機械学習エンジニア

仕事内容: 株式会社ビザスクで機械学習エンジニアを募集します。 ■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。 【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。 ・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。 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【業務範囲について 】 雇入れ直後：上記を参照ください 変更の範囲：当社における各種業務全般 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。当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、当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。

求める人材: ■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。

年俸700万円～1500万円 給与: 700万円 ～ 1500万円 ※経験・能力を考慮の上、決定します。

シフト制 勤務時間・曜日: 09:00～18:00（実働8時間・休憩60分） ※配属先により異なります

休暇・休日: 土日休み

【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: ・社宅/家賃補助制度あり ・転勤なし

試用期間なし

その他: 本求人はSPARK株式会社が持つ人材紹介求人です。 求人に関しての問い合わせは下記までお願いします。 03-4582-3760 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