機械学習エンジニア（バイリンガル・日本語 - 英語） ~海外子会社の英語話者のエンジニアと協業しながら、予測モデルや生成モデルを活用した自律型のAIエージェントの設計・実装をリード~
ITエンジニア・ITコンサル｜正社員 NEW
株式会社ビザスク
企業概要
【同社について】
ビザスクは、組織、世代、地域をはじめとするあらゆる障壁を超え、様々なミッションと世界中の知見を最も効果的につなぐグローバルプラットフォームを創り、より良い未来へ貢献することをビジョンに掲げております。
これまでの10年間、働き方改革という大きな社会変化を捉え、スポットコンサルやエキスパートサーベイ等の様々な知見取引を創出し、今までにない深さ、更新頻度で知見が蓄積されるデータベースを構築してまいりました。個人の活躍機会を広げるとともに、イノベーション創出、投資拡大、DX推進など、様々な挑戦に取り組むクライアント様の仮説構築、検証、意思決定の速度・質の向上に資するべく、圧倒的な速さ、ピンポイントさで多様な知見をマッチングしております。
これからの10年、コロナ禍で働き方が大きく変化するなかで、ビザスクは実働型の伴走支援（ビザスクpartner）など、さらに多様な知見の活用方法を開発・拡大します。また、2021年11月には米国Coleman Research Group社買収を実現し、ビザスクの知見データベースは一気に国内外45万人超へと拡大しましたが、言語、地域を超えて必要な知見へのアクセスをご提供するべく、グローバル展開も推進してまいります。
私は、アップル創業者であるスティーブ・ジョブズ氏がスタンフォード大学卒業式で行った有名なスピーチ“Connecting the dots”がとても好きです。ビザスクを拡大することで、社会規模でConnecting the dotsを実現し、ビザスクを通じて、たくさんの方がより前向きに挑戦に取り組む、知見に支えられて様々なイノベーションが生み出される社会を実現したいと思います。
「知見と、挑戦をつなぐ」というミッションに忠実に、チーム一同、事業成長に邁進してまいります。より一層のご支援・ご鞭撻を賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。
この求人は、提携求人情報をもとに掲載している 「みつピタエージェント紹介求人」です。
掲載内容は、実際の募集内容にできるだけ沿うように整理しています。 応募後は、ライラック株式会社 ライフアップジョブ事業所が運営する 「みつピタエージェント」が、募集状況の確認から応募・選考に関するサポートまで行います。
みつピタジョブに掲載している求人以外にも、 ご希望条件に合わせて、非公開求人を含めたご案内ができる場合があります。
募集終了や条件変更が確認された場合も、状況に応じて、 できるだけ近い条件の求人をご案内いたします。
仕事内容
募集背景
AIエージェントは現在アメリカ拠点のエンジニアを中心に開発していることもあり、日本語のテキストデータへの対応が課題となっており、表記揺れの前処理やチャンキング戦略といったNLP的な問題や、日本語テキストデータの評価体制の弱さなどが課題です。また、日本・海外エキスパート間のデータ構造差があり、データの整備も重要になっています。
上記の課題を解決するため、今回は日本拠点にて日本語の自然言語処理、精度評価ができる機械学習エンジニアを募集いたします。
より早くユーザーに価値を届け成長していくために、予測モデルや生成モデルを活用した自律型のAIエージェントの設計・実装を担当し、エンジニアリングとアーキテクチャ設計の両面に貢献していただきたいと考えております。
【グローバルENS（エキスパートネットワークサービス）事業について】
コンサルティングファームや金融機関向けに、市場・業界調査、ベストプラクティス研究等、様々な調査場面で活用可能なサービスをご提供しており、プロフェッショナルニーズに対して、グローバルに高精度な知見マッチングを実現しています。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、市場での存在感をさらに高め、地域・言語の壁を超えたグローバルプロダクトになることを目指しており、足元ではAIへの投資も積極的に行っています。
主な業務内容
【業務概要】
機械学習エンジニアとして、海外子会社の英語話者のエンジニアと協業しながら、予測モデルや生成モデルを活用した自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきます。
【業務詳細】
・海外子会社の英語話者エンジニアと協業してのサービス開発
・機械学習モデルの設計、実装、検証
・MLOpsのベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプライン、トレーニング、モデルモニタリング、バージョン管理の推進
・機械学習モデルのパフォーマンスやスケーラビリティの最適化
・LLMのファインチューニングや、トレーニングの設計・実装
・機械学習、MLOps、LLMの最新動向を常に把握し、新しい技術や方法論の調査・実行提案
（詳しい業務は、ご経験やご希望に応じて決定いたします。）
【プロダクト・サービスへの組み込み】
・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当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、70万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。
開発環境
・機械学習: Azure OpenAI
・プログラミング言語: Python、 C#（ASP.NET Core）
・データベース: Microsoft SQL Server
・その他：GitHub、 Slack、 Jira、 Confluence、 esa など
◆業務範囲について
雇入れ直後：職務内容を参照ください
変更の範囲：当社における各種業務全般
◆就業場所について
雇入れ直後：東京本社、および労働者の自宅
変更の範囲：本社、グループ会社といった会社の定める場所、労働者の自宅での勤務
募集要項
| 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
| 職種カテゴリ | ITエンジニア関連 |
| 職種名 | IT・システムコンサルタント |
| 想定年収 | 7,000,000円〜15,000,000円 |
| 勤務地（都道府県） | 東京都 |
| 勤務地（住所） | 東京本社 東京都目黒区青葉台4-7-7住友不動産青葉台ヒルズ9F |
| 勤務時間 | 裁量労働制 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） |
| 試用期間 | 入社後3ヶ月（本採用と同条件） |
| 休日・休暇 |
休日休暇：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） - 産育休（取得実績あり） |
| 待遇・諸手当・福利厚生 |
給与詳細：給与 【想定年収】 700万円 〜 1500万円 ・月給：53万8000円 〜 99万3000円 ・基本給：41万2000円 〜 76万3000円 ・固定残業代：12万6000円 〜 23万円 （固定残業手当30時間/固定深夜手当40時間含む） ※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） ｜加入保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険：有｜福利厚生：◆◇福利厚生◇◆ - 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 ◆◇勤務体制・働き方◇◆ - 副業：可（事前承認制） - 服装：自由 |
| 受動喫煙対策 | 受動喫煙対策（対策あり）：屋内全面禁煙 |
| 必須資格・条件 |
◆応募資格（必須） ・NLP(Natural Language Processing、 自然言語処理)を活用した機械学習モデルの開発・運用経験、またはデータサイエンスの実務経験（1年以上） ・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） ◆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。 |
| 選考プロセス |
選考フロー 書類審査→カジュアル面談→面接（2〜3回程度） ・選考はオンラインを中心に実施いたします。 ・カルチャーマッチの観点から、選考過程で対面実施をお願いさせていただく場合もございます。 ・一部の選考では、海外拠点のメンバーと英語での面接を予定しています。 ・面接回数やプロセスは変更になる可能性があります。 |
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