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機械学習エンジニア(Document AI・LLM/VLM)

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

自社開発のVLMや外部LLM、画像処理、PDF解析を使い分けて顧客の文書やテーブルを高精度に構造化し、プロダクトに組み込む機械学習エンジニアの仕事。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「基本的にはフルリモート体制」と明記。就業場所欄は「本社または自宅その他リモートワークが行える場所」で、居住地は日本国内に限る。一都三県以外の居住者は月1回、自由に出社できる扱い。業務はテーブル抽出やレイアウト解析の精度改善、モデルのルーティング設計、データフライホイールの構築。

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)
想定年収非公開
経験レベル経験者
応募条件Pythonで機械学習モデルを一人称で完遂した経験、LLM/VLMの実タスク適用と改善経験、OCR・テーブル抽出等の実装経験
雇用形態正社員
掲載日2026-11-02(1週間前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

HERP Careers/2026-11-13 取得

## 【会社概要】 ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明する」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。

弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。

多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。

単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。

この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。

創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30%、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR&Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。

2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。 従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております!

## 【現状の課題】 顧客から預かるドキュメントは業界・フォーマットが多岐にわたり、テーブル抽出やレイアウト認識の精度向上が事業成長のボトルネックになりつつあります。自社開発のVLM(Vision-Language Model)を含む複数モデルの適材適所なルーティング、精度とコストの最適化、モデル・API障害時のフォールバック設計を高度化しながら、特定ユースケースで有効性が確認された機能を個別対応で終わらせずプロダクトへ組み込む動きが求められています。さらに、顧客の実データから得た統計情報をプロダクト改善に還元する「データフライホイール」を構築できる体制の強化が急務です。

## 【業務内容】

  • テキストやテーブルを含む一般文書を、自社開発VLMをはじめとするLLM/VLM・画像処理・PDF解析など多様な手段を課題に応じて使い分けて高精度に構造化し、顧客が実際に活用できるデータへと変換する
  • 精度向上だけでなく、コスト最適化・フォールバック設計・特定ユースケースのプロダクト組み込みまでを見据え、データフライホイールの構築を通じてプロダクト全体の構造化精度を継続的に引き上げる

**■具体的な業務内容**

  • テーブル抽出・レイアウト解析アルゴリズムの精度改善(前処理・後処理を含む)
  • LLM、画像処理、PDF解析等、多様な技術手段を適材適所で使い分けたドキュメント構造化ロジックの設計・実装
  • 自社開発VLMのプロダクトへの導入・適用範囲拡大、および既存の外部LLM/VLMとのルーティングの精度・コスト最適化
  • モデル・APIの障害や精度劣化時に備えたフォールバック機構の設計・実装
  • 特定の顧客ユースケースで有効性が確認された機能の汎用化と、プロダクトへの組み込み(製品実装)
  • 顧客のExcelデータ等、非定型フォーマットの構造化・一般化ロジックの設計
  • 顧客データの解析結果から統計情報を取得し、精度改善のためのデータフライホイールを構築(評価指標の設計や評価・学習データセットの作成を含む)
  • プロダクトチーム・カスタマーサクセスと連携した、現場で発生する精度課題の切り分けと改善

業務内容の変更の範囲:会社が運営するサービス、プロダクトの開発・運営、及びこれらに付随する業務、その他会社が指定する業務

## 【チーム構成】

PaaS Unit

事業責任者(CEO)1名 開発責任者 1名 プロダクトエンジニア 7名 RAGエンジニア 5名 機械学習エンジニア 3名 プロダクトマネージャー 1名 リサーチャー 1名 CS 1名 Biz 3名 新規事業企画 5名

## 【開発環境】

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

## 【ポジションの魅力】

  • 外部APIを叩くだけでなく、自社で開発するVLMをプロダクトに組み込み、文書構造化の精度を自分たちの手で引き上げられる ― 国内でも希少なポジション
  • 個別ユースケースで有効性が確認された機能を、汎用化・製品化するところまで一気通貫で関与できる
  • 顧客の実データを用いたデータフライホイール構築という、事業成長の要となる仕組みづくりに携われる
  • LLM・画像処理・ルールベースなど手段を固定せず、課題に応じて最適な技術を選べる裁量がある

