匠技研工業株式会社の機械学習エンジニア（画像処理、データ分析、LLM）の求人

① 会社・事業について

匠技研工業は「フェアで持続可能な、誇れるモノづくりを。」をミッションに、2020年に東京大学発で創業したスタートアップです。

私たちがつくっているのは、日本の製造業を動かすOSです。製造業は国の力を決める基幹産業であり、働く人が減るなかでも生産性を伸ばし続けている、実は最も勢いのある産業の一つです。その中核にある図面・製造手法・原価という"誰もデータ化できなかった領域"を、AIで動かすプラットフォームをゼロから建てています。

2026年には、最先端のVertical AIを用いたAgenticなプロダクト「匠フォースAIエージェント」を発表しました。社内でもDevin・Claude Codeを前提とした開発が日常で、"AIが実行し、人が承認する"開発スタイルを全社で実践しています。

② 募集背景

2024年12月にシリーズA（5億円）を調達し、シリーズB（2026年内目標）に向けて事業を急拡大中です。成長を続けてきた匠フォースを、最先端のVertical AIを用いたAgenticなプロダクト「匠フォースAIエージェント」へと進化させることで、事業の成長をさらに加速させています。

図面や仕様書を入れると、AIが材料費・加工費などの内訳と根拠つきで見積の叩き台をつくり、人が確認・修正した内容が次の精度向上に還元される——自動見積AIエージェントは、いま顧客の現場に届き始めています。製造業の見積は、図面の読み取り・工程の判断・原価計算と、職人の暗黙知が何層にも重なった業務です。これをAIで解くには、モデルや手法の選択だけでなく、ドメインの理解と、人とAIが協働する仕組みの設計が欠かせません。

この挑戦を加速させるため、AIチームの仲間を募集しています。画像処理・データ分析・LLMを横断し、製造業データからプロダクトの価値をつくっていただける方を求めています。

③ 業務内容

概要
画像処理・データ分析・LLMの技術を組み合わせて、自動見積AIエージェントをはじめとするAI機能の精度と価値を高めるポジションです。

具体的な業務

• 図面・見積・加工実績などの製造業データの分析と、特徴量・データ基盤の設計
• 図面解析・類似図面検索など、画像処理技術の開発・改善
• LLMを用いた推論・エージェントの設計と、精度評価の仕組みづくり
• ユーザーの修正ログを活用した、継続的な精度改善のループの設計
• 製造業データを活かした独自AIの学習・ホスティングの検討
• 得られた技術・知見の言語化と、プロダクト全体への還元

入社後のイメージ
入社初期はプロダクトとお客様の業務、既存のAIの仕組みを理解しながら、担当領域の改善や新機能の開発を進めていただきます。その先は、担当領域の技術方針を自ら描き、プロダクトの精度と価値を引き上げていただきます。

④ この仕事で得られるもの

AIを"使われるプロダクト"にする経験
PoCで終わらず、顧客が日々の業務で使うAIを、設計から運用まで手がけられます。ユーザーの修正がデータとして蓄積され、使われるほど精度が上がる——その仕組みづくりの当事者になれます。

製造業という、データの宝庫で挑む
図面・見積・原価という、これまでデータ化されてこなかった情報に、AIで向き合えます。画像・データ・LLMのどれか一つではなく、組み合わせて業務を解く経験が積めます。

⑤ チーム・開発カルチャー

匠技研では「プロダクトエンジニア」の考え方を大切にしています。顧客や業界を深く理解し、理想の世界を自ら描き、それを実現するために技術を使うエンジニアです。

開発はプロダクトチームとAIチームの協業で進めており、全員がオーナーシップを持ち、フルサイクルで意思決定からデリバリーまでを担います。CS・Salesへの同行や現場訪問を通じて気づきをプロダクトに落とし込む——技術と現場をつなぐ動き方が、ここでの開発の醍醐味です。

• 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
• 技術を活用して顧客の課題解決や事業づくりに指向性を持つ方
• 変化が早く不確実性の高い状況において、柔軟に環境の変化に適応した行動を好む方
• チームでの成果最大化や、リスペクトを持った建設的な議論を好む方
• 職域を限定せずに、顧客・事業のために必要なことに熱量を持って取り組める方

• 機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
• 機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験
• 画像処理に関する機械学習モデル・アルゴリズムの構築・精度改善の実務経験3年以上
• AWS, GCP, Azure等のパブリッククラウドを利用した開発経験
• Docker、Git、CI/CDを用いたチーム開発経験
• 日本語での流暢なビジネスコミュニケーションが可能な方（目安として日本語能力N1以上）

• MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験
• MLflow、kubeflowなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験
• 機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験
• フロントエンド、バックエンドに関わるWebサービスの開発経験