AIエンジニア

本ポジションについて

本ポジションのミッションは、「研究開発されたAIモデルをプロダクションレベルで実装し、安定的かつスケーラブルに運用できる基盤を構築すること」です。

音声認識・話者認識・LLMを実際のプロダクトに組み込むプロダクトのMLOps/LLMOps関連の領域と、顧客向けのプライベートAI・ソリューションの開発の両面で活躍いただきます。

※ご本人の適性や希望、案件状況を総合的に鑑みて、担当を決めます。

募集背景

主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。 事業拡大に伴い、音声認識・話者認識・LLMを活用したプロダクトの開発スピードを加速させるとともに、本番環境での安定運用とスケーラブルなML基盤の構築が急務となっています。 そこで、AIモデルのプロダクト実装から運用基盤の整備まで、一気通貫で担えるAIエンジニアを募集します。

事業・ポジションの魅力

技術が事業の中核にあるプロダクト

• AI技術がプロダクトの競争力そのもの
• 業界最高水準の精度を実現する音声認識・話者認識技術をプロダクションで運用
• 特許を取得したLLMによる校正技術の実装・運用に携わる
• 最新のAI技術をプロダクションレベルで実装する経験が積める

成長性と安定性を併せ持つ事業基盤

• 昨年比200%成長のスタートアップフェーズ
• 官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤
• 国のインフラを支える責任あるシステムで使用されるAIの運用に関われる環境
• 政府系機関からエンタープライズまで、多様な顧客への導入実績

知見共有が盛んで高いレベルで切磋琢磨できる環境

• AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるメンバーで構成
• 毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でR&Dやエンジニアリングのナレッジや意見交換を実施
• 最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化

AIエンジニアとして幅広い経験が積める

• モデル実装からインフラまで一気通貫で担当
• オンプレミス・クラウド両方の環境での開発経験
• AWS/Azure/GCPのマルチクラウド環境での運用経験
• 0→1のフェーズでML基盤を構築できる

具体的に期待する役割

• 音声認識・話者認識・LLMのプロダクション実装と、ML/LLMOps基盤の構築・運用を一気通貫で担うこと
• モデルのデプロイ・監視・最適化を通じて、AIが安定してユーザーに届く仕組みを作り続けること
• エンタープライズ向けAIソリューションの設計・実装にも関与し、顧客課題を技術で解決すること

業務内容

プロダクトのMLOps/LLMOps

• モデル実装・最適化
  • 音声認識モデル・話者分離モデルのプロダクション実装
  • LLMを活用した機能（要約、校正、翻訳等）の実装・最適化
  • 推論パフォーマンス最適化（量子化、蒸留、バッチ処理等）
• ML/LLM基盤・パイプライン構築
  • モデル学習パイプラインの構築・自動化
  • 実験管理基盤の整備（MLflow, Weights & Biases等）
  • モデル・プロンプトテンプレートのバージョン管理
  • データバージョニング・管理基盤の整備
• CI/CD・デプロイメント
  • モデル・プロンプトのテスト自動化（精度検証、出力品質評価）
  • デプロイパイプラインの構築・運用
  • モニタリング・インフラ運用AIモデルのパフォーマンス監視（精度、レイテンシ、スループット）
  • プロンプト・出力品質の継続的評価
  • ダッシュボード構築・運用（Langfuse, Grafana等）
  • AWS/GCPでのインフラ運用・コスト最適化
  • コンテナオーケストレーション（ECS, Kubernetes）

プライベートAI/ソリューション開発

• カスタマイズ開発
  • 顧客要件に応じた音声認識AI・LLM処理のカスタマイズ
  • エンタープライズ向けAIソリューションの設計・実装
• コンサルティングプロジェクト推進
  • 課題ヒアリング・要件定義
  • データ分析・モデル構築・評価
  • 技術レポーティング・提案資料作成
  • プロトタイプ開発・PoC実施

ソリューション開発案件事例

• 小売系企業
  • 課題：ドキュメント・チャット履歴からFAQを自動生成し、変更に追従してメンテナンスを効率化・品質向上したい
  • 支援内容：生成AIによるFAQ自動生成システムを構築。ドキュメント更新を検知してFAQの追加・更新・削除を自動判断。画像理解によるドキュメント構造解析で高品質化を実現
• 化粧品企業
  • 課題：製品広告の薬機法・景表法チェックに工数がかかり、見落としを減らして確認品質を向上したい
  • 支援内容：Few-shot learningにより、使用体験談中の法令抵触表現（効果効能訴求等）を自動検出する生成AIアプリケーションを開発