## 【関連資料】

  • VQAからDocument Parsingへ:日本語文書の構造化出力Post-training

https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/07/16/000000

  • 文書画像構造化の新ベンチマーク OmniDocBench-JASynの構築

https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/05/12/103911

  • Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B:日本語ドキュメント読解のためのChain-of-Thought視覚言語モデル

https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/04/28/100048

必須スキル

※すべて必須

  • Pythonで機械学習/自然言語処理/画像処理いずれかのモデルを、設計から実装・評価まで一人称で完遂した実務経験(自立自走できるレベル)
  • LLM/VLMを実タスクに適用し、評価・チューニング・改善サイクルまで自走した経験
  • OCR・レイアウト解析・テーブル抽出のいずれかの実装経験
  • GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールを日常の開発に積極的に活用し、開発効率を高める姿勢

歓迎スキル

  • OCR・レイアウト解析・テーブル抽出など、ドキュメントAI領域での複数手段にまたがる実装経験
  • 大規模データを扱う分析・パイプライン構築の経験
  • 推論コストやレイテンシとのバランスを考慮したシステム設計・最適化経験
  • フォールバック機構など、障害・精度劣化を前提とした頑健なシステム設計経験
  • 顧客の実データを用いたプロダクト改善サイクル(データフライホイール)の構築経験
  • マルチモーダルモデルの比較検証・ルーティング設計の経験
  • 自社開発モデル(VLM/LLM等)のプロダクトへの導入・活用経験
  • SaaS等でのプロダクト志向の開発経験

求める人物像

  • 地道な精度改善を厭わず、定量的な評価に基づいて改善を積み重ねられる人
  • 単一の技術に固執せず、LLM・画像処理・ルールベース等の手段を課題に応じて柔軟に選び分けられる人
  • 顧客の業務データという「泥臭い現実」に向き合い、汎用化・一般化する面白さを感じられる人
  • アルゴリズムだけでなく、プロダクト全体の価値向上に責任を持てる人

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:ビジネス会話レベル

勤務条件

**【就業時間】**

  • 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。

**【休日休暇】**

  • 年間休日123日
  • 土日祝(完全週休2日制)
  • 年末年始休暇
  • 有給休暇(入社時付与 ※付与日数は入社月による)
  • 産前産後休暇
  • 育児休暇

待遇・福利厚生

**【保険】**

  • 各種社会保険完備(関東ITソフトウェア健康保険組合加入)

**【その他】**

  • 通勤交通費(リモートのため実費支給)
  • 成長加速費(自己研鑽・AI活用に関する費用補助/年間24万円まで経費として申請可)
  • 企業型確定拠出年金
  • 定期健康診断
  • インフルエンザ予防接種
  • PC貸与(MacBookPro)
  • オフィスにて水/コーヒー/炭酸/アルコールなどのドリンク無料提供
  • 屋内禁煙(屋外喫煙所あり)

**【教育・スキルアップ】**

  • 入社後5日間のオンボーディングあり

**【社内コミュニケーション】**

  • 週1回全社オンラインミーティング
  • 月1回懇親会(オフライン開催、一部オンライン有り)
  • 半期1回キックオフ(オンライン&オフラインのハイブリッド開催)

試用期間

あり(3ヶ月) ※期間中の条件変更なし

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

**【リモートワークについて】**

  • 基本的にはフルリモート体制

居住地は日本国内に限ります(海外に居住してのフルリモート不可)

  • 本社への出社について

弊社の定める通勤圏(一都三県)居住者は、リモート/出社を回数制限なく自由に使い分けながら勤務可能です 一都三県以外の居住者は、月1回業務とは関係なく自由に出社可能です

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています

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

LLMやVLMを実タスクに当て、評価とチューニングの改善サイクルを自分で回してきた方に向く仕事です。OCRやテーブル抽出の地道な精度改善を、自社開発モデルの導入や製品への組み込みまでつなげられるので、研究とプロダクトの両方に責任を持ちたい方に合います。

NoTrain編集部2026-11-09 に読んで書きました

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エンジニア全体エンジニアのボリュームゾーン中央値

中央値 910万
400万1,700万700万1,200万

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