生成AIを扱う機械学習エンジニア

仕事内容: ＼AIで大規模プラットフォームを進化させる／ ✅想定年収700万～1500万円 ✅月給538,000円～993,000円（基本給412,000円～763,000円） ✅年間休日127日、完全週休2日制（土日）と祝日休み ✅裁量労働制、1日の働き方を調整しやすくリモート勤務も可能 ✅年次有給休暇は入社3か月後から付与、自己啓発休暇も別途 ✅身体のメンテナンスや学習費用補助に月1万円まで利用可 ✅世界190カ国80万人超の知見、国内外2,000超のアカウントに提供 仕事内容 / 日英両言語を扱うナレッジプラットフォームで、生成AIの活用や検索・レコメンド精度の向上をリードし、大規模な技術刷新を推進していただきます。 応募条件 / 機械学習やバックエンド開発の実務経験が3年以上あり、大規模なPythonコードベースを自立して理解し開発を進められる方 ＜最短1分で応募完了＞ ■機械学習エンジニア募集 80万人の知見をAIで繋ぐグローバルプラットフォーム。日英両言語を駆使し、生成AI活用や検索・レコメンド精度の向上をリード。大規模な技術刷新を推進【裁量労働制・リモート可】 会社概要 ビザスクは「知見と、挑戦をつなぐ」をミッションに、世界190カ国・80万人超の知見を繋ぐナレッジプラットフォームを運営しています。国内外2,000超のアカウントに対し、インタビューやアンケート、実働型支援など多角的なマッチングを提供。2021年の米国大手買収を経て国内外でグローバルな拠点網を確立しました。現在もそのネットワークをさらに拡大させています。 生成AIの普及により公知情報の収集が容易になった現代、私たちはWebでは到達できない個人の体験や未言語化の情報、すなわち「一次情報」の価値が相対的に高まっていると考えています。AIではアクセスできない最新の知見をいかに引き出し、クライアントの挑戦に結びつけるか。これが私たちの提供する本質的な価値です。 「知見と、挑戦をつなぐ」というミッションを実現するために、私たちはこれからも市場の挑戦者としてプロダクトを磨き続け、試行錯誤を繰り返しながら、知見の流通による新しいマーケットの創造を推進していきます。 【参考記事】 ナレッジプラットフォームという新たな産業をつくりたい ~事業代表の宮崎が描く未来~ https://square.visasq.com/n/nf8c3ab78eed1 AIはENS業界の敵か味方か？~One productで叶える、知見アクセスの未来~ https://square.visasq.com/n/ndf147b48dbed 募集背景 グローバルENS（エキスパートネットワークサービス）事業部は、コンサルティングファームや金融機関をはじめとするプロフェッショナルな顧客層へ向けて、地域や言語の壁を超えた高精度な知見マッチングを提供しています。ENS（エキスパートネットワークサービス）業界における日本の先駆者として、AIへの積極的な投資を行っており、Web上の公開情報やAIでは捉えきれない、一次情報のマッチングを自動化する、自律型AIエージェントの開発に挑戦しています。 現在、このAIエージェント開発はアメリカ拠点のエンジニアを中心に進んでいますが、グローバルプロダクトとしてさらなる進化を遂げるためには、「日本語テキストデータへの対応」が不可欠です。具体的には、表記揺れの前処理やチャンキング戦略といったNLP（自然言語処理）のコアなアプローチから、日本語データの精度評価体制の構築、さらには日本と海外のエキスパート間で生じるデータ構造の差異の解消まで、データ基盤の整備から精度向上にいたる多くの技術的課題が山積しています。 これらの課題を迅速に解決し、いち早くユーザーへ価値を届けるため、日本拠点で日本語の自然言語処理と精度評価をリードしていただける機械学習（ML）エンジニアを募集します。予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導し、エンジニアリングとアーキテクチャ設計の両面から、グローバルプロダクトの成長を牽引してくださる方を募集いたします。 主な業務内容 【業務概要】 機械学習（ML）エンジニアとして、米国や欧州などの海外拠点に所属する英語話者のエンジニアチームと緊密に協業しながら、予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導していただきます。 ※日本・欧米間でのクロスボーダーな開発となるため、週2〜3回ほど早朝または夜間にオンラインミーティングが発生します。 【業務詳細】 - グローバル協働でのプロダクト開発： 海外拠点のエンジニアと連携したAIエージェント機能の開発・実装 - マルチプロバイダーの活用： コスト最適化やシステム堅牢性（レジリエンス）の担保を見据えた、複数プロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google等）のLLM選定・モデルおよびAIエージェントの設計・検証 - MLOpsの推進： ベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプラインの構築、モデルの学習・モニタリング・バージョン管理の仕組み化 - 基盤最適化： 機械学習モデルの推論パフォーマンスおよびスケーラビリティの最適化 - LLMの高度化： ドメイン特化のためのLLMのファインチューニング、および学習プロセスの設計・実装 - 技術リサーチ： 機械学習・MLOps・LLM領域における最新トレンドのキャッチアップと、新技術・手法の調査、およびプロダクトへの導入提案 （※実際の担当領域は、ご経験やご志向に応じて柔軟に決定いたします。） 【プロダクト・サービスへの組み込み例】 ・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。 ・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。 ・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。 【このポジションに期待する役割】 自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。 本ポジションの魅力 ・機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が同社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます ビザスクでは、80万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。同社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。 自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。 ・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。 課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。 ・国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます 日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、同社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。 海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。 ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。 開発環境 - 開発言語： Python, SQL - AI/ML・オーケストレーション： Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers - バックエンド・Webフレームワーク： FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy - データ基盤・検索エンジン： Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL - インフラ・DevOps： Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

