AI R&D - 07. Research Engineer - Applied / 顧客協業

会社について

Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI（汎用人工知能）」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。

Third Intelligence Company Deck（別タブで開きます）

私たちは、2つの事業を展開しています。
1つは、日本発の汎用人工知能（AGI）の実現。従来のような巨大なモデルを全利用者に一律に提供するのではなく、利用者に合わせて独自に成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。
もう1つは、遍在型AGIの特性を活かした生活者向けグローバルプロダクトの構築です。2026年1月に国内最大規模の100億円規模の初回資金調達を完了し、博報堂DYグループとの資本業務提携を経て、研究開発並びにプロダクト開発を加速しています。

ポジションについて

ポジションの意義・背景

Third Intelligence協業先のエンタープライズ企業が持つ実データと実課題を用い、自社の基盤モデルの能力を検証し、社会実装を行うとともにモデルを改善する役割を担うポジションです。

当社は現在、複数の産業分野で日本を代表する企業との協業を進めています。協業においては、顧客企業の「業務上の潜在・顕在的な課題」を「モデルで検証・解決可能なタスク」へと置き換える工程が重要となります。本ポジションでは、仮説設定 / データ設計 / 評価 / モデル改善 / 再評価という、協業プロジェクトの中心となるサイクルを回す役割を担っていただきます。

業務内容・期待成果

• 協業企業の課題を検証可能な形へ落とし込む設計
  • 事業開発メンバーと連携し、業務課題を評価可能なタスクとして定義する
  • 検証に必要なデータセットおよび正解データを設計し、整備する
  • 検証の成功基準を顧客とすり合わせ、合意形成を行う
• 自社基盤モデルを用いたソリューションの設計・実装
  • API を活用したアプリケーション / AIエージェント / RAG 環境等の設計・実装を行う
  • ドメイン特有タスクに対する評価基盤（ベンチマーク / LLM evaluation）を整備する
  • ラピッドプロトタイピングによる仮説検証と技術アプローチを提案する
• 顧客データを用いたモデルの能