技術スタック

• SecureMemo（オンプレミス版）
  • プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, Flutter
  • AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
  • 開発ツール: Git, Docker
  • インフラ: Windows OS, AWS（LLM Fine-Tuning用途）
• SecureMemoCloud（クラウド版）
  • プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, TypeScript, React, Next.js
  • AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
  • 開発ツール: Git, Docker, Langfuse
  • インフラ: AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker, Lambda）, Azure（Azure OpenAI Service）, GCP（BigQuery）

必須要件

• Python を用いた機械学習モデルのプロダクション実装経験（2年以上）
• Web APIなどのサーバーサイドの設計・開発経験
• Docker を用いたコンテナ化の経験
• Git を用いたチーム開発の経験
• クラウドサービス（AWS/Azure/GCP）の利用経験
• 日本語の業務文書を理解し、ビジネスレベルの日本語に堪能であること

歓迎要件

• AIエンジニアリング
  • 音声処理・自然言語処理モデルの実装経験
  • LLMを活用したアプリケーション開発経験
  • モデルの推論最適化経験（量子化、TensorRT、ONNX等）
  • FastAPI / Flask での本番運用経験
• MLOps/LLMOps
  • Kubernetes / ECS でのコンテナオーケストレーション経験
  • CI/CD パイプラインの構築経験（GitHub Actions, GitLab CI等）
  • MLflow / Weights & Biases 等の実験管理ツールの運用経験
  • LangfuseなどのLLMのモニタリングツールの運用経験
• その他
  • オンプレミス環境でのシステム構築・運用経験
  • AWS, GCP, Azureでの開発経験
  • エンタープライズ向けシステム開発経験
  • コンサルティング・受託開発案件の遂行経験

こんな人と働きたい

• 「最終的にエンドユーザーに届いたものの価値が最重要」という意識のもとで、技術選定・実装を行える方
• 研究開発されたモデルをプロダクションレベルに落とし込み、安定運用させることにやりがいを感じる方
• いち早くプロダクトに実装しユーザーに価値を届けることと、技術的負債を作らない設計のバランスを取れる方
• 新たな技術（特にMLOps/LLMOps）について、関心を持ち、触って楽しみ、プロダクトに取り込もうという気持ちのある方
• 他のエンジニアやプロダクトマネージャーと協働し、合意形成しながらプロジェクトを進められる方
• 自ら学び続け、技術的な課題に対して主体的に取り組める方

キャリアパス

入社直後〜中期
モデルのプロダクション実装やML基盤構築を通じて、以下のスキルを伸ばしていただきます。

• 音声認識・話者認識・LLMのプロダクション実装スキル
• MLOps（CI/CD、モニタリング、インフラ管理）のスキル
• チームで協働するスキル（技術的なコミュニケーション、コードレビュー等）
• 顧客折衝スキル（技術提案、アーキテクチャ設計の説明等）

将来
ご本人の志向性に応じて、以下のキャリアパスを想定しています。

• プロダクト開発チーム・ソリューション開発プロジェクトのリード
• 開発チームのマネジャー

選考プロセス

　カジュアル面談
　　　　▼
　書類選考
　　　　▼
　技術面接（1回）
　　　　▼
　最終面接（代表との面接）
　　　　▼
　　　 内定

【職種 / 募集ポジション】
AIエンジニア
【雇用形態】
正社員
【給与】
年収 7,000,000円 〜 10,000,000円
〈モデル年収例〉 例）年収840万円の場合 　月給700,000円（基本給:517,919円+固定残業代:182,081円） ※月45時間分の固定残業代を支給します。 ※45時間を超過した場合の時間外労働分については割増賃金にて追加支給します。 ※賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
【勤務地】
141-0022 東京都品川区東五反田1丁目25番11号　 THE GATE GOTANDA EAST 4階
五反田駅（JR山手線、都営浅草線、東急池上線）徒歩6分 大崎駅（JR山手線、JR埼京線）徒歩9分 リモートワーク：週2回（火曜・木曜）
【諸手当】
交通費一律支給（上限30,000円）

会社情報

【会社名】
Nishika株式会社
【代表者】
代表取締役CEO　山下 達朗 代表取締役CTO　松田 裕之
【設立】
2019年5月7日
【資本金】
70,184千円
【従業員数】
22名
【所在】
東京都品川区東五反田1丁目25番11号　 THE GATE GOTANDA EAST 4階
【株主】
- サイバーエージェントキャピタル - リヴァンプ - グロービス
【事業内容】
- AIプロダクト事業 - AIソリューション事業