株式会社ジーニーの【JAPAN AI】Generative AI エンジニア (R&D)の求人

■JAPAN AI株式会社について

JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。

特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。

JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。

私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。

関連URL

• 当社ウェブサイト
• 会社紹介資料
• Tech Blog

■募集背景

当社の研究開発チームは、「JAPAN AIをアプリケーションとモデルの両方を手がけるハイブリッド企業へと進化させ、プロダクトチームが最先端のAIアプリケーションを構築できるよう支援する。」 というミッションの下、最先端のAI技術を活用した次世代プロダクトの開発に取り組んでいます。

特に、大規模言語モデル (LLM)、生成AI、AIエージェントなど、急速に進化する技術領域において、研究と実装を融合させた開発を推進しています。本ポジションでは、最新の研究成果を実装し、プロダクトチームが業界最高水準のAIアプリケーションを構築するための基盤技術を開発していただける方を求めています。

期待する役割

本ポジションでは、以下の役割を担当していただきます：

• 最先端技術の研究・実装
  • 論文調査から始まり、最新のGenerative AI技術 (LLM、拡散モデル、マルチモーダルモデルなど) を実装・検証
• モデル開発・最適化
  • 既存モデルの構造変換、ファインチューニング、推論最適化を通じた高性能化
• プロダクト化への橋渡し
  • 研究成果をプロダクトチームが活用できる形に実装し、実際のビジネス課題への応用を実現
• 技術的課題の解決
  • 複雑なAI技術的課題を分析し、創意工夫に富んだ解決策を提案・実施
• チーム内での知見共有
  • 研究成果や技術知見をドキュメント化し、チーム全体の技術レベル向上に貢献

この仕事で得られる経験、魅力

• 最先端技術に触れる機会:
  • 大規模言語モデルやAIエージェントの最前線で、急成長中の分野における実践的な経験を積むことができます。これにより、技術的なスキルを大幅に向上させることが可能です。
• 研究と実装の融合:
  • 学術的な研究活動と実際のプロダクト開発を両立させることで、理論と実践の両面で深い専門性を磨くことができます。論文発表やカンファレンス参加も積極的にサポートします。
• 社会貢献性の高いプロダクト開発:
  • AI技術を活用して社会や企業の課題解決に貢献する、インパクトの大きな仕事に携わることができます。
• 裁量とスピード感:
  • スタートアップ特有の迅速な意思決定プロセスを活かし、新技術の導入における柔軟性を享受できます。これにより、個々のアイデアが迅速に実現される環境が整っています。
• 多国籍で多様なチーム:
  • 国際色豊かなエンジニアチームと共に働くことで、異文化理解を深め、グローバルな視点を養うことができます。
• 自己成長と組織成長の両立:
  • 変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。

■業務内容

• 研究・論文調査
  • 生成AI、LLM、コンピュータビジョン、自然言語処理などの最新研究論文の調査・分析
  • 業界トレンドの把握と、当社プロダクトへの適用可能性の検討
  • 学会やジャーナルでの発表経験を活かした、学術的視点からの技術評価
• モデル開発・実装
  • GPT、Stable Diffusion、Custom Transformerなど、最先端のGenerative AIモデルの設計・開発
  • 既存の大規模言語モデルを基にした新しいモデルの構造変換・カスタマイズ
  • PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformersなどのフレームワークを用いた実装
  • 画像生成、音声認識、テキスト生成など、複数のモダリティにおけるモデル開発
• パフォーマンス最適化
  • 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、スループット向上)
  • 量子化、蒸留、プルーニングなどの最適化技術の適用
  • GPU/TPUなどのハードウェアを活用した高速化実装
  • 本番環境での運用を想定した、スケーラビリティとロバストネスの確保
• 評価・検証
  • モデルの性能評価フレームワークの構築
  • ハルシネーション、バイアス、出力品質などの課題分析と改善
  • ベンチマークテストの実施と、継続的な改善サイクルの推進
• プロダクト統合
  • 開発したモデルをプロダクトチームが利用できる形でのAPI化・ドキュメント化
  • ベクトルDB、埋め込み、RAGなどの統合技術の実装
  • クラウドプラットフォーム (GCP) でのAIシステム構築・運用

チーム体制

約70名が開発組織に在籍しています。
開発は下記のグループに分かれています。

• クライアント向けソリューション開発
• 自社 AI SaaS 開発
• 共通基盤開発 (Infra / Data / AI R&D)

本ポジションは、共通基盤開発グループの AI R&D チームへの配属となり、プロダクトチーム全体を支える最先端技術の研究・開発に従事していただきます。

必須条件

• 学術・基礎知識
  • コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における修士号・博士号を有すること
  • Generative AI領域に関する深い知識/経験を持つこと
• 技術スキル
  • Pythonでの高度なプログラミングスキル : PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformersなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験がある
  • 深層学習の基礎知識 : ニューラルネットワーク、Transformer、注意機構などの理解
  • 生成AIモデルの実装経験 : LLM、拡散モデル、GANなど、少なくとも1つ以上のGenerative AIモデルの開発・実装経験
• 研究・実装経験
  • コンピュータビジョンまたは自然言語処理の分野で、最新の研究論文を基にしたアルゴリズムの設計・実装経験がある
  • 研究プロジェクトにおいて、独自のアルゴリズムを開発し、学会やジャーナルでの発表経験がある
  • 研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験がある
• 問題解決能力
  • 実際のプロジェクトにおいて、特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験がある
  • 複雑な技術的問題に対して、創意工夫に富んだアプローチで対応できる

歓迎条件

• LLM/RAG実装経験 : ベクトルDB、埋め込み、プロンプト設計、評価手法などの実装経験
• 画像生成モデルの開発・応用経験 : Stable Diffusion、DALL-E、カスタム拡散モデルなど
• マルチモーダルモデルの開発経験 : テキスト、画像、音声を統合したモデル開発
• コンピュータビジョン、自然言語処理などの分野での論文の投稿・発表経験
• クラウドプラットフォーム (GCP、AWS、Azure) での大規模モデル学習・推論経験
• オープンソースプロジェクトへの貢献経験 : GitHub、Hugging Face等での公開実績
• データパイプライン・MLOpsの構築経験 : モデルの学習・評価・運用の自動化
• 複数の言語での実装経験 : C++、CUDA、Rustなど、高性能実装が必要な場面での経験
• AIエージェント、自動推論システムの開発経験

開発環境

• 言語: Python (フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX
• インフラ: GCP (コンテナ / K8s), Docker
• ツール: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion など
• 作業環境: Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ対応

学習と開発の支援

• AIツール利用サポート
  • JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能
• 開発ツール支援
  • 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで)
• 書籍購入補助
  • 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで)
• 語学学習 / 資格取得支援
• 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能
• リフレッシュ手当
  • ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで)
  • e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能
• 家賃手当
  • 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで)

働き方

ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート
フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談
柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能

選考フロー

書類選考 → コーディングテスト → 面接（2～3回）→ 内定
※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます