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 |
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
同じ職種の年収と比べる
エンジニアで年収を公開している1020件の分布
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
この求人は年収非公開です。
エンジニアの求人を見るNoTrainが掲載しているフルリモート正社員求人から集計。想定年収の上限で比較しています(単位:万円)。