1148【Dev】RAG / 検索基盤エンジニア（Aconnect AIエージェント開発）

【会社概要】

ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。

弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。

多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。

単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。

この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。

創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30％、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。

2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。
従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております！

【現状の課題】

• 専門業務に特化したAIエージェント（https://stockmark.co.jp/news/20251030）の初期グロースに注力しています
• 技術探索エージェントでは数億オーダーのデータから技術解決策を導くRAGシステムを構築していますが、精度とパフォーマンスの向上が体験上の大きな課題になっています
• 精度とパフォーマンス向上の施策を進める際、解決手段によってはOpenSearchのindexの再構築、新たなデータストアの構築とデータ投入等、インフラ〜データレベルでの対応が発生しますが、大量データを扱うため難易度が高く、進行上のボトルネックとなりやすいです
• データやインフラの扱いに長けた仲間に入っていただき、精度・パフォーマンス向上を加速させたいと考えております

【業務内容】

当社プロダクト「Aconnect」の中でも、RAG・検索領域におけるインフラ〜一部サーバサイドアプリケーションをメインとして改善、構築等を進めていただきます。

■具体的な業務内容

• 「Aconnect」のRAG基盤の構築、改善に伴う開発（主な関連技術領域：OpenSearch、Pythonバッチ処理、Rubyバックエンド処理、AWS、VectorDB）
• 検索パフォーマンスにおけるボトルネック調査と改善の立案〜実行
• 上記以外のWebサービスバックエンドに関わる開発（Web API、インフラの開発、改善）
• 必要に応じた技術スタックやミドルウェアの更新、リアーキテクチャや技術的負債の解消
• PdMや他エンジニア（例: アプリケーション開発者、Webクローラー開発者）との連携による仕様策定・実装
• SREチームとの連携によるサービスモニタリングの設計・運用、およびトラブルシューティング
  ※変更の範囲：開発関連業務

【チーム構成】

SaaS Product Engineering Unit（20名）
内訳：マネージャー1名、EM/リーダー4名、SRE2名を含め全体で約20名

【開発環境】

[組織体制]

• 開発チームは担当するAIエージェントで２つにわけています
• １チームはPMM, PdM, デザイナー, エンジニアで構成しており、ビジネスとの連携から開発までチーム内で進めやすい体制をとっています
• その他必要に応じてBizDevや自然言語処理のリサーチャーとも連携しながら開発を進めていきます。

[使用言語/フレームワーク]
Ruby on Rails, Python, Vue.js, TypeScript, Flutter, Terraform

[データベース / ミドルウェア]
Aurora MySQL, OpenSearch, DynamoDB, Redis (※全てAWSのサービスを利用)

[インフラ / クラウド]
AWS（ECS, Lambda, Step Functions, Batch, EMR Serverless, Bedrock, Cognito, SNS, SQS, SES, IAM, CodeBuild, CodePipeline, CodeDeploy etc.）

[AI / 機械学習]
OpenAI, Azure OpenAI Service, 自社LLM, AWS Bedrock, Transformers, vLLM

[開発環境 / 運用]
Terraform（IaC）,Datadog, Sentry, SendGrid

【ポジションの魅力】

• 数億オーダーの大規模データを扱う商用プロダクトにおいて、RAGインフラの構築、改善を経験できる
• AIエージェントの立ち上げ、初期グロースフェーズに参画できる
• 生成AI技術をコアに用いた商用プロダクトの開発運用が経験できる

【関連資料】

製造業特化のAIエージェント機能で工数削減 / 属人化解消を実現 専門業務を自動化する「技術探索/特許調査エージェント」を『Aconnect』に新搭載
https://stockmark.co.jp/news/20251030
ユーザーの課題を解決し、社会に価値を届けるプロダクトを作る／プロダクトエンジニア 酒井修平
https://note.com/stockmark/n/nc307872ef716
「GENIAC」第2期で開発した生成AI基盤の社会実装を実現 高精度な図表読解が可能な軽量マルチモーダルAI基盤を『Aconnect』へ実装
https://stockmark.co.jp/news/20250729

※すべて必須

• OpenSearch等の検索エンジンの構築、運用の経験
• クラウド（AWS/GCP/Azureなど）を利用した開発・運用経験
• パフォーマンス調査、改善の経験
• データを扱うバッチ処理の実装経験
• 1つのサービス/プロダクトの開発・運用に、最低でも1年以上継続して従事した経験

• ベクトルDB（OpenSearch内での利用含む）または、ベクトル計算処理の実装経験
• RAGの構築、運用経験
• 検索処理の改善（例: 検索アルゴリズムの改良 / 検索精度の定量評価）に取り組んだ経験
• PdMやビジネスメンバーと連携しながらプロダクト開発・改善を行った経験

• 自ら問いを立て、技術で課題を定義・構造化できる方
  与えられた仕様を実装するだけでなく、プロダクトや組織にとって「何が本質的な課題か」を自ら考え、必要な技術的アプローチや解決策を設計・実行できる方

• テクノロジーへの探究心と専門性を追求する姿勢を持つ方
  単なるツール利用に留まらず、技術そのものの仕組みや原理に強い関心を持ち、継続的なインプットとアウトプットを通じて、特定領域の第一人者を目指す意欲のある方

• ビジネス成果への感度を持ち、他職種と協働できる方
  技術が目的化しないよう、PdMやBizDevと連携しながら、顧客に価値を届ける方法・プロダクトの届け方・売上への貢献までを意識したプロダクトづくりができる方

＜その他＞

• 日本国内に居住可能な方
• 開発に関する技術的な内容含め、日本語で円滑にコミュニケーションが取れる方
  目安：ビジネス会話レベル以上