TECH-MI-101- Machine Learning Engineer, LegalOn Technologies Research

2019年4月に正式リリースしたAI契約審査プラットフォーム "LegalForce" は導入社数が3,500社（2023年12月時点）を突破するという驚異的なスピードで成長しており、ますます多くの会社に興味を持っていただいています。 また、AI契約管理システム "LegalForceキャビネ" は2021年1月の正式リリース当初から多くの反響をいただいており、導入社数は1,000社（2023年11月時点）を突破しています。 ▼会社や製品、開発組織について詳しくはこちらをご覧ください！ https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-3e114a8aecfb410a96424e34a0ed8bd6 ▼LegalOn Technologies Research 研究業績リスト https://legalforce-recruit.notion.site/Publications-LegalOn-Technologies-Research-4b91fec1eb7641a6a26f6df7794ad47a 【仕事内容】 LegalOn TechnologiesのResearchチームでは、製品サービスを支える機械学習および自然言語処理技術をベースとした要素技術を開発しています。 このポジションでは、社内の各ステークホルダー間の調整を行い、エンジニアリングチームをマネジメントしながら、当社製品の持続的な競争優位性の構築に向けたAI機能を中心とした要素技術の開発を行います。 ■どういう使命や課題に取り組むのか 下記の様な技術課題に取り組みます - ビジネス文書の電子化・解析 - 自然言語処理・機械学習・LLMを用いた、テキスト抽出・分類・推薦・生成など様々なAI機能の開発 - AI基盤プラットフォームの開発 ■どういう業務に取り組むのか 法務プロフェッショナル向けウェブアプリケーションを提供する弊社の研究開発部門にて自然言語処理・機械学習等を用いて開発された様々な要素技術を自社ウェブサービスに機能として搭載するための、Microservice API・アプリケーション、アルゴリズム、機械学習モデル、ソフトウェアツール等の開発を行います。 開発案件や各自の得意分野・志向に応じて、例えば下記のような業務を行います。 - 自然言語処理アルゴリズムの設計、機械学習モデルの開発 - APIやバッチ処理の設計・実装・運用 - スキーマ駆動開発、ライブラリ化、継続的デプロイなどの開発生産性向上のための仕組みの構築 - セキュリティや可用性を向上させる施策の実施 - 認証認可基盤とWebアプリケーションのつなぎ込み - 優れたサービス品質を達成するためのアーキテクチャの設計 - 性能改善のためのメトリクスやエラー情報の収集

- 文書電子化・解析、自然言語処理・機械学習等向けデータ管理のいずれかの分野におけるソフトウェア開発の3年以上の実務経験 - 1つ以上のプログラミング言語に関する深い理解 - 応用情報技術者試験水準相当のOS、データベース、ネットワーク、情報セキュリティに関する基礎知識 - 日本語能力試験N1に相当する言語能力

- ユーザーやビジネスサイドへのヒアリングから仕様策定、UI・データベース設計、開発、製品化までの一連の工程を一貫して主導できる - セキュリティ、ユーザビリティ、耐障害性などの非機能要件も十分考慮した開発ができる - テスト駆動開発や責務・凝集性を意識した保守性の高いコードが記述できる - Python または Rust を用いたMicroserviceの開発経験 - Docker等のコンテナ技術を利用したサーバ開発ができる - AWS、GCP、Azure等のクラウドインフラをInfrastructure as Codeのプラクティスに則り活用できる