募集背景
主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。 事業拡大に伴い、音声認識・話者認識・LLMを活用したプロダクトの開発スピードを加速させるとともに、本番環境での安定運用とスケーラブルなML基盤の構築が急務となっています。 そこで、AIモデルのプロダクト実装から運用基盤の整備まで、一気通貫で担えるAIエンジニアを募集します。
募集人数は数名程度を予定しております。
仕事内容
音声認識・話者認識・LLMを実際のプロダクトに組み込むプロダクトのMLOps/LLMOps関連の領域と、顧客向けのプライベートAI・ソリューションの開発の両面で活躍いただきます。
※ご本人の適性や希望、案件状況を総合的に鑑みて、担当を決めます。
事業・ポジションの魅力
技術が事業の中核にあるプロダクト
- AI技術がプロダクトの競争力そのもの
- 業界最高水準の精度を実現する音声認識・話者認識技術をプロダクションで運用
- 特許を取得したLLMによる校正技術の実装・運用に携わる
- 最新のAI技術をプロダクションレベルで実装する経験が積める
成長性と安定性を併せ持つ事業基盤
- 昨年比200%成長のスタートアップフェーズ
- 官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤
- 国のインフラを支える責任あるシステムで使用されるAIの運用に関われる環境
- 政府系機関からエンタープライズまで、多様な顧客への導入実績
知見共有が盛んで高いレベルで切磋琢磨できる環境
- AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるメンバーで構成
- 毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でR&Dやエンジニアリングのナレッジや意見交換を実施
- 最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化
AIエンジニアとして幅広い経験が積める
- モデル実装からインフラまで一気通貫で担当
- オンプレミス・クラウド両方の環境での開発経験
- AWS/Azure/GCPのマルチクラウド環境での運用経験
- 0→1のフェーズでML基盤を構築できる
具体的に期待する役割
プロダクトのMLOps/LLMOps
モデル実装・最適化
- 音声認識モデル・話者分離モデルのプロダクション実装
- LLMを活用した機能（要約、校正、翻訳等）の実装・最適化
- 推論パフォーマンス最適化（量子化、蒸留、バッチ処理等）
ML/LLM基盤・パイプライン構築
- モデル学習パイプラインの構築・自動化
- 実験管理基盤の整備（MLflow, Weights & Biases等）
- モデル・プロンプトテンプレートのバージョン管理
- データバージョニング・管理基盤の整備
CI/CD・デプロイメント
- モデル・プロンプトのテスト自動化（精度検証、出力品質評価）
- デプロイパイプラインの構築・運用
- モニタリング・インフラ運用AIモデルのパフォーマンス監視（精度、レイテンシ、スループット）
- プロンプト・出力品質の継続的評価
- ダッシュボード構築・運用（Langfuse, Grafana等）
- AWS/GCPでのインフラ運用・コスト最適化
- コンテナオーケストレーション（ECS, Kubernetes）
プライベートAI/ソリューション開発
- カスタマイズ開発
- 顧客要件に応じた音声認識AI・LLM処理のカスタマイズ
- エンタープライズ向けAIソリューションの設計・実装
- コンサルティングプロジェクト推進
- 課題ヒアリング・要件定義
- データ分析・モデル構築・評価
- 技術レポーティング・提案資料作成
- プロトタイプ開発・PoC実施
ソリューション開発案件事例
- 小売系企業
- 課題：ドキュメント・チャット履歴からFAQを自動生成し、変更に追従してメンテナンスを効率化・品質向上したい
- 支援内容：生成AIによるFAQ自動生成システムを構築。ドキュメント更新を検知してFAQの追加・更新・削除を自動判断。画像理解によるドキュメント構造解析で高品質化を実現
- 化粧品企業
- 課題：製品広告の薬機法・景表法チェックに工数がかかり、見落としを減らして確認品質を向上したい
- 支援内容：Few-shot learningにより、使用体験談中の法令抵触表現（効果効能訴求等）を自動検出する生成AIアプリケーションを開発
技術スタック
- SecureMemo（オンプレミス版）
- プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, Flutter
- AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
- 開発ツール: Git, Docker
- インフラ: Windows OS, AWS（LLM Fine-Tuning用途）
- SecureMemoCloud（クラウド版）
- プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, TypeScript, React, Next.js
- AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
- 開発ツール: Git, Docker, Langfuse
- インフラ: AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker, Lambda）, Azure（Azure OpenAI Service）, GCP（BigQuery）
必須要件
- 大学生または大学院生であること（学年は不問）
- 最短でも1年以上勤務できる方
- 週2日以上オフィス出勤できる方
- Python を用いた機械学習モデルの実装の経験
- 個人での開発、機械学習コンペティションなどの経験も可能です
- Git を使用した開発ができること
歓迎要件
- Kaggle / SIGNATE / Nishika 等コンペ 入賞 または OSS コントリビューション歴
- AIエンジニアリング音声処理・自然言語処理モデルの実装経験
- LLMを活用したアプリケーション開発経験
- モデルの推論最適化経験（量子化、TensorRT、ONNX等）
こんな人と働きたい
- 自ら学び続け、技術的な課題に対して主体的に取り組める方
- 新たな技術について、関心を持ち、触って楽しみ、プロダクトに取り込もうという気持ちのある方
選考プロセス
書類選考
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面接（1回）
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ポートフォリオ提出（機械学習モデルの実装例など、面接の内容を踏まえ、過去の検証・開発で使用したソースコードを共有していただきます。）
| 職種 / 募集ポジション | AIエンジニア（学生長期インターン） |
|---|---|
| 雇用形態 | インターン |
| 給与 |
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| 勤務地 | 五反田駅（JR山手線、都営浅草線、東急池上線）徒歩6分 大崎駅（JR山手線、JR埼京線）徒歩9分 ・勤務：週2,3回 ・出社：週1,2回 |
| 勤務時間 | ・特に指定はないため、学業に支障のない時間にてご勤務いただきます ・基本的には月・水・金にオフィスへ出社しての勤務となります |
| 休日 | 完全週休二日（土日祝休み） |
| 福利厚生 | PC貸与あり |
| 諸手当 | 交通費支給あり |
| 会社名 | Nishika株式会社 |
|---|---|
| 代表者 | 代表取締役CEO 山下 達朗 代表取締役CTO 松田 裕之 |
| 設立 | 2019年5月7日 |
| 資本金 | 70,184千円 |
| 所在 | 東京都品川区東五反田1丁目25番11号 THE GATE GOTANDA EAST 4階 |
| 株主 | - サイバーエージェントキャピタル - リヴァンプ - グロービス |
| 事業内容 | - AIプロダクト事業 - AIソリューション事業 |