1196【Dev】Applied Research Engineer（AIエージェント研究開発 / 顧客実装）

【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】

弊社の新規事業「SAT」には、Agentic RAG、Agentic OCR、Deep Research、ナレッジグラフ など、最先端の LLM / VLM 技術を活用した AI エージェントが搭載されています。これらのエージェントはエンタープライズ顧客への導入が急速に進んでおり、お客様を交えた PoC、ベンチマーキングや精度検証、さらにリリース後の継続的な機能改善の重要性がますます高まっています。最先端の AI 技術を顧客価値に転換するポジションとして Applied Research Engineer を募集します。

【業務内容】

• 先端技術を用いた AIエージェントを開発・改善し、エンタープライズ顧客の業務で価値を発揮するプロダクトへと進化させる
• 初期価値検証のPoCから技術検証を伴う機能改善リリース後の継続的な改善まで、エージェントの価値転換サイクル全体をオーナーシップを持って推進する
• リサーチャー・PM・コンサルタントのメンバーと連携しながら顧客課題を技術要件へ落とし込み、自ら実装しながら意思決定をリードする

■具体的な業務内容

• AIエージェントの中核ロジックの高度化
• 研究成果・プロトタイプを顧客価値へつなげる初期価値検証PoCの設計・実行
• リリース済みエージェントの評価基盤・改善サイクルの設計と実行（精度評価の設計、ワークフロー・プロンプトの最適化を含む）
• 顧客固有の業務要件を起点としたエージェントの設計・カスタマイズ（例：「より自社らしさが出るレポートにしたい」という顧客要望をPMと議論しながら要件化し、Deep Researchのアーキテクチャに反映する）
• 実験・評価から得られた知見の抽象化と、SATプロダクト・研究チーム双方への還元

業務内容の変更の範囲：会社が運営するサービス、プロダクトの開発・運営、及びこれらに付随する業務、その他会社が指定する業務

【チーム構成】

SAT Devision

• ビジネスサイド（20名）： 戦略コンサル、ITコンサル出身者が中心。
• テクノロジーサイド（28名）： NLP/CVのバックグラウンドを持つR&Dエンジニア、FDE、Webアプリケーションエンジニア、SRE等。

Research Division

• AI/NLPのリサーチャーが在籍し、研究開発・学会発表を推進。

【開発環境】

[使用言語/フレームワーク] Python, TypeScript

[コンテナ] Docker

[IaC] Terraform

[クラウド] AWS, Azure, GoogleCloud

【ポジションの魅力】

• 最先端のAI/NLP研究成果を、論文にとどまらずエンタープライズ企業の業務で価値を発揮するプロダクトへと昇華させる、研究と社会実装の結節点を担うポジションです。
• 強制発想・市場規模推定など前例の少ないAIエージェント領域で、分布推定への高度化等、AIの技術検証を含む難易度の高い課題に取り組めます。論文実績は問いませんが、テーマによっては論文・学会発表として世に問うことも歓迎しています。
• 国内大手製造業をはじめとする顧客の現場の声に直接触れ、それを起点にエージェントの設計・進化をリードできます。自身の技術判断が顧客価値に直結する、高い影響力を持つ役割です。
• 第一線のリサーチャーと日常的に議論しながら開発を進められる環境です。アカデミックなバックグラウンドを活かしつつ、事業インパクトを生み出すキャリアを築けます。
• 研究とプロダクトをつなぐ新設ポジションの立ち上げメンバーとして、ロールの定義や進め方そのものから裁量を持って設計できます。

【関連資料】

• Stockmark 採用ポータル
  https://stockmark.wraptas.site/
• Stockmark 研究開発
  https://stockmark.co.jp/r-and-d/
• 産総研グループとの共同研究：自律型アイデア発想AIエージェント
  https://stockmark.co.jp/r-and-d/topics/20250307/
• NLP2026で生成AIに「製品アイデア」を発想させるShared Task（PBIG-JP）を国内初開催
  https://stockmark.co.jp/r-and-d/report/20251113/
• Stockmark Tech Blog：シーズニーズマッチングを支える自然言語処理 — NLP2026論文のご紹介
  https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/03/02/085617

※すべて必須

• AI/NLP/機械学習領域における研究経験（大学院での研究、企業での研究開発いずれも可。論文実績は問いません）
• 生成AI（LLM、RAG、エージェント等）に関する知識と実装経験
• Pythonでの実験設計・評価・プロトタイピングを自律的に遂行できる能力
• 技術的な検証結果を、顧客価値・プロダクトの観点から評価し、次のアクションへつなげられる能力

• 国際会議・ジャーナル・国内学会での論文執筆・発表経験
• LLMエージェントのワークフロー設計・評価（オフライン評価、精度評価基盤の構築等）の実務経験
• 顧客折衝を伴うPoC・研究開発プロジェクトの推進経験
• 統計モデリング・ベイズ推定等の知識（例：点推定から分布推定への高度化といった課題への素養）
• 事業会社R&D・AIスタートアップ等での、研究成果のプロダクト化経験

• 研究の面白さと事業インパクトの両方を大切にし、技術を顧客価値へ転換することにやりがいを感じる方
• 第一線のリサーチャーと対等に議論できる技術的素養を持ちつつ、論文にとどまらない価値の出し方を志向する方
• 要件が曖昧な状況でも、仮説検証を自ら設計して前に進められるオーナーシップを持つ方
• 顧客の現場の声に向き合い、そこから技術課題を発見することを楽しめる方

＜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可能な方
• 目安：ビジネス会話レベル