ドクターメイト株式会社の1MP702_AI/LLMエンジニアの求人

ドクターメイトは、デジタルの力を活用することで、介護の現場から医療に関わるリスクや負担を軽減し、介護事業者が安心して日々のケアに集中できる体制作りを支援しています。

現在、日中医療相談・夜間オンコール代行™・精神科医療養指導・DM-studyなどのサービスは、導入施設数1,700超まで拡大しています。日々のサービス運用の中では、介護施設・医師・看護師・社内メンバーによるテキスト・音声のやり取りや、医療介護対応に関するデータが蓄積されています。

私たちは、このドメイン特化データと、社内に常駐する医師・看護師をはじめとしたドメインエキスパートの知見を活かし、LLM / 生成AIを活用した新たなプロダクト開発および既存プロダクトへのAI実装を本格的に推進していきたいと考えています。

一方で、現時点ではAI / LLM領域を専任で担うエンジニアはまだおらず、Google CloudやBigQueryに蓄積されたデータ、顧客が保有するアナログデータ、医療専門職のナレッジを十分に活用しきれていない状況です。

本ポジションでは、LLM関連の開発およびR&Dを担うエンジニアとして、医療介護領域におけるAI活用の可能性探索、技術検証、プロダクト実装、評価・改善の仕組みづくりに取り組んでいただきます。医療介護現場の課題を踏まえながら、実用的に使えるAIプロダクトをつくっていく役割です。

また、PoC（技術検証）で終わらせず、実際の業務フローへの組み込み、既存プロダクトへの統合、リリース後の改善・運用まで一貫して担っていただくことを想定しています。

【ミッション】

• LLM / 生成AIを活用し、医療介護領域における新たなプロダクト開発および既存プロダクトの価値向上に取り組む
• PoCに留まらず、本番環境への組み込み・運用（監視、評価、改善サイクル）まで見据えて開発を進める
• 医師・看護師・介護施設・CS・BizOpsなどの関係者と協働し、現場課題を技術で解決する
• BigQuery等に蓄積された医療介護対応データや顧客データを活用し、AI活用基盤の構築・改善に取り組む
• LLMの出力品質を高めるための評価・モニタリングの仕組みを整備し、継続的な改善サイクルを実現する

【プロダクト開発組織について】
プロダクト開発グループは、医療介護領域の変革を加速させるべく、既存サービスの改善と新規プロダクト開発を進めています。

本ポジションでは、既存の開発チームと連携しながら、AI / LLM活用の設計・技術検証・実装に取り組んでいただきます。必要に応じて、施設アプリ開発ユニットやオンコール代行開発ユニットなどのプロダクトチームと協働し、実際の業務フローやユーザー課題に即したAI機能の開発を進めます。

医師・看護師・CS・ビジネス職など、エンジニア以外のメンバーとも連携しながらプロダクト開発を進めます。

【開発内容】

• 介護施設・医師・看護師が利用するWebアプリケーションへのLLM / 生成AI機能の設計・実装（本番利用を前提とした設計、既存機能との統合）
• RAG / 検索基盤を含む知識基盤の設計・構築、および品質改善
• クラウド環境を活用したLLM搭載プロダクトの設計・開発・運用
• BigQueryに蓄積された顧客データ・医療介護対応データを活用した、LLM / 生成AI機能の技術検証・評価・改善
• LLMの出力を医療介護現場で使えるレベルに高めるための評価データセット構築、評価基盤・モニタリング基盤の整備
• オンコール対応・医療相談などの業務フローにおけるLLM / 生成AI活用の設計・実装
• 顧客ニーズや社内業務課題を踏まえた、LLM活用の技術的な実現可能性調査・プロトタイピング
• 必要に応じたフロントエンドUIの設計・実装
• プロジェクトの進捗管理、技術的な問題解決、チームメンバーとの連携

【業務内容】

• 医師・看護師・CS・BizOps・プロダクトメンバーとのコミュニケーションを通じた課題の言語化と優先順位付け
• LLMを用いた機能の設計〜実装〜評価〜改善サイクルの推進
• 医師・看護師へのヒアリングを通じたAI出力品質基準の定義、評価データセット構築
• RAG / 検索基盤の設計〜品質改善（評価指標・評価データ整備、ログ / エラー分析、改善ループ運用、コスト / レイテンシ / 品質トレードオフ設計）
• プロンプト設計、LLM評価、モニタリングなどを含むAI活用基盤の設計・開発
• 既存プロダクトコードベースへのAI機能統合
• 医療介護領域におけるAI活用の技術検証、PoC、プロトタイピング
• 必要に応じたチーム内外への技術共有

