Dev の求人一覧 - ストックマーク株式会社

【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する」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。 SaaS事業として製造業特化の技術者向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として社内に埋もれたあらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。 現在のメインターゲットは国内大手の製造業R&Dです。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、そして日本企業全体、さらにはグローバル企業にも展開していく予定です。 また、日本語及びビジネス領域に強い純国産LLMの開発研究にも注力しており、2024年5月に1000億パラメーターのStockmark LLMを公開いたしました！ 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】 私たちはニュース・特許・論文・社内文章に加え、実験レポート・設計資料・製品マニュアル・図面などの図表を含んだ複雑な文章の読み取りに特化したVLM / Document AI基盤を開発し、製造業のお客様の意思決定を助けるサービスや暗黙知の抽出・形式化に応用しています。 現在は以下のような研究課題に取り組んでおり、事業の拡大に伴い、一緒に研究開発を進めていただけるVLMリサーチャーの方を募集しています。 - 日本語・製造業ドキュメントに特化したVLM / マルチモーダル基盤モデルの開発 - 図表・図面・化学式・フローズ・仕様書などを横断的に理解するドキュメント読解技術の開発 - 文章画像の構造化・情報抽出パイプラインの研究開発 - 視覚モダリティで解決可能な暗黙知・専門知識・判断プロセスを形式知化するためのモデル・データ・評価手法の研究開発 【業務内容】 Research DivisionのVLMユニットにおいて、日本語・ビジネス・製造業ドキュメントを対象としたVLM / Document AIの研究開発を行っていただきます。 モデル開発・データ合成・評価などの技術開発業務だけでなく、論文執筆による国際会議への投稿もお任せします。 ■具体的な業務内容 - ビジネスドキュメント・製造業に特化したVLM / MLLMの研究開発 - ドキュメント読解、テーブル理解、チャート理解、図面解析、化学式理解、レイアウト理解に関するモデル改善 - VQA, CoT, Visual Grounding, Document Parsing, Document Structuringに関連す研究開発 - 学習データ、評価データ、ベンチマーク、アノテーション基準、品質フィルタリング手法の構築 - VLMの出力に対する信頼性評価、ハルシネーション抑止、根拠提示、バリデーション手法の研究 - 論文執筆、学会発表、技術ブログ、モデル・データセット公開などの社外発信 現在は東北大学乾教授・産総研石垣研究員らと共同研究を進めています。日経新聞にも取り上げられるなど、国内でも注目が集まるプロジェクトになっています。 https://stockmark.co.jp/news/20211125https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC035ZU0T00C25A3000000/ ※変更の範囲：開発業務全般 【配属チーム】 VLM Unit（現在 4名） [組織体制] Research Division（8名） - Knowledge Unit（4名） - VLM Unit（4名） [主な使用言語] Python, SQL 【ポジションの魅力】 - 産総研や東北大との共同研究を通して最先端の研究や国際会議投稿にチャレンジできる - プロダクト開発との距離が近く、開発した技術が製造業のお客様のビジネス創出につながるというやりがい - 図表、表、図面、化学式、仕様書、技術資料など、実社会の複雑なドキュメント理解という未解決性の高いテーマに挑戦できる 【関連資料】 - 【Stockmark Tech Blog】文書画像構造化の新ベンチマーク OmniDocBench-JASynの構築 https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/05/12/103911 - 【Stockmark Tech Blog】Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B：ペルソナに基づくデータ合成を用いた日本語ドキュメント読解のためのChain-of-Thought視覚言語モデル https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/04/28/100048 - 弊社Researchページ（メンバーのプロフィールもご覧ください） https://stockmark.co.jp/research

【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する」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】事業拡大とともに複数のプロダクト開発チームが並立し、開発スピード・品質・カルチャーにばらつきが生じています。 今後、プロダクト価値の最大化と事業成長の両立を図るためには、エンジニアが最大限にパフォーマンスを発揮できる組織設計・仕組み・文化づくりが急務です。 また、開発チームの統合・再編も控えており、技術と事業をつなぐリーダーシップが求められています。【業務内容】プロダクト価値向上、事業成長に向けたプロダクト開発組織の組織づくり・仕組みづくりをおまかせします。 またプロダクト開発チームの統合・組織改編も今後控えておりますので、「エンジニアが最大のパフォーマンスを発揮し、優れたプロダクトが生まれる仕組み/体制/カルチャーとはなにか？」を改めて問い直し、最高の開発組織づくりをリードできるチャレンジングな環境です。■具体的な業務内容エンジニア組織の中長期的な戦略立案および実行エンジニア採用戦略の策定および実行（採用広報含む）チーム構造・役割設計、評価・キャリアパスの整備新規プロダクト・既存プロダクト開発における技術・組織面での意思決定支援CTO・PdM・事業責任者との連携によるプロダクト価値向上施策の推進エンジニアのエンゲージメント向上・カルチャー醸成施策の企画・実行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】エンジニア組織全体（Research組織を除く）：50名程度 SaaS Division：30名程度 PaaS Division：20名程度【開発環境】[使用言語/フレームワーク] Vue.js , Typescript , Ruby (Rails), Python[データベース] RDS(Aurora/MySQL), Elasticsearch[インフラ/クラウド基盤] AWS(ECS, Batch, Fargate, lambda, Cognito, SQS, SES, Step Functions, IAM, CodeBuild, CodePipeline, CodeDeploy etc) Datadog, SendGrid【ポジションの魅力】自社LLM開発を中核とした日本有数の生成AIスタートアップで、組織づくりをゼロから再構築できる環境CTO・CEO直下のポジションとして、技術戦略と経営戦略を横断的に推進可能技術的チャレンジ（LLM/RAG/AIエージェント領域）と組織的チャレンジの両輪を担えるスケール感

【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する」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】当社はシリーズD調達後、プロダクトの進化をさらに加速させています。サービスの成長スピードが一層高まる中で、新機能の迅速な実装やユーザーからの改善要望対応を進めつつ、同時にプロダクトの信頼性・スケーラビリティ・安定運用を確保することが大きなチャレンジとなっています。 プロダクトマネージャーやデザイナーと連携しながら価値検証を高速に回す一方で、急速に増大する技術的負債や複雑性を乗り越え、プロダクトを次のフェーズへ引き上げるための取り組みが不可欠です。特に、データベース設計・検索基盤・データ登録パイプラインといった根幹領域のアーキテクチャ設計や運用最適化は、いままさにスケール課題が顕在化している重要テーマです。 このような背景から、設計・実装レベルから技術的意思決定をリードし、中長期的な課題を見極めて開発戦略を描き、組織をドライブできるテックリードを募集しています。【業務内容】当社プロダクト「Aconnect」において、バックエンドを中心としたソフトウェア・インフラ含めたアーキテクチャ設計・実装をリードいただきます。技術的意思決定の基準を定め、設計方針・品質基準をチームに浸透させながら、プロダクトの信頼性・スケーラビリティ・拡張性を中長期的に担保するコアメンバーとしてご活躍いただきます。具体的には、Web・バッチ処理・検索エンジンといった多様な開発領域を俯瞰し、システム全体の最適化を見据えたアーキテクチャ設計やレビューを主導。プロダクトマネージャー・デザイナー・BizDevと連携しながら価値検証を推進し、技術負債や複雑性を抑制しつつ事業成長をドライブできる仕組みをつくっていただきます。また、必要に応じてフロントエンド・モバイルアプリやプロダクト設計にも関与いただくなど、フルスタックに近い視点での横断的な課題解決にも取り組んでいただきます。さらに、今後拡大する大規模かつ高難易度な機能開発においては、自然言語処理やLLMを活用した新しいアーキテクチャ設計等、まだノウハウが固まりきっていない領域における技術的リードを発揮し、チームを次の技術ステージへ導いていただくことを期待しています。■具体的な業務内容「Aconnect」のバックエンドを中心としたアプリケーション領域の技術戦略策定・アーキテクチャ設計をリードし、中長期的な技術方針や品質基準をチームに浸透させるRuby on RailsによるWeb APIや、Pythonを用いたバッチ処理、データベース、検索パイプラインの設計・開発・運用改善検索／ML APIや自然言語処理・LLMを活用した新機能の設計・開発・改善、未知領域・高難易度機能への挑戦技術的負債の解消やリアーキテクチャの推進、プロダクトの成長に応じたスケーラビリティ・信頼性向上施策の立案・実行コードレビュー・設計レビュー、若手エンジニアのメンタリングを通じたチームの技術力向上PdM・デザイナー・BizDev・Webクローラー開発者との仕様策定・協働によるプロダクト価値最大化SREチームと連携したモニタリング設計・運用改善や障害対応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】SaaS Product Engineering Unit（25名） 内訳：VPoE1名、リードエンジニア4名、エンジニア20名【開発環境】[組織体制] 機能別feature体制：PdM3名、プロダクトデザイナー4名、エンジニア24名 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, Transformers, vLLM[開発環境 / 運用] Terraform（IaC）,Datadog, Sentry, SendGrid【ポジションの魅力】LLM×SaaSプロダクトで高度なAIエンジニアリングの中核を担える ストックマークではLLMを自社開発している知見を活かし、社内外の多様なモデルを組み合わせながら文書解析・検索・推薦といったプロダクト機能の強化に取り組んでいます。これら最先端の技術を駆使しつつ、「Aconnect」の市場であるエンタープライズ領域の複雑な業務課題にどう立ち向かうか、テックリードの視点で意思決定できるフェーズです。多職種連携によるプロダクト共創と技術的リーダーシップの発揮 PdM、デザイナー、BizDev、Researchなどとフラットに連携しながら、featureチームで顧客課題を起点としたプロダクト設計・実装を行っています。技術面だけでなく、「何を作るか」にも深く関与し、技術的観点からプロダクトの価値最大化をリードできる環境です。裁量のある柔軟な働き方と成熟したエンジニア文化 エンジニア比率が高く、経営レイヤーも含めてエンジニアリングへの理解が深い組織文化です。平均年齢は36.7歳、エンタープライズ経験者も多く、自律的に動ける落ち着いた環境が整っています。フルリモートを含む柔軟な働き方が可能で、集中して設計・改善に取り組めます。【関連資料】「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 日本ガイシ株式会社 新規用途探索の高精度化・高速化を目的に ストックマークの独自LLMを活用した実証実験を開始 https://stockmark.co.jp/news/20240208 1,000億パラメータ規模の独自LLM開発を開始 https://stockmark.co.jp/news/20240202 日本発の「ソブリンAI」として独自開発の日本語LLM「Stockmark-2」を世界標準の「NVIDIA NIM マイクロサービス」で提供開始 https://stockmark.co.jp/news/20250925

【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する」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！【業務内容】Research部門では、自然言語処理や機械学習の研究開発を行うとともに、プロダクトチームと密接に連携しながら、プロダクトの自然言語処理や機械学習機能の開発を行なっております。また、東北大学乾研究室との知識グラフに関する共同研究や「BERTによる自然言語処理入門（オーム社）」の出版なども行っています。 当ポジションはResearch部門における自然言語処理・機械学習の研究開発のリードをお任せします。■具体的な業務内容プロダクトにおける自然言語処理・機械学習機能の開発固有表現抽出やテキスト分類などを用いたニュース記事の構造化の手法の開発ニュース記事からのビジネスに有用な知識グラフの構築ニュース記事のレコメンデーションの手法の開発ニュース、論文/特許やビジネス文書全般からの文章要約・文章生成に関する研究開発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【開発環境】[組織体制] Research Division（9名） - LLM Unit（3名）[主な使用言語] Python【ポジションの魅力】1億記事以上のニュースデータベース及び大手企業250社に導入されているAconnectのユーザーログ、これらのデータを使った研究開発が可能最先端の機械学習・自然言語処理技術を用いてプロダクトを開発できる日本語かつビジネス領域における自然言語解析分野においてはトップランナー研究開発とプロダクト開発の距離が近く、研究開発の成果がプロダクトに導入されやすい【関連資料】弊社Researchページ（メンバーのプロフィールもご覧ください） https://stockmark.co.jp/research より多くの “気づき” を届ける- 世界中のテキストの構造化に挑む Knowledge Unit の紹介 - https://tech.stockmark.co.jp/blog/about_knowledge_unit/ 「東大特任准教授が、次なるステージとしてストックマークを選んだ理由。」 https://www.wantedly.com/companies/stockmark/post_articles/292935 「自然言語処理の分野で40年活躍してきた研究員がストックマークを選んだ理由」 https://www.wantedly.com/companies/stockmark/post_articles/336467 日本ガイシ株式会社 新規用途探索の高精度化・高速化を目的に ストックマークの独自LLMを活用した実証実験を開始 https://stockmark.co.jp/news/20240208 日本経済新聞：日本ガイシとストックマーク、新規事業開拓に生成AI https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC072VC0X00C24A2000000/

【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初版リリースから間もなく、拡張や改善を予定している顕在Issueだけでも多く存在し、加えて今後PDCAの中で潜在課題が発生していくと考えています生成AI技術をコアとした機能であることに加え、明確な既存業務フローが存在しない業務領域も対象にしているため、仕様書ベースで機能を作っていくのではなく、エンジニア自身も顧客理解を持ち開発を進めることが重要となりますスピードを上げるためには、複数のIssueを並行して進める必要があり、ユーザーと技術の双方に向き合いオーナーシップを持って開発を進めるエンジニアの仲間を求めています【業務内容】AIエージェントの初期フェーズに参画いただき、生成AI技術をコアに据えた機能の企画〜開発をチームで協力して進めていただきます。担当したイシューについて主体性を持ち、適切にステークホルダと連携し開発を推進いただくことを期待しています。■具体的な業務内容 ※発生しうる業務を広く記載しており、全てをカバーいただくことを求めているわけではありませんWebアプリケーションのプロトタイピング、本番開発生成AIのプロンプトエンジニアリング、コンテクストエンジニアリング検索、RAGの構築、精度向上データ基盤の構築SaaSシステムの運用監視・改善・問い合わせ対応TechPR（ブログ執筆、LT登壇等）　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】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エンジニアは全体マネージャー1名、EM/リーダー4名、SRE2名を含め約20名の組織【開発環境】[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, Transformers, vLLM[開発環境 / 運用] Terraform（IaC）,Datadog, Sentry, SendGrid【ポジションの魅力】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希望に応じて、ピープルマネジメントを含めたリーダー〜マネジメントを経験できる【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

【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】弊社プロダクトAconnectでは専門業務に特化した複数のAIエージェントの初期グロースに注力しています弊社のAIエージェントは初版リリースから間もなく、拡張や改善を予定している顕在Issueだけでも多く存在し、加えて今後PDCAの中で潜在課題への取り組みが発生していくと考えています【業務内容】AIエージェントの初期フェーズに参画いただき、生成AI技術をコアに据えた機能の企画〜開発をチームで協力して進めていただきます。担当したイシューについて主体性を持ち、適切にステークホルダと連携し開発を推進いただくことを期待しています。生成AI技術をコアとした機能であることに加え、明確な既存業務フローが存在しない業務領域も対象にしているため、仕様書ベースで機能を作っていくのではなく、エンジニア自身も顧客理解を持ち開発を進めることが重要となりますスピードを上げるためには、複数のIssueを並行して進める必要があり、ユーザーと技術の双方に向き合いオーナーシップを持って開発を進めるエンジニアの仲間を求めています■具体的な業務内容 ※発生しうる業務を広く記載しており、全てをカバーいただくことを求めているわけではありませんAIエージェントの開発 ・Webアプリケーションのプロトタイピング、本番開発 ・検索、RAGの構築、精度向上 ・データ基盤の構築　- etcSaaSの運用 ・機能の改善 ・脆弱性、EOL対応 ・リファクタリング ・リリース、監視 ・問い合わせ対応その他 ・開発プロセスの改善 ・TechPR（ブログ執筆、LT登壇等） ・ チームメンバーのサポート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】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エンジニアは全体マネージャー1名、EM/リーダー4名、SRE2名を含め約20名の組織【開発環境】[組織体制] 機能別feature体制：PdM3名、プロダクトデザイナー4名、エンジニア24名 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, Transformers, vLLM[開発環境 / 運用] Terraform（IaC）,Datadog, Sentry, SendGrid【ポジションの魅力】LLM×SaaSプロダクトで高度なAIエンジニアリングの中核を担える ストックマークではLLMを自社開発している知見を活かし、社内外の多様なモデルを組み合わせながら文書解析・AI、LLMといったプロダクト機能の強化に取り組んでいます。これら最先端の技術を駆使しつつ、「Aconnect」の市場であるエンタープライズ領域の複雑な業務課題にどう立ち向かうか、テックリードの視点で意思決定できるフェーズです。PdM、デザイナー、BizDev、Researchと連携したチーム開発 エンジニアはPdM、デザイナー、BizDev、Researchと相互に連携するfeature型の開発を採用しております。顧客課題を常に考えながら多職種と共にプロダクトに向き合うことができる環境です。柔軟な働き方を実現できる環境 ライフスタイルに合わせた働き方が可能です。エンジニアの比率が高く、会社としてエンジニアリングの重要性を理解しているのも魅力。平均年齢は36.7歳で、エンタープライズを経験したメンバーも多く、落ち着いた雰囲気の中で開発を進められます。【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

【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する」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】数億件規模のWeb上の文献をクローリング/コンテンツ抽出/配信するためのデータパイプラインを開発、運用する人材が不足している自社プロダクトのAI Agent開発のためのデータ拡充の方針検討、要件定義、実装をプロダクトチームのPMやエンジニアとコミュニケーションしつつ自ら実行する人材が不足している【業務内容】当社は、ニュース・特許・論文・Web情報など、企業活動に関わる膨大な公開情報を収集・構造化し、最先端の生成AI技術を活用して、企業の意思決定や事業変革を支援する複数のプロダクトを提供しています。 本ポジションでは、これら全プロダクト共通の基盤となるデータ配信システムに位置づけられる、Webクローラーおよび文書配信パイプラインの設計・開発・運用を担っていただきます。プロダクト価値の根幹を支えるデータ基盤として、安定性・スケーラビリティ・拡張性を意識した開発が求められるポジションです。 エンジニアとして記載の課題解決のための開発を進めながら、データプラットフォームチームをリードし生産性の最大化を行うことも期待しています。■具体的な業務内容TypeScript/Pythonを用いたWebニュース・特許・論文などを配信するデータプラットフォームの開発と運用サーバーレス環境による分散処理のスケーラビリティ向上と監視設計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】事業責任者（CEO）1名 開発責任者 1名 プロダクトエンジニア 7名 AI Agentエンジニア 6名 構造化エンジニア 3名 データエンジニア 3名 プロダクトマネージャー 1名 リサーチャー 1名 CS 2名 Biz 8名【開発環境】[開発言語] データパイプライン: Python Webクローラー: TypeScript(Node.js)[コンテナ] Docker[IaC] Terraform[クラウド] AWS[ライブラリ] Pyspark, Puppeteer[AIツール] Cursor, CodeRabbit, Devin【ポジションの魅力】全プロダクト共通の文書配信システムの開発・運用に携わることで、以下のような経験を積むことができます。数億件規模の文書データを対象とした、サーバーレス環境における大規模分散処理の設計・開発・運用経験数万サイトを対象としたWebクローラーの開発を通じて、Webフロントエンド・バックエンド双方の知見を活かしながら、不安定な外部環境を前提とした監視・運用設計のノウハウを習得PdMやCustomer Successチームと連携し、プロダクト要件や顧客課題を踏まえた新規開発・改善提案を主体的に行うことで、技術視点から事業にコミットする経験【関連資料】Opendata チームまとめサイト https://stockmark.wraptas.site/48e328c4d33a480f837a6509f575db8f世界中の情報を収集し、機械学習の力で届ける　Opendata Unitのご紹介 https://note.com/stockmark/n/nebcfb9447683

【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】 ・数億件規模のWeb上の文献をクローリング/コンテンツ抽出/配信するためのデータパイプラインを開発、運用する人材が不足している ・自社プロダクトのAI Agent開発のためのデータ拡充の方針検討、要件定義、実装をプロダクトチームのPMやエンジニアとコミュニケーションしつつ自ら実行する人材が不足している 【業務内容】 当社は、ニュース・特許・論文・Web情報など、企業活動に関わる膨大な公開情報を収集・構造化し、最先端の生成AI技術を活用して、企業の意思決定や事業変革を支援する複数のプロダクトを提供しています。 本ポジションでは、これら全プロダクト共通の基盤となるデータ配信システムに位置づけられる、Webクローラーおよび文書配信パイプラインの設計・開発・運用を担っていただきます。プロダクト価値の根幹を支えるデータ基盤として、安定性・スケーラビリティ・拡張性を意識した開発が求められるポジションです。 エンジニアとして記載の課題解決のための開発を進めながら、データプラットフォームチームをリードし生産性の最大化を行うことも期待しています。 ■具体的な業務内容 ・TypeScript/Pythonを用いたWebニュース・特許・論文などを配信するデータプラットフォームの開発と運用 ・サーバーレス環境による分散処理のスケーラビリティ向上と監視設計 ※変更の範囲：開発関連業務 【チーム体制】 - 事業責任者（CEO）1名 - 開発責任者 1名 - プロダクトエンジニア 7名 - AI Agentエンジニア 6名 - 構造化エンジニア 3名 - データエンジニア 3名 - プロダクトマネージャー 1名 - リサーチャー 1名 - CS 2名 - Biz 8名 【開発環境】 [開発言語] データパイプライン: Python Webクローラー: TypeScript(Node.js) [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS [ライブラリ] Pyspark, Puppeteer [AIツール] Cursor, CodeRabbit, Devin 【ポジションの魅力】 全プロダクト共通の文書配信システムの開発・運用に携わることで、以下のような経験を積むことができます。 ・数億件規模の文書データを対象とした、サーバーレス環境における大規模分散処理の設計・開発・運用経験 ・数万サイトを対象としたWebクローラーの開発を通じて、Webフロントエンド・バックエンド双方の知見を活かしながら、不安定な外部環境を前提とした監視・運用設計のノウハウを習得 ・PdMやCustomer Successチームと連携し、プロダクト要件や顧客課題を踏まえた新規開発・改善提案を主体的に行うことで、技術視点から事業にコミットする経験 【関連資料】 ・Opendata チームまとめサイト https://stockmark.wraptas.site/48e328c4d33a480f837a6509f575db8f ・世界中の情報を収集し、機械学習の力で届ける　Opendata Unitのご紹介 https://note.com/stockmark/n/nebcfb9447683

【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する」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】2024年にリリースした自社SaaSプロダクトであるStockmark A Technology（以下SAT）のProduct Market Fitに向けてチームで奮闘しておりますが、以下の課題に向き合っております。SATのRAG／VLM／LLMOpsといった中核技術について、既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズム・モデルレイヤーから刷新できる技術力が求められている入力された質問に対して質の高い回答を出力するための課題が顧客ごとに数多く存在するため、現在のRAGパイプラインにおける課題を調査し、改善策を検証、開発するメンバーが不足している汎用LLMやクラウドサービスでは解けない、ビジネス文書解析やマルチモーダル処理などの高度課題に対応できる技術力が求められる顧客企業にSaaSプロダクトのカスタマイズ版を導入する需要が大きく、導入に向けて顧客と対話しながらニーズと技術課題を特定し、PoC・検証・実装をリードできる体制を強化したい【業務内容】SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行うドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めるプロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う■具体的な業務内容SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 ・SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 ・Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 ・評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化 ・VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 ・ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用 ・汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討研究成果のプロダクト接続・技術設計 ・機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計 ・Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 ・プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計 ・エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査 ・検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック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【開発環境】[使用言語/フレームワーク] Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができる汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライできる顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感できる最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装できるLLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験できる新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与できる各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができる【関連資料】Stockmark LLM特設LP https://llm.stockmark.co.jp/業務AIの実装支援プラットフォーム「 SAT 」 https://sat.stockmark.co.jp/「GENIAC」公式サイト https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/index.html日本発の「ソブリンAI」として独自開発の日本語LLM「Stockmark-2」を世界標準の「NVIDIA NIM マイクロサービス」で提供開始 https://stockmark.co.jp/news/20250925「AgenticRAG」の活用で生成AIの回答精度80%超を「SAT」で実現 。内製システム刷新不要で実用レベルの高精度なRAG構築が可能に https://stockmark.co.jp/news/20251021

【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する」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。SaaS事業として製造業特化の技術者向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として社内に埋もれたあらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。現在のメインターゲットは国内大手の製造業R&Dです。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、そして日本企業全体、さらにはグローバル企業にも展開していく予定です。また、日本語及びビジネス領域に強い純国産LLMの開発研究にも注力しており、2024年5月に1000億パラメーターのStockmark LLMを公開いたしました！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】2024年に新規事業としてプロダクトStockmark A Technology (SAT)を正式リリースし、製造業エンタープライズの企業様を中心にご利用いただいておりますが、利用規模の拡大に伴って以下の課題が生じております。エンタープライズ企業のセキュリティポリシーに即した製品提供のための開発人材の不足複数クラウド/オンプレミスでの製品提供のためのサービス全体のアーキテクチャ戦略を検討する人材の不足【業務内容】SATのインフラ領域の検証、開発、運用を中心にお任せします。新サービス(PaaS)の2人目のSREとして自律的に開発をリードし、検証から実装まで進める。ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める。プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、課題を解決するための開発を進める■具体的な業務内容ビジネスドキュメント解析エンジンのAPIおよびそのインフラの検証・実装・製品運用マルチクラウド環境におけるインフラ全般（RAGデータパイプライン、顧客データ管理）の設計・構築・運用PaaS環境および顧客システム環境のデータフローとネットワークの設計・構築・製品運用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】＜PaaS Unit＞事業責任者（CEO）1名開発責任者 1名プロダクトエンジニア 7名RAGバックエンドエンジニア 5名機械学習エンジニア 3名プロダクトマネージャー 1名リサーチャー 1名CS 1名Biz 3名新規事業企画 5名【開発環境】[使用言語/フレームワーク] TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】新規事業における2人目のSREとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与できる汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライできるLLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験できる【関連資料】Stockmark LLM特設LP https://llm.stockmark.co.jp/業務AIの実装支援プラットフォーム「 SAT 」 https://sat.stockmark.co.jp/

【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する」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】当社ストックマークはシリーズDでの45億円調達を完了し、SaaS「Aconnect」・PaaS「SAT」の両事業と自社LLM／VLMの研究開発を、いずれも一段上のレベルへ押し上げるフェーズにあります。プロダクトマネージャーやデザイナー、リサーチャーとともに価値検証を高速に進め、新機能の実装を推進することが必須になっています。ユーザー数の増加に伴い、新機能の検証・開発に加えて、お客様からの改善要望への対応、プロダクトの安定運用、開発環境の改善を両輪で高速に回す開発体制の強化が急務です。また製造業R＆Dを起点としたエンタープライズ向けのPoCプロジェクトが複数立ち上がっており、「リソース要件やインターフェースの新規定義」「モデル・データ・評価基盤の整備」「顧客現場への実装」といった課題に、職種を横断して向き合っています。こうした幅広い課題に対し、開発・機械学習・データ・インフラ・顧客実装まで、それぞれの強みを持つエンジニアを幅広く募集しています。【業務内容】バックエンドからインフラ、機械学習・自然言語処理、データ基盤、顧客実装まで、幅広い領域の開発を担当いただきます。ご志向や希望に併せて、大規模・高難易度な開発におけるアーキテクト、開発計画策定、リサーチやBizDevと連携した企画推進、開発チームのマネジメントなどにも挑戦いただけます。 自然言語処理・マルチモーダルAIを中心とした機械学習を活用した開発も推進しています。 技術を駆使し、プロダクトとともに進化する役割を担っていただきます。■具体的な業務内容 まずはご経験・ご志向に合わせて、以下のいずれかのポジションでご活躍いただくことを想定しています。詳細はそれぞれの求人票をご確認ください。1012【Dev】VLM / MLLM リサーチャー https://herp.careers/v1/stockmark/Ot-tR_ASZkRM 1019【Dev】VPoE https://herp.careers/v1/stockmark/8adggM386dMp 1048【Dev】テックリード（Aconnect） https://herp.careers/v1/stockmark/UbXdH9Pxri5X 1064【Dev】自然言語処理リサーチャー（LLM） https://herp.careers/v1/stockmark/xHv1XHHL2tTl 1074【Dev】AIプロダクトエンジニア（Aconnect AIエージェント開発） https://herp.careers/v1/stockmark/cb_mZbOR_vSa 1108【Dev】リードエンジニア（Aconnect AIエージェント開発） https://herp.careers/v1/stockmark/geb-CWN-58R8 1152【Dev】Software Engineer（Data Platform） https://herp.careers/v1/stockmark/PVEhjWRLlwOt 1153【Dev】自然言語処理リサーチャー（マネージャー） https://herp.careers/v1/stockmark/bJaX7o5j73tj 1154【Dev】データプラットフォームエンジニア https://herp.careers/v1/stockmark/YnvZhb3ft5Ld 1156【Dev】AI/NLPエンジニア（LLM新規事業） https://herp.careers/v1/stockmark/oU1A1O4DRLzt 1160【Dev】SRE（LLM新規事業） https://herp.careers/v1/stockmark/VY4drRou3LRC 1178【Dev】AIソリューションエンジニア（生成AI / RAG開発） https://herp.careers/v1/stockmark/78KZXby1-kYt 1182【Dev】AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル / LLM新規事業） https://herp.careers/v1/stockmark/1jrQGau7gVvz 1184【Dev】Forward Deployed Engineer（生成AI / 顧客実装） https://herp.careers/v1/stockmark/EUc1RY3klKU5 1196【Dev】Applied Research Engineer（AIエージェント研究開発 / 顧客実装） https://herp.careers/v1/stockmark/TkL1lnxNt1Lq 1199【Dev】インフラエンジニア（AIプロダクト基盤） https://herp.careers/v1/stockmark/zt4WchVV1lOD 1200【Dev】機械学習エンジニア（Document AI・LLM/VLM） https://herp.careers/v1/stockmark/JoBJex6vB6Yn 1201【Dev】機械学習エンジニア（コンピュータビジョン・図面構造化） https://herp.careers/v1/stockmark/6OiOlTc5K8cq 1202【Dev】AIソリューションエンジニア（図面構造化・顧客ソリューション開発） https://herp.careers/v1/stockmark/P_G6YieOrJUo 1203【Dev】データエンジニア（アノテーション基盤・データマネジメント） https://herp.careers/v1/stockmark/kJX8-6UpEgTR【配属チーム】以下いずれかへ配属予定ですAconnect Division　Tech UnitSAT Division　Tech UnitResearch Division【開発環境】使用言語 / フレームワーク Vue.js、TypeScript、Flutter、Ruby on Rails、Python（PyTorch 等）、Go、Node.js、Terraformデータベース RDB（Amazon Aurora MySQL）、全文検索（AWS OpenSearch / Elasticsearch）、DynamoDBインフラ / クラウド基盤 Docker、AWS（ECS、Cognito、SQS、SES、Step Functions、IAM、CodeBuild、CodePipeline、CodeDeploy 等）、Datadog、SendGrid、CircleCI、Azure 等 ※LLM関連でOpenAI／Azure OpenAIも一部利用開発支援 / AIコーディングツール GitHub、GitHub Copilot・Cursor・Claude Code 等のAIコーディングツールを全社的に活用【ポジションの魅力】LLM × SaaS / PaaSプロダクトの開発で、高度な検索・推薦・RAG技術に関われる 自社LLMの開発を進めており、Aconnectでは製造業の技術者向けに高度な情報推薦・検索が、SATでは社内文書のAgenticRAGによる高精度な回答生成が求められます。汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスでは達成できていないビジネス文書解析のサービス化に挑戦できます。LLM／VLM（Vision-Language Model）などマルチモーダルAIの実サービス化を経験できる 図表・図面・化学式・仕様書といった複雑なビジネス文書を対象に、研究開発から実プロダクトへの実装までを一気通貫で経験できます。PdM・デザイナー・BizDev・Researchと連携したチーム開発 エンジニアが多職種と相互に連携するfeature型の開発を採用しており、顧客課題を常に考えながらプロダクトに向き合える環境です。柔軟な働き方を実現できる環境 ライフスタイルに合わせた働き方が可能です。エンジニアの比率が高く、会社としてエンジニアリングの重要性を理解しているのも魅力。平均年齢は36.7歳で、エンタープライズを経験したメンバーも多く、落ち着いた雰囲気の中で開発を進められます。【関連資料】SaaS Product Engineering Unit のご紹介（採用ポータル）https://stockmark.wraptas.site/e9c27450231b4c999eda5afdfc172000Stockmark Tech Blog（技術ブログ）https://stockmark-tech.hatenablog.com/1,000億パラメータの国産LLM「Stockmark-2」特設LP https://llm.stockmark.co.jp/業務AI実装支援プラットフォーム「SAT」紹介ページ https://sat.stockmark.co.jp/「AgenticRAG」の活用で生成AIの回答精度80%超を「SAT」で実現（2025年10月・ニュース）https://stockmark.co.jp/news/20251021

【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する」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】新規事業「SAT」は、国産LLMと高精度Agentic RAGを活用したAI実装基盤を軸に、大手製造業等のエンタープライズ企業へ導入を推進しています。SATは標準基盤でありながら、顧客ごとの業務要件や既存環境に応じたカスタマイズを前提としています。現在、PoCから本番導入、RAG高度化、AIエージェント構築を含むプロジェクトが急増中です。プロダクトとしての再現性と各社固有の複雑な業務環境に適合させる高度な技術的判断が求められており、提案から本番稼働まで一気通貫でリードできる体制強化が急務です。その中核を担うAIソリューションエンジニアを募集します。【業務内容】顧客のビジネス課題解決をミッションとし、当社の強みである「国産LLM」と「高精度RAG」を核としたプロフェッショナル向け業務AI実装支援プラットフォームであるSATなどを活用したAI時代のDX推進をリードするプロジェクトの提案フェーズから参画し、技術的な妥当性の判断、アーキテクチャ設計、ロードマップ策定、技術コンサルティング、および技術的なプロジェクトマネジメントを一気通貫で実行コンサルメンバーおよび開発チームと連携しながら顧客と技術要件を具体化し、業務ドメインを迅速に構造化。社内エンジニアリソースを統括しつつ、自らも実装に関与しながら技術面からプロジェクトをリードする■具体的な業務内容顧客への新規提案への技術的支援と技術コンサルティングプロジェクト提案、POC、受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定顧客の技術要件・システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）プロジェクトに必要な技術を分解し、適切な担当エンジニアを定義技術的側面からプロジェクトをリード・サポート（技術的なPM）アーキテクチャ図の読解に基づき、システム的な制約や条件を明確化顧客の業務理解・要件定義・実装・運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまでの一気通貫での伴走　※変更の範囲：開発関連業務【チーム構成】PaaS SAT Devisionビジネスサイド：13名開発サイド：19名【開発環境】[使用言語/フレームワーク] TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】生成AIをPoCで終わらせず、エンタープライズ環境で業務インフラとして成立させる技術設計を主導できます。前例の少ない領域でアーキテクチャ設計と実装責任を担う、難易度の高いポジションです。国内大手製造業をはじめとする企業の複雑な業務基盤に直接入り込み、技術的意思決定をリードできます。自身の判断が企業活動に直結する、高い影響力を持つ役割です。個別プロジェクトに閉じることなく、得られた知見を抽象化し、SAT基盤の進化に反映できます。デリバリーに留まらず、プロダクトの技術思想や方向性にも関与できる立場です。提案・設計・実装・運用までを横断し、生成AIの社会実装を推進する中核を担えます。上流とハンズオンの双方を高次元で求められる、国内でも希少なポジションです。【関連資料】「AgenticRAG」の活用で生成AIの回答精度80%超を「SAT」で実現 。内製システム刷新不要で実用レベルの高精度なRAG構築が可能に https://stockmark.co.jp/news/202510211000億パラメーターのStockmark LLM 特設LPを公開 https://llm.stockmark.co.jp/Stockmark 採用ポータル https://stockmark.wraptas.site/

