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NEW【最先端AI技術を牽引する機械学習エンジニア】在宅/フレックス勤務可｜顧客接点の行動化を支える自然言語処理AI技術者を募集

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サーバーサイドエンジニア、アプリケーションエンジニア

東京都（田町駅）

600-900万円

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可新技術に積極的ベンチャー企業

事業概要

人工知能（AI）を活用した各種ITサービス提供およびコンサルティング

仕事内容

・自社提供の自然言語処理エンジンの開発・メンテナンス　∟「質問応答」「テキスト分類」「個人情報判別」「感情解析」など自社開発の自然言語処理エンジンの開発、メンテナンスに携わっていただきます。　※開発したエンジンは「QuickQA」「QuickSummary2.0」「AI2ASR」など、自社サービスに組み込んで活用されるものと、クライアント様のご要望に併せて開発し、API化して個社提供するものの2種類があります。

・新規サービス開発における技術調査・プロダクトモックアップの作成　∟「AIエージェント」など新規サービス開発において、技術選定のための事前調査・検討。　（他社サービス利用／自社エンジン利用の範囲の見極め、フレームワークの選定等）　∟ プロダクトモックアップの作成支援　（自然言語処理AI部分のAPI開発）

---------- AIサービスは主に以下のようなものを提供しています。・AIチャットボットサービス「QuickQA」・自動要約サービス「QuickSummary2.0」・音声認識サービス「AI2 ASR」

当社がターゲットとしているカスタマーサポートの領域において、本年は「AIエージェント」の年になるとも言われています。「AIエージェント」とは、周囲の環境や必要なデータをもとに、与えられたタスクを自律的に実行するアシスタントのようなもので、当社でも既にAIチャットボットや音声認識・要約サービスの開発で培った知見を生かし、カスタマーの問合せに対して自己解決を促す「AIエージェント」の開発に着手しております。サービス開発においては、ChatGPT・Claude・Geminiなどの生成AIモデルと自社で保有する技術の融合を前提とし、顧客への提供価値はもちろんのこと、開発・保守効率の高いアーキテクチャの実現が肝と考えておりますので、技術的な知見からリードいただくことも想定しています。

【募集背景】当社は、自社開発の質問応答や自動要約・分類技術に加え、ChatGPTをはじめとした生成AI技術も積極活用し、お客さまと企業のコミュニケーションをAIで豊かにする各種サービスを提供しています。現在は、サービス品質の向上と開発スピードの加速を実現するべく、開発・保守を担うエンジニアを積極採用中です。小規模な組織ながらもコンタクトセンター向けのユニークなサービス提供を目指し、開発体制の拡充に注力しています。

今回の募集では、機械学習エンジニアとして、自社開発の各種エンジンの開発に加え、ChatGPTなど生成AIサービスの自社サービス組み込みにおける技術調査・選定などに携わっていただきます。

【当社で働く魅力】最先端技術と言われているAIですが、技術的に可能なレベルとは別に、業務適用には超えなくてはならない壁がいくつか存在します。ほとんどの人にとって馴染みのない技術も多く、お客様のお悩みをヒアリングしながら、実現可能なレベルに落とし込むのは容易でありません。試行錯誤の連続で難しいことも多いですが、自社の技術がお客様にご満足いただけた時の喜びは何物にも代えがたいです求人票加えて、価値あるサービスはあっという間に汎用化され、社会に浸透していきます。多くのお客様の課題解決を通じて得られたニーズは、サービス化することで、より多くのユーザーに届けたいと考えています。

AI市場は急速に拡大し、その影響力は社会全体に及んでいます。今後ますます多くの業界や業務に適用され、その価値は計り知れません。当社で働くことで、その最先端を体感し、自身のスキルを高めることができます。

求められるスキル・人物像

■必須スキル/経験（すべてに精通している必要はございません）・生成AIおよびLLMに関する深い理解・LLM API（OpenAI API、Anthropic Claude、Google Geminiなど）を活用したアプリケーション開発経験・Prompt Engineeringの実務経験・RAG アプリ開発経験・LLMのファインチューニングやカスタマイズに関する基本的な理解・LangChain, LlamaIndex などのLLM向けフレームワークの活用経験・Pythonや関連する機械学習ライブラリ（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, scikit-learnなど）を用いた開発経験・日本語テキストの形態素解析、前処理の経験・チームでの開発経験（Git, CI/CD, コードレビューの習慣）・機械学習モデルの精度評価およびパフォーマンス解析のスキル・非専門家向けにモデルの性能や挙動を説明する能力

■歓迎スキル/経験・Transformerモデルの動作原理に関する深い理解・Transformerベースのモデル（GPT, BERT, T5, Whisperなど）のFine-tuning経験・LoRA, QLoRA、Adapterなどを用いた効率的なファインチューニング経験・ドメイン適応（Domain Adaptation）や転移学習の経験・LLMの蒸留や軽量化（量子化、Pruningなど）の知識と実装経験・MLOpsやAIアプリケーションの運用経験・ベクトルデータベースを活用した検索システムの構築経験・大規模データセットの前処理およびデータパイプラインの構築経験・技術課題に合わせて論文を調査してソリューションを提案するスキル

勤務地・給与・その他情報

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勤務地
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想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

「機械学習エンジニア」のポジションでは、すべてを利用することは想定しておりませんが、参考までに当社の技術スタックは以下となります。 ■フロントエンド：TypeScript、React、Vite ■バックエンド：TypeScript(NodeJS、Deno)、Go、OpenAPI(v2、v3)、gRPC ■機械学習バックエンド：Python、FastAPI、Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock ■パブリッククラウド：AWS、Microsoft Azure ■インフラ：Linux、Docker、AWS(ElasticBeanstalk、ECS Fargate、Lambda、StepFunctions、RDS、その他多数) ■データベース：PostgreSQL、SQLite ■DevOps：AWS CDK(TypeScript)、 GitHub Actions、AWS Codeシリーズ ■コミュニケーション：Slack、GitHub、Backlog、Microsoft 365 ■その他：JetBrains、Visual Studio Code、1Password

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: TypeScriptPython
フレームワーク・ライブラリ: React
データベース: PostgreSQL
クラウド: Microsoft Azure

得られる経験・キャリアパス

■自らが開発したAIエンジンや調査・検討したアウトプットが商用プロダクトに実装され、ユーザー企業のDX化に貢献するという一連の流れを経験することができます。 ■特に自然言語後処理領域のAIについては、実務に即したモデル構築・チューニングのスキルを獲得することができます。 ■コンタクトセンター向けのAI適用という視点で、最先端の技術や事例と常に接することができます。

事業内容の詳細

エーアイスクエアは最先端の人工知能（AI）技術を自然言語処理に応用し、労働生産性の飛躍的な向上を目指す会社です。質問応答、文章の自動要約・分類、感情解析など、テキスト解析の分野で、20年以上におよぶ技術開発の蓄積も強みです。大企業を中心に、コールセンター・コンタクトセンターなど顧客接点領域への導入事例が豊富で、近年はメーカーでのクレーム・不具合分析、特許文書やニュースの要約など、適用領域の幅を広げています。 AIを業務に有効活用するためには、AIの精度と業務適用ノウハウの2つが必要不可欠です。当社は、テキスト処理について20年以上研究している経験豊富なAIエンジニアが複数名所属しており、AIモデルの精度向上に努めてきました。また、設立以来、お客様に近い立ち位置で業務課題の把握をし、AIの業務適用を行っており、業界でも満足度の高いAIサービスを提供できることが当社の特長です。