生成AI・LLMプロダクト開発 研究開発（R&D）エンジニアの求人・転職情報

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化するビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。 - 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発 - 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築 - グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発 - 金融業界向けAIプロダクト - 通信業界向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発 - 研究開発成果の社外発信(講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など) - 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。また、ご入社後もポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。 DXパートナーサービス 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニアのポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や製造、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 業務内容 ●クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポート ●ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件 (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion