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AI/NLPエンジニア（LLM新規事業）

ストックマーク株式会社stockmark.co.jpAI・データ未上場

ストックマーク株式会社について

業務向けのAIを開発する会社です。暗黙知や図面・技術文書といった社内の情報を独自の解析技術で構造化し、AIを前提に業務プロセスそのものを設計し直すことを掲げています。

企業サイトの記載より編集部が要約 ／ 出典

この求人について

業務AI実装支援プラットフォームの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発からプロダクト接続までを担う。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文の就業場所に「本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし）※フルリモートワーク可」と明記。自宅を含む就業場所が変更の範囲なしで定められており、通勤は前提にされていない。本文を通して出社日や出勤義務に触れた記述はひとつもない。

企業名ストックマーク株式会社（企業サイト）
上場区分未上場
業種AI・データ
職種
カテゴリ		エンジニア
出社頻度通勤ゼロ（フルリモート）
想定年収700〜1250万
経験レベルプロ
応募条件3年以上のエンジニア経験、自然言語処理を用いた研究または開発経験（NLPの研究テーマでの修士号取得や学会発表、検索・推薦システムの開発経験、ドキュメント解析システムの開発経験のいずれか）
雇用形態正社員
本社所在地東京都※通勤ゼロのため、居住地の条件ではありません
掲載日2026-09-21（5日前）
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

Green／2026-09-19 取得

SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。

  • SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う
  • ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める
  • プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う

具体的な業務内容

SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化

  • SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計
  • Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装
  • 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進

マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化

  • VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価
  • ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用
  • 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討

研究成果のプロダクト接続・技術設計

  • 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計
  • Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善

PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証

  • プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計
  • エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査
  • 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック

※変更の範囲：開発関連業務

使用言語/フレームワーク

Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js

コンテナ

Docker

IaC

Terraform

クラウド

AWS, Azure

応募資格

【必須要件】※すべて必須

  • 3年以上のエンジニア経験
  • NLPを用いた研究、または開発経験
  • 自然言語処理を用いた研究テーマでの修士号取得や学会発表の実績
  • 自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システムの開発経験
  • ドキュメント解析システムの開発経験

歓迎要件

  • コンピュータサイエンスに関連する技術分野の修士号または博士号
  • 顧客向け自社開発サービスの開発/運用経験
  • AWSを用いた機械学習実験, モデル管理, データ管理, 学習・推論パイプライン構築の経験
  • Terraformを用いた開発/運用経験
  • リーダーなどの立場で事業背景を理解し自ら施策を立案／実行した経験
  • 生成AIを用いたエージェントや検索システムの開発経験
  • VLMを用いたシステムの開発・検証・評価経験

求める人物像

  • エンタープライズ企業のイノベーション創出に興味がある方
  • 人々の情報収集や市場調査、新規事業開発を再定義していく事業に興味がある方
  • 自然言語処理や生成系AIを用いたテクノロジーに興味があり、携わっていきたい方
  • 課題を分解、特定し、 ステークホルダーを説得して、事業を前進させることができる方
  • 与えられた課題だけでなく、自ら問いを立て、そのために必要な解決策を生み出せる方

その他

  • 日本国内に居住可能な方
  • 開発に関する技術的な内容含め、日本語で円滑にコミュニケーションが取れる方

目安：日常会話レベル

勤務時間

フレックスタイム制 （コアタイム：10:00～14:00） 1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数 時間外労働あり（月平均10〜20時間）

※リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。 ※勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

諸手当

通勤交通費（リモートのため実費支給）

賞与・昇給

  • 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができる
  • 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライできる
  • 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感できる
  • 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装できる
  • LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験できる
  • 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与できる
  • 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができる

勤務時間

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【勤務地】本社所在地：東京都港区南青山 1 丁目12-3 LIFORK MINAMI AOYAMA S209 ＜就業場所＞ 本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし） ※フルリモートワーク可

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

PMFを目指すフェーズで、モデル改善だけでなく顧客課題起点の技術検証やプロジェクトの技術リードまで期待されています。研究と事業の距離を縮めたい方に向いています。

NoTrain編集部2026-09-21 に読んで書きました

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エンジニア全体この求人の想定年収中央値

中央値 1,000万
400万1,600万700万1,250万

この求人の想定年収のMAXは、エンジニアの中央値を250万上回ります。

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