公式サイト
  https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/index.html
• 日本発の「ソブリンAI」として独自開発の日本語LLM「Stockmark-2」を世界標準の「NVIDIA NIM マイクロサービス」で提供開始
  https://stockmark.co.jp/news/20250925
• 「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

※すべて必須

• 3年以上のエンジニア経験
• NLPを用いた研究、または開発経験
  ・自然言語処理を用いた研究テーマでの修士号取得や学会発表の実績
  ・自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システムの開発経験
  ・ドキュメント解析システムの開発経験

• コンピュータサイエンスに関連する技術分野の修士号または博士号
• 顧客向け自社開発サービスの開発/運用経験
• AWSを用いた機械学習実験, モデル管理, データ管理, 学習・推論パイプライン構築の経験
• Terraformを用いた開発/運用経験
• リーダーなどの立場で事業背景を理解し自ら施策を立案／実行した経験
• 生成AIを用いたエージェントや検索システムの開発経験
• VLMを用いたシステムの開発・検証・評価経験

• エンタープライズ企業のイノベーション創出に興味がある方
• 人々の情報収集や市場調査、新規事業開発を再定義していく事業に興味がある方
• 自然言語処理や生成系AIを用いたテクノロジーに興味があり、携わっていきたい方
• 課題を分解、特定し、 ステークホルダーを説得して、事業を前進させることができる方
• 与えられた課題だけでなく、自ら問いを立て、そのために必要な解決策を生み出せる方

＜その他＞

• 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：日常会話レベル