【配属・キャリアについて】
まずは既存の開発チームにジョインし、ドメイン理解や既存プロダクト・データ構造・開発プロセスをキャッチアップしていただきます。そのうえで、AI / LLM活用の技術検証やプロダクト実装を進めていただきます。

将来的には、既存プロダクトへのAI機能組み込みに加えて、新規事業や実証実験フェーズの立ち上げ、AI活用基盤の整備にも関わっていただく可能性があります。

【開発環境】
使用する言語やフレームワークなど： https://whatweuse.dev/company/doctor_mate
※以下は現時点での主な開発環境です。AI / LLM活用に関する技術選定（使用する言語・フレームワーク・基盤など）は、本ポジションの方にも検討いただく想定のため、必ずしも以下に限定されるものではありません。

• 使用するプログラミング言語
  • TypeScript
  • Rust
  • Python
  • SQL
• フレームワーク等
  • React
  • Next.js
  • NestJS
  • Axum（GraphQL）
• インフラ・データ基盤
  • Google Cloud（Firebase、Cloud Run、BigQuery、Vertex AI、Document AI、Speech-to-Text等）
• その他
  • Git / GitHub
  • Docker
  • Devin
  • Claude Code

医療介護ドメインの解像度を自分で上げられる方

• 医師・看護師・介護施設・CSメンバーと対話しながら、医療介護現場の課題を理解できる方
• 必要に応じて施設訪問や現場理解を行い、実際のユーザーの動きや業務フローを理解したうえで設計に入れる方
• 顧客志向を持ち、ビジネスニーズと現場課題を理解したうえで技術的な解決策を提案できる方

AIの特性を理解しながら活用を考えられる方

• LLM / 生成AIの得意・不得意を踏まえ、どの業務に活用するのが適切かを考えられる方
• LLM / 生成AIを活用した機能の改善を、関係者と相談しながら進められる方
• 医療介護現場で実用的に使えるAI活用を、品質とユーザー価値の両面から追求できる方

抽象度の高い課題を自分で構造化できる方

• 「AIで何ができるか」ではなく、「何を解くためにAIを使うか」を先に考えられる方
• ロードマップが明確に決まっていない状態でも、課題を整理し、優先順位を判断して動ける方
• 未開拓領域の探索や提案を楽しみ、技術的な実現可能性と事業価値の両面から検討できる方

プロダクトづくりに前向きに取り組める方

• 医療介護現場の課題に向き合い、業務やプロダクトの改善に前向きに取り組める方
• 必要な知識を周囲と連携しながらキャッチアップし、実務に活かせる方
• 得た知見をチームに共有し、プロダクト開発に貢献できる方

コミュニケーションとチームワークを大切にできる方

• エンジニア以外のメンバー（医師・看護師・ビジネス職など）とフラットに議論できる方
• 建設的かつ目的意識を持った議論を通じて、ユーザー価値の追求とプロジェクトの円滑な進行を両立できる方
• 自ら課題を発見し、周囲を巻き込みながら解決に向けて行動できる方

• LLM / 生成AIを用いたプロダクト開発、またはR&Dの実務経験
  • 例：RAG、プロンプト設計、LLM出力評価、検索・推薦、自然言語処理など
• LLM / 生成AIを用いたプロダクトや機能の開発・改善に関わった経験
• PoCで終わらせず、本番環境で使い続けるための設計・運用（評価、監視、継続改善）を前提に開発を進めた経験、または強い関心
• クラウド環境を用いた開発経験
• データ処理、機械学習、自然言語処理、または関連分野における実務経験
• TypeScriptまたはPythonを用いた開発経験
• SQLを用いたデータ抽出・分析・加工の経験
• LLMの特性・限界を理解し、関係者と相談しながら適切な活用方法を検討できること
• エンジニア以外の関係者とコミュニケーションを取りながら、課題発見〜仮説〜実行・検証のサイクルを回せること

• LLM搭載プロダクトの開発・運用経験
• RAG / 検索基盤を設計・構築し、品質改善まで担った経験（評価指標設計、評価データ整備、ログ / エラー分析、改善ループ運用など）
• LLM評価基盤、モニタリング設計の経験
• データ活用を前提としたLLM / 生成AI機能の品質改善経験
• クラウド環境での機械学習・LLM関連開発経験
• BigQueryを用いたデータ処理・分析・データモデリングの経験
• 機械学習モデルの開発・評価・デプロイに関する実務経験
• データ基盤構築の経験
• 医療・介護・ヘルスケア領域でのAI開発、またはデータ活用プロジェクトの経験
• Next.jsまたは同等のフロントエンドフレームワークを用いた開発経験
• Reactを用いた開発経験
• Rustを用いた開発経験
• to C向けサービスの開発・運用経験
• スクラム開発経験
• チーム内外での技術共有経験