株式会社SportipのLLM/VLMエンジニアの求人

【会社概要】
当社は、2018年に設立された、AI × 動作指導 の筑波大学発スタートアップ企業です。
サイエンスとテクノロジーをミックスした世界No.1のヘルスケアカンパニーとして、ヒトの“全て”の運動指導をAIによって代替することを目指しています。

『全ての人へ可能性を最大化する指導を届ける』をミッションに掲げ、筑波大学の日本No.1のスポーツサイエンスノウハウや各専門家との共同開発体制によって独自データセットを構築。データ優位性を活用した精度の高い三次元動作解析アルゴリズムを実現し、スポーツ実施者の競技や健康の可能性を最大化するため、個人の動作データ解析およびそれらに合わせた適切な指導を受けることができるためのサービスを提供しています。

現在は約30名程の体制で、AI・サイエンス領域に強みを持つメンバーで組織構成されており、筑波大の研究室の他にも様々な研究機関・大学と連携しています。

■参考情報
▼ Company Deck（会社・事業紹介資料）
https://speakerdeck.com/sportipinc/2303-sportip-company-deck

▼B Dash Camp 2023 Fall in FukuokaのPitch ArenaでSportipが優勝
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000058.000038430.html

▼『Forbes 30 Under 30 Asia 2023』に代表の髙久が選出
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000056.000038430.html

【事業概要】
筑波大発の独自開発したAI技術をベースに、介護・スポーツ・フィットネス業界向けに複数サービスを提供しています。

創業から約5年半で、AIの姿勢推定技術を事業のコアドライバーとして、さまざまな領域の事業会社・自治体との連携や共同研究、実証実験を通じ、ヘルスケア領域の新規事業を構築。得られた技術アセットをベースに、クライアントの声を汎用的に拾い上げ、介護・スポーツ・フィットネス業界向けに複数サービス（BtoB SaaS事業）を展開しています。

■プロダクト例
・Sportip Pro：https://lp.sportip.ai/
AI姿勢分析・動作分析を活用し、適切なフォーム指導・運動指導をサポートするアプリ。整体/接骨院・介護施設・フィットネスクラブ・病院・プロチームなどを対象にご利用いただいております。

・リハケア： https://rehacareai.com/
介護・デイサービス向け介護支援アプリ。AI身体分析・訓練プランの自動生成から、最新の介護保険制度やルールに則った効率的な業務支援を実現します。

・Sportip Motion
国内外のトップアスリート向けに、マーカーレスでパフォーマンス分析ができるプロスポーツ・研究・産業用途のAIテクノロジーです。スピーディーかつ高精度な3D分析の活用を可能とします。

【ミッション】
Sportipは、「全ての人へ可能性を最大化する指導を届ける」というミッションを掲げています。このポジションでは、大規模言語モデル（LLM）を活用した機能開発をリードしていただきます。

・ヘルスケア領域における大規模言語モデル（LLM）を利用した独自システムの設計・精度評価をすること。
LLMを活用したスポーツやリハビリテーション分野でのパーソナライズされた独自のAIエージェントの設計・開発をすること。
・AIモデルのパフォーマンス向上やプロンプト設計を通じて、ユーザーとのインタラクションを最適化し、より良い体験を提供すること。

【業務内容】
・大規模言語モデル（LLM）を活用したAIエージェントの設計・開発・運用
・ユーザーとのインタラクションを最適化するためのプロンプト設計・最適化
・APIおよびシステムアーキテクチャの設計・実装
・AIモデルのパフォーマンス向上のための継続的な評価・改善
・開発チームと連携し、プロダクトへの統合
・データ収集・解析を通じたアルゴリズムの改善とユーザー体験の向上

・弊社へのミッション/バリューへの共感
・円滑なコミュニケーションが図れ、チームで協働できる
・課題解決や業務改善が好き
・チームワークを重視しつつ、成果にこだわる
・自分の言葉に責任を持つこと
・最先端の技術に対する興味関心がある
・スポーツ/フィットネス/リハビリ領域での技術開発に興味がある

・LLMのアーキテクチャや動作原理に関する深い理解
・OpenAIなどの商用API利用に加え、プロンプトエンジニアリングやRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの周辺技術を活用した、実運用レベルのシステム設計・実装経験
・機械学習モデルの学習・評価・改善に関する知識
・Pythonを用いた機械学習・自然言語処理（NLP）関連の実装経験
・コンピュータビジョンに関する基本的な知識

・AI技術をプロダクトに応用し、企画〜開発〜リリースまで主導した経験
・大学や企業等との共同研究の経験
・自然言語処理・コンピュータビジョン・機械学習関連の国際会議や論文誌への投稿
・競技プログラミングや機械学習コンペの実績
・検索技術やランキング技術などに対する知識と経験
・RAGの構築経験
・LLM/VLMに対するファインチューニングの経験
・独自のデータや目的に基づいたLLMのプレトレーニング、継続的な学習、およびモデルアーキテクチャの選定・検証に関する知識または経験
・組み込み上でのLLM/VLMの運用経験