【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する」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】エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中、テキスト情報だけでなく図面・図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増しています。VLM（Vision-Language Model）の活用が鍵となりますが、実運用に向けては「精度・コスト・速度・信頼性」の面で多くの課題があります。現在、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から、それを安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいと考えています。【業務内容】VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。■具体的な業務内容VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施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】＜PaaS Unit＞ 事業責任者（CEO）1名 開発責任者 1名 プロダクトエンジニア 7名 RAGエンジニア 5名 機械学習エンジニア 3名 プロダクトマネージャー 1名 リサーチャー 1名 CS 1名 Biz 3名 新規事業企画 5名【開発環境】[使用言語/フレームワーク] Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく「実運用」に乗せるための環境整備・開発ができる図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携われるPoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがある【関連資料】Stockmark LLM特設LP https://llm.stockmark.co.jp/業務AIの実装支援プラットフォーム「 SAT 」 https://sat.stockmark.co.jp/AI×SaaSのマストハブを作る、前人未到の挑戦。45億円の調達を達成したストックマークのその先。 https://note.com/stockmark/n/n8b54893cf532マルチモーダルLLMで図表の内容を含むRAGを実現可能に ストックマークが『Stockmark A Technology』β版を本日リリース https://stockmark.co.jp/news/20240625「AgenticRAG」の活用で生成AIの回答精度80%超を「SAT」で実現 。内製システム刷新不要で実用レベルの高精度なRAG構築が可能に https://stockmark.co.jp/news/20251021

【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する」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」は、国産LLMと高精度Agentic RAGを活用したAI実装基盤を軸に、大手製造業等のエンタープライズ企業へ導入を推進しています。SATは標準基盤でありながら、顧客ごとの業務要件や既存環境に応じたカスタマイズを前提としています。現在、PoCから本番導入、RAG高度化、AIエージェント構築を含むプロジェクトが急増中です。プロダクトとしての再現性と各社固有の複雑な業務環境に適合させる高度な技術的判断が求められており、提案から本番稼働まで一気通貫でリードできる体制強化が急務です。その中核を担うForward Deployed Engineerを募集します。【業務内容】顧客のビジネス課題解決をミッションとし、当社の強みである「国産LLM」と「高精度RAG」を核としたプロフェッショナル向け業務AI実装支援プラットフォームであるSATなどを活用したAI時代のDX推進をリードするプロジェクトの提案フェーズから参画し、技術的な妥当性の判断、アーキテクチャ設計、ロードマップ策定、技術コンサルティング、および技術的なプロジェクトマネジメントを一気通貫で実行コンサルメンバーおよび開発チームと連携しながら顧客と技術要件を具体化し、業務ドメインを迅速に構造化。社内エンジニアリソースを統括しつつ、自らも実装に関与しながら技術面からプロジェクトをリードする■具体的な業務内容顧客への新規提案への技術的支援と技術コンサルティング。プロジェクト提案、PoC、受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定。顧客の技術要件- システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）。プロジェクトに必要な技術を分解し、適切な担当エンジニアを定義。技術的側面からプロジェクトをリード- サポート（技術的なPM）。アーキテクチャ図の読解に基づき、システム的な制約や条件を明確化。顧客の業務理解- 要件定義- 実装- 運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまでの一気通貫での伴走。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】PaaS SAT Devisionビジネスサイド（13名）： 戦略コンサル、ITコンサル出身者が中心。開発サイド（19名）： バックエンド、データサイエンティスト、SRE等。【開発環境】[使用言語/フレームワーク] TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】生成AIをPoCで終わらせず、エンタープライズ環境で業務インフラとして成立させる技術設計を主導できます。前例の少ない領域でアーキテクチャ設計と実装責任を担う、難易度の高いポジションです。国内大手製造業をはじめとする企業の複雑な業務基盤に直接入り込み、技術的意思決定をリードできます。自身の判断が企業活動に直結する、高い影響力を持つ役割です。個別プロジェクトに閉じることなく、得られた知見を抽象化し、SAT基盤の進化に反映できます。デリバリーに留まらず、プロダクトの技術思想や方向性にも関与できる立場です。提案・設計・実装・運用までを横断し、生成AIの社会実装を推進する中核を担えます。上流とハンズオンの双方を高次元で求められる、国内でも希少なポジションです。【関連資料】「AgenticRAG」の活用で生成AIの回答精度80%超を「SAT」で実現 。内製システム刷新不要で実用レベルの高精度なRAG構築が可能に https://stockmark.co.jp/news/202510211000億パラメーターのStockmark LLM 特設LPを公開 https://llm.stockmark.co.jp/Stockmark 採用ポータル https://stockmark.wraptas.site/

【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する」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 DivisionAI/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

【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する」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。SaaS事業として製造業特化の技術者向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として社内に埋もれたあらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。現在のメインターゲットは国内大手の製造業R&Dです。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、そして日本企業全体、さらにはグローバル企業にも展開していく予定です。また、日本語及びビジネス領域に強い純国産LLMの開発研究にも注力しており、2024年5月に1000億パラメーターのStockmark LLMを公開いたしました！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】2024年に新規事業としてリリースしたStockmark A Technology（SAT）は、製造業を中心としたエンタープライズ企業における生成AI活用を支援するAIプロダクトとして、導入企業・利用規模ともに拡大しています。一方で、事業成長に伴い、エンタープライズ企業が求める高いセキュリティ要件や多様な利用環境に対応しながら、安定的にサービスを提供するためのインフラ基盤強化が重要な課題となっています。現在、以下のような技術課題に取り組んでいます。エンタープライズ企業のセキュリティポリシーや運用要件に対応したインフラ設計・提供体制の強化複数クラウド環境やオンプレミス環境を含む多様な提供形態を見据えたサービスアーキテクチャの設計・改善サービス規模拡大に伴う可用性・性能・運用効率を高めるためのインフラ基盤づくり開発チームがより高速にプロダクト改善を進められるための開発環境・運用プロセスの改善これらの課題に向き合い、生成AI時代の企業向けプロダクトを支えるインフラ基盤を共に作っていただけるインフラエンジニアを募集しています。【業務内容】生成AIプロダクトを支えるインフラエンジニアとして、以下の業務を担当いただきます。■具体的な業務内容 ＜AI導入プロジェクトにおけるインフラ設計・構築＞エンタープライズ企業向けAI導入プロジェクトにおけるインフラ設計・構築AWSを中心としたクラウド環境の設計・運用Terraform等を用いたInfrastructure as Codeの推進プロジェクト初期における技術的な打ち合わせや要件整理への参加開発チームと連携した環境構築・改善＜自社AIプロダクトのインフラ改善・運用＞クラウドインフラの設計・構築・運用システムの可用性・性能・セキュリティ向上に向けた改善CI/CD環境の改善・自動化監視・ログ基盤など可観測性向上への取り組み障害対応や原因分析、再発防止に向けた改善活動開発チームと協働した開発体験・生産性向上※事業状況やプロジェクトフェーズに応じて、AI導入プロジェクトと自社プロダクト双方の領域に柔軟に関わっていただきます。※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】＜PaaS Unit＞事業責任者（CEO）1名開発責任者 1名プロダクトエンジニア 7名RAGバックエンドエンジニア 5名機械学習エンジニア 3名プロダクトマネージャー 1名リサーチャー 1名CS 1名Biz 3名新規事業企画 5名【開発環境】[使用言語/フレームワーク] TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】生成AI時代のプロダクト基盤づくりに携われるLLM・RAG・AIエージェントなど、急速に進化するAI技術を活用したプロダクトのインフラ基盤づくりに携われます。幅広いインフラ領域に挑戦できるAI導入プロジェクトの環境構築から、自社プロダクトの継続的な改善まで、クラウドインフラに関する幅広い経験を積むことができます。技術的な改善活動に主体的に取り組める安定運用だけではなく、自動化・効率化・アーキテクチャ改善など、より良いプロダクト基盤をつくるための取り組みを主体的に推進できます。【関連資料】業務AIの実装支援プラットフォーム「 SAT 」 https://sat.stockmark.co.jp/日本を代表する16社がストックマークと「AI-Ready化」を開始『日本企業の暗黙知/社内データ AI-Ready化プロジェクト』 https://stockmark.co.jp/news/20260515/

【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する」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】顧客から預かるドキュメントは業界・フォーマットが多岐にわたり、テーブル抽出やレイアウト認識の精度向上が事業成長のボトルネックになりつつあります。自社開発のVLM（Vision-Language Model）を含む複数モデルの適材適所なルーティング、精度とコストの最適化、モデル・API障害時のフォールバック設計を高度化しながら、特定ユースケースで有効性が確認された機能を個別対応で終わらせずプロダクトへ組み込む動きが求められています。さらに、顧客の実データから得た統計情報をプロダクト改善に還元する「データフライホイール」を構築できる体制の強化が急務です。【業務内容】テキストやテーブルを含む一般文書を、自社開発VLMをはじめとするLLM／VLM・画像処理・PDF解析など多様な手段を課題に応じて使い分けて高精度に構造化し、顧客が実際に活用できるデータへと変換する精度向上だけでなく、コスト最適化・フォールバック設計・特定ユースケースのプロダクト組み込みまでを見据え、データフライホイールの構築を通じてプロダクト全体の構造化精度を継続的に引き上げる■具体的な業務内容テーブル抽出・レイアウト解析アルゴリズムの精度改善（前処理・後処理を含む）LLM、画像処理、PDF解析等、多様な技術手段を適材適所で使い分けたドキュメント構造化ロジックの設計・実装自社開発VLMのプロダクトへの導入・適用範囲拡大、および既存の外部LLM／VLMとのルーティングの精度・コスト最適化モデル・APIの障害や精度劣化時に備えたフォールバック機構の設計・実装特定の顧客ユースケースで有効性が確認された機能の汎用化と、プロダクトへの組み込み（製品実装）顧客のExcelデータ等、非定型フォーマットの構造化・一般化ロジックの設計顧客データの解析結果から統計情報を取得し、精度改善のためのデータフライホイールを構築（評価指標の設計や評価・学習データセットの作成を含む）プロダクトチーム・カスタマーサクセスと連携した、現場で発生する精度課題の切り分けと改善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】＜PaaS Unit＞ 事業責任者（CEO）1名 開発責任者 1名 プロダクトエンジニア 7名 RAGエンジニア 5名 機械学習エンジニア 3名 プロダクトマネージャー 1名 リサーチャー 1名 CS 1名 Biz 3名 新規事業企画 5名【開発環境】[使用言語/フレームワーク] Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】外部APIを叩くだけでなく、自社で開発するVLMをプロダクトに組み込み、文書構造化の精度を自分たちの手で引き上げられる ― 国内でも希少なポジション個別ユースケースで有効性が確認された機能を、汎用化・製品化するところまで一気通貫で関与できる顧客の実データを用いたデータフライホイール構築という、事業成長の要となる仕組みづくりに携われるLLM・画像処理・ルールベースなど手段を固定せず、課題に応じて最適な技術を選べる裁量がある【関連資料】VQAからDocument Parsingへ：日本語文書の構造化出力Post-training https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/07/16/000000文書画像構造化の新ベンチマーク OmniDocBench-JASynの構築 https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/05/12/103911Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B：日本語ドキュメント読解のためのChain-of-Thought視覚言語モデル https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/04/28/100048

【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する」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】図面は業界・顧客ごとにフォーマットや記法が大きく異なり、汎用的な構造化アルゴリズムの確立が難易度の高い技術課題となっています。現場のFDEが顧客プロジェクトで直面する個別課題のうち、より基礎的な研究開発が必要なテーマを、汎用化・一般化された技術として社内に還元する仕組みが求められています。図面のシンボル・寸法・注記を構造化データとして蓄積・検索可能にする独自の解析技術の重要性が業界的に高まる中、同等以上の汎用技術を自社で確立する中核人材の強化が急務となっています。【業務内容】プラントの設計図や機械図面など、顧客の中に眠る図面データを扱えるデータへ変換する汎用的なアルゴリズムを開発し、ソリューションとして展開できる状態をつくるFDEが顧客プロジェクトで発見した個別課題を、腰を据えた研究開発を通じて汎用アルゴリズムへ昇華させる■具体的な業務内容図面画像・CADデータからのシンボル認識、寸法・注記の抽出アルゴリズムの設計・開発図面特有のノイズ（手書き注記、劣化スキャン、多様な記法）に頑健なモデル・前処理の構築FDEが顧客プロジェクトで発見した個別課題のうち、より腰を据えた研究開発が必要なテーマについて連携し、汎用アルゴリズムへ昇華させるための技術検討・実装図面構造化の評価指標・ベンチマークデータセットの整備研究動向（画像認識・グラフ構造抽出等）のキャッチアップと社内技術への応用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】＜PaaS Unit＞事業責任者（CEO）1名開発責任者 1名プロダクトエンジニア 7名RAGエンジニア 5名機械学習エンジニア 3名プロダクトマネージャー 1名リサーチャー 1名CS 1名Biz 3名新規事業企画 5名【開発環境】[使用言語/フレームワーク]　Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ]　Docker [IaC]　Terraform [クラウド]　AWS, Azure【ポジションの魅力】プラント・機械図面という難易度の高い領域で、汎用構造化アルゴリズムをゼロから確立する中核を担える現場（FDE）の生々しい課題を、抽象化・一般化して汎用技術に昇華させる面白さがある日本語ドキュメント向けに開発した自社VLM（Stockmark-2-VL-100B等）を、図面という難ドメインへ応用・拡張していける評価指標・ベンチマーク整備から研究動向の応用まで、腰を据えた研究開発に取り組める【関連資料】図表を含む文書を解読するためのAI、レイアウト解析について https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2025/03/04/120011文書画像構造化の新ベンチマーク OmniDocBench-JASynの構築 https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/05/12/103911Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B：日本語ドキュメント読解のためのChain-of-Thought視覚言語モデル https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/04/28/100048

【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する」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】図面構造化は顧客ごとに固有の課題が多く、汎用化を急ぐよりもまず個別の課題を解き切って価値を出すことが優先されるフェーズにあります。しかし顧客にとって図面の構造化自体はゴールではなく手段であり、構造化データを土台とした差分検知（設計変更点の自動抽出等）やナレッジグラフ構築など、業務課題を直接解決する最終ソリューションの提供までを一気通貫で担う必要があります。また、顧客プロジェクトの中で生まれた機能・ソリューションを個別対応のまま終わらせず製品化・汎用化につなげる動きが事業成長の鍵となっており、そのためには顧客対応と並行して腰を据えた技術開発に取り組む時間・裁量の確保が急務です。【業務内容】顧客の図面に関する課題解決に集中して取り組み、構造化にとどまらず差分検知やナレッジグラフ構築といった、顧客が真に求める最終ソリューションまで一貫して設計・実装する顧客プロジェクトから生まれた機能・技術のうち製品化できるものはプロダクトへの実装を主導し、汎用化が必要な技術は基礎技術開発チームと役割分担しながら確立する■具体的な業務内容顧客の図面に関する要件ヒアリングから設計・実装・導入まで、顧客プロジェクトに直接入り込んでの課題解決図面構造化データを土台とした差分検知（図面間の設計変更点の自動抽出等）の設計・実装構造化データを活用したナレッジグラフの構築・設計顧客プロジェクトの中で生まれた機能・ソリューションのうち製品化できそうな技術の見極めと、プロダクトへの実装・製品化の主導特定顧客向けの実装を汎用的な図面構造化技術へと発展させる、技術の一般化汎用的な図面構造化技術の確立に必要な技術開発（アルゴリズム改善、新規手法の検証等）への継続的な取り組み図面構造化エンジニア（汎用アルゴリズム開発）と連携した、腰を据えた基礎研究開発が必要なテーマの引き継ぎ・役割分担※変更の範囲：開発関連業務【チーム構成】SAT Devisionビジネスサイド：20名Tech サイド：30名【開発環境】[使用言語/フレームワーク] TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】顧客の図面課題に要件定義から実装・運用まで一気通貫で向き合い、構造化にとどまらず差分検知・ナレッジグラフ構築など最終ソリューションまで手掛けられる顧客プロジェクトで生まれた技術を製品化・汎用化まで推進し、事業全体の技術資産として積み上げていく手応えを得られる顧客案件への深い没入と、抽象化・技術開発への集中を、状況に応じて主体的に切り替えながら進められる裁量がある汎用アルゴリズム開発を担うチームと役割分担しながら、個別解を汎用解に育てていくプロセスの中核を担える【関連資料】専門性の高い"暗黙知"を形式知化する生成AI基盤開発へ 製造業特化のマルチモーダルAI基盤を開発 https://stockmark.co.jp/news/20250715日本を代表する16社がストックマークと「AI-Ready化」を開始『日本企業の暗黙知/社内データ AI-Ready化プロジェクト』 https://stockmark.co.jp/news/20260515/文書画像構造化の新ベンチマーク OmniDocBench-JASynの構築 https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/05/12/103911

【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する」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】一般文書・図面いずれの構造化開発においても、高品質な学習・評価データの確保が精度向上のボトルネックになりつつあります。アノテーション基準の設計や解析結果のチェック体制が整っていないと、モデル改善のサイクルそのものが遅くなってしまいます。汎用のアノテーションツールでは一般文書・図面それぞれの構造化タスクに最適化しづらく、自社タスクに合わせた専用ツールの内製が生産性・品質の両面で必要になっています。他社（LayerX 等）でも構造化データの ETL・データ基盤整備・メタデータ管理を担うデータエンジニアの募集が増えており、AI 開発を下支えする基盤職としての重要性が高まっています。こうした背景から、構造化開発の土台となるデータマネジメント体制を強化するため、本ポジションの採用を進めています。【業務内容】構造化開発の土台となるデータの整理・アノテーション・収集・解析結果確認を担い、開発チーム全体の生産性とモデル精度を支える汎用ツールでは最適化しづらいアノテーション作業を、基準設計から専用ツールの内製・運用まで一気通貫で整備し、モデル改善のサイクルを高速化する■具体的な業務内容学習・評価データのアノテーション基準の設計、アノテーション作業の設計・運用・品質管理アノテーションツールの作成・運用（既存ツールの導入・カスタマイズ、あるいは自社タスクに合わせた内製開発）顧客データ・公開データ等からのデータ収集、データセットの構築・整備モデルの解析結果・出力の確認、精度課題の一次切り分けとエンジニアへのフィードバックデータパイプラインの設計・開発・運用（収集〜前処理〜蓄積）データのメタデータ管理、セキュリティ・個人情報保護対応※変更の範囲：開発関連業務【チーム構成】SAT Devisionビジネスサイド：20名Tech サイド：30名【開発環境】[使用言語/フレームワーク] TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure【ポジションの魅力】一般文書・図面の両構造化開発を横断して支える、データマネジメントの中核を担えるアノテーション基準の設計から専用ツールの内製・運用まで、データ基盤づくりを裁量を持って推進できる自社開発LLM／VLMのモデル精度を、学習・評価データの質という上流から直接引き上げられる地道なデータ品質管理がプロダクト価値の向上に直結する、AI開発の土台を担う役割に携われる【関連資料】文書画像構造化の新ベンチマーク OmniDocBench-JASynの構築 https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/05/12/103911VQAからDocument Parsingへ：日本語文書の構造化出力Post-training https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/07/16/000000Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B：日本語ドキュメント読解のためのChain-of-Thought視覚言語モデル https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/04/28/100048