匠技研工業株式会社の【業務委託】AIエンジニア（LLM・生成AI／CV・画像）の求人

匠技研工業は、製造業に特化したVertical SaaS／AI「匠フォース」を開発する東大発スタートアップです。新たに、製造業特化の【AI受託開発事業】を立ち上げます。大手製造業が抱える特有の課題に対し、当社の技術と人材を組み合わせてソリューションを提案・開発・提供します。

仕様通りに量産実装するウェブ受託ではなく、顧客の本質課題に挑む「探索・研究開発型」の事業です。本ポジションでは、LLM系チーム（大量の文書理解・推論など生成AI／LLM領域）／CV系チーム（図面解析をはじめとする画像・コンピュータビジョン領域）のいずれかに、ご経験と志向に応じてご参画いただきます。

【ミッション】
大手製造業の課題に対し、生成AI／LLM技術（大量文書の理解・推論、RAG、エージェント等）または画像・CV技術（図面解析、外観検査、画像認識・物体検出・セグメンテーション等）で、半年〜1年スパンの研究開発・社会実装に取り組み、「本当に解決すべき課題」を解きます。得られた技術は当社プロダクトにも還元します。

【任せたいこと】
＜LLM・生成AI領域＞

• 製造業ドメインのLLM活用（大量文書理解・推論、RAG、エージェント等）の研究開発・社会実装

＜CV・画像領域＞

• 製造業ドメインのCV研究開発（2次元図面からの設計情報抽出、外観検査・欠陥分類、画像認識／物体検出／セグメンテーション 等）

＜共通＞

• 探索（PoC）から本開発まで、半年〜1年スパンでの技術検証・実装
• PMと協働した技術アプローチの設計・推進
• 得られた技術・知見の言語化と、自社ノウハウ／プロダクトへの還元

【Webエンジニアからの転身、歓迎します（LLM領域）】
・LLMの「学習（訓練）」経験は必須ではありません。
・LLMを使った社会実装の経験や、個人開発でLLMアプリ・RAG・エージェント等を作った経験があれば歓迎します。

＝＝＝＝＝開発環境＝＝＝＝＝
機械学習：Python, PyTorch
バックエンド：TypeScript (Node.js), FastAPI (Python)
クラウド：AWS (Lambda, AppSync, Fargate, StepFunctions, …)
データベース：PostgreSQL, DynamoDB, OpenSearch, Redis
CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild
IaC：Serverless Framework, CloudFormation, AWS CDK
その他利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion

• 生成AI／CVの社会実装に踏み込みたい方
• 探索・研究が好きで、不確実なテーマを半年〜1年やり切れる方
• AIツールを積極活用できる方（Cursor／Devin／Claude 等）
• 学び続け、新領域に飛び込める方
• 匠技研工業のミッション・匠フィロソフィーに共感する方

＜共通＞

• ソフトウェア開発の実務経験
• 新領域を自ら学び、形にできる学習意欲
• 不確実なテーマを探索し、半年〜1年かけて形にできる力
• 日本語での流暢なビジネスコミュニケーション（目安：日本語能力N1以上）

＜LLM・生成AI領域＞

• LLMを使った開発の経験（業務での社会実装、または個人開発レベルでも可）

＜CV・画像領域＞

• コンピュータビジョン／画像処理の実務経験、または深い理解（古典的画像処理〈前処理・特徴抽出等〉に加え、CNN等のニューラルネットワークモデルの理解）

※上記いずれかの領域を満たしていれば応募可能です

• RAG／LangChain／エージェント／プロンプトエンジニアリングの経験
• LLMアプリの社会実装・本番運用の経験
• 物体検出・セグメンテーション・画像分類等のモデル開発実績
• PyTorch／TensorFlow 等での学習・評価の経験
• 図面・製造画像・3次元データなど製造系の画像経験
• Python／Web・クラウド（AWS/GCP）での開発
• 製造業ドメインの知見
• 研究開発（R&D）・論文の実績
• 顧客の課題定義から関与した経験
• （あれば）LLM/NLPの学習・ファインチューニング経験