株式会社APTOのAI Data Research Engineerの求人

## ■ 募集背景 APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。 近年、 - LLM / VLM / 画像・動画モデルなど 扱うモデルの高度化 - 本番運用を前提とした データ量・品質要件の急激な引き上げ - 顧客ごとに異なる 「モデル性能を左右するデータ要件」 が同時に進み、モデルそのもの以上に「データ設計と評価ループ」がプロダクトの競争力を左右するフェーズに入っています。 現在は、 - データ設計や評価改善が属人的になっている - モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが、体系化しきれていない という課題を抱えており、AIモデルの性能を「データの観点から」引き上げられるエンジニアをR&Dの中核メンバーとして迎えたいと考えています。 ## ■ このポジションの役割 本ポジションは、モデルを作るエンジニアではありません。 モデルが「本番で機能する状態」を、データ設計で実現するエンジニアです。 ### 主な役割 - LLM / VLM / 画像・動画モデル向けの 学習データ設計 - データ前処理・アノテーション方針の設計・改善 - モデル評価指標の設計、評価結果の分析 - 学習 → 評価 → データ改善 の フィードバックループ構築 - モデル開発チーム・プロダクトチームとの連携 「なぜ精度が出ないのか」「どのデータをどう変えるべきか」をデータ側から考え、実行する役割です。 ## ■ 主軸（最も期待する領域） - AIモデル向けデータ設計・前処理・品質管理 - モデル評価とデータ改善ループの設計 - Pythonを用いたデータ処理・分析 ## ■ 扱う対象例 - LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ - 物体検知・画像認識モデル向けデータ - アノテーションデータ・メタデータ ※モデルの重み設計やアルゴリズム研究が主業務ではありません。 「データ × モデル性能」の実運用設計が中心です。 ## ■ 任せたい裁量・意思決定範囲 - 学習データの設計方針・品質基準の策定 - モデル評価指標・評価方法の設計 - アノテーション改善・再設計の判断 - モデル改善に向けた データ戦略の主導 データに関する意思決定を、エンジニアとして主体的に担っていただきます。 ## ■ このポジションで得られるもの - AIモデル性能を左右するデータ設計の実戦経験 - LLM / VLM 等の最新モデルを「使い切る」視点 - 学習 → 評価 → 改善を回す 実運用の知見