機械学習エンジニア（バイリンガル・日本語 - 英語） 　※リモート可

■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