求める人材: 【学歴】大学院卒,大学卒以上 ■応募資格（必須） ・ML、バックエンド開発経験（目安：実務3年以上） - 大規模なPythonコードベースを自立して理解し、開発を進められること ・以下のいずれかに関するコアな技術、実務経験 - LLMオーケストレーション（Structured Outputs、Tool use、Agentワークフローなど） - 表形式データを用いたMLパイプライン（特徴量エンジニアリング、ランキングモデル/LTR、モデル評価など） - 近年のDevOps/MLOps環境（Docker、pytest、CI/CDパイプラインなど） ・コンピュータサイエンス、データサイエンス、数学、統計学等の学士号・修士号取得者、または同等の知識・経験 ・ビジネスレベルの英語力（会話・読解・ライティング） ※米国や欧州の海外エンジニアリングチームと日常的に連携ができるレベルを想定しています。 ■応募資格（任意） ・パブリッククラウド環境での開発経験 ・エンジニア以外のメンバーと協力しながら、継続的な開発・運用を通じてサービスを成長させた経験 ■こんな人に仲間になってほしい ・プロダクトの成長に情熱を持てる方 ミッションに共感し、社会的意義のあるプロダクトを自らの手で育てたい方。技術負債の解消も「面白い課題」と捉え取り組める方。 ・技術への探究心とクオリティへのこだわりがある方 常に変化する技術トレンドを吸収し、長期的な運用を見据えた保守性の高い美しい設計・実装にこだわりを持てる方。 ・チームの力を最大化し、グローバルに活躍できる方 職能の壁を超えて積極的にアウトプットを出し、日本語・英語を駆使してチームメンバーとオープンな議論ができる方。 機械学習エンジニア｜目黒区｜生成AI｜Python｜東京都｜裁量労働制｜リモート可｜レコメンド

年俸700万円～1500万円 給与: 【想定年収】700万円 〜 1500万円 【想定年収】 700万円 〜 1,500万円 ・月給：538,000円 〜 993,000円 ・基本給：412,000円 〜 763,000円 ※給与詳細は、スキルや経験に応じて決定します。 給与：スキルや経験・能力に応じて決定（年2回見直し） 賞与：年1回（業績に基づく） ※手当の内訳など給与の詳細は、ご応募後の面談時にご説明します。

専門業務型裁量労働制 勤務時間・曜日: 時間管理または専門業務型裁量労働制 ※スキル、ご経験、担当業務、および社内制度の改定等によって、勤務体系は決定させていただきます。 時間管理 10:00〜19:00 所定労働時間：8時間00分／休憩：60分 専門業務型裁量労働制 1日のみなし労働時間8h／休憩1h 平均労働時間：160時間/月 （対象期間2022年下期 ・開発組織メンバーの平均）

休暇・休日: 年間：127日 ・完全週休2日制（土・日曜日及び祝祭日） ・年末年始休暇 ・年次有給休暇（入社3か月後から支給） ・自己啓発休暇（年次有給とは別に、連続5日間までを年1回取得可能）

【保険制度】 ・雇用保険 ・労災保険 ・健康保険 ・厚生年金 待遇・福利厚生: 加入保険： 健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険 ・仕事のパフォーマンスをあげるための福利厚生 （身体のメンテナンス、家事代行、学習費用補助等に月1万円まで使用可） ・外部セミナー参加補助 ・書籍購入にかかる費用負担 ・インフルエンザ予防接種 ・健康診断費／健康診断オプション費用負担補助 ・健康保険加入に伴う福利厚生（保養施設やスポーツ施設の利用・飲食店の補助等） ・借上社宅制度 ・遠方からの転居費用補助（採用時のみ） ・勉強会・社内懇親会にかかる費用補助 ・社内部活動の活動費補助 ・新入社員歓迎・社内交流ランチ費補助 ・通勤手当（上限あり） 勤務体制・働き方： ・副業：可（事前承認制） ・服装：自由

試用期間あり 試用期間：3か月 試用期間中の労働条件：同条件

その他: ①職業紹介の求人であることの案内 この求人は[株式会社ビザスク様]（求職者と雇用関係を結ぶ企業）の依頼を受けて行う職業紹介のための求人です。 ①お問合せ(応募) 就職・転職支援を受けるにはお申し込み（無料）が必要です。WEBまたは電話でお申し込みください。 ②求人情報の提供 専任のコーディネーターよりご連絡します。対面または電話で、転職やキャリアプランに関するさまざまな情報提供やサポートを行い求人情報をご提供します。 ③企業への推薦 ご紹介した求人より、応募する企業を一緒に検討・決定し、企業へ推薦します。必ずご本人の意志を確認した後に、応募手続きを行います。あなたの「キャリア」や「個性」をしっかり把握し、応募企業や職種に対してより効果的に履歴書などの書き方もアドバイスします。 ④選考 書類選考の後、面接となります。スケジュール調整はもちろんのこと、面接時のポイントや注意点についても細かくアドバイスします。 ⑤内定・入社 入社日・給与・採用条件について、クロパスが交渉します。また、円満退社に向けたご相談も受け付けています。 ⑥入社後フォローアップ 入社後に質問や不安があるときには、電話やメールでいつでもご相談ください。 雇用形態: 正社員 給与: 7,000,000円 - 15,000,000円 年俸 平均所定労働時間（1か月当たり）: 160時間