1064【Dev】自然言語処理リサーチャー（LLM）

【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！

【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

※変更の範囲：開発関連業務

【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Anews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/

※すべて必須
・自然言語処理に対する深い知識と業務経験
・理工系大学院修了

• 以下のいずれかの技術の研究・実務での経験
  ・BERTなどの深層学習の言語モデル
  ・固有表現抽出、テキスト分類、関係抽出
  ・知識グラフ
  ・文章生成、機械翻訳
  ・構文解析、係り受け解析、意味解析
• 査読あり国際学会や英文学術誌での論文採択の実績

• 本質的にテクノロジーに興味があり、その分野の第一人者となる気概がある
• 論文を読みながら最新の理論をフォロー、検証するのが好き
• ビジネスサイドとコミュニケーションしながら、いかにお客様に届け、事業を成長させるかを考えられる

＜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：日常会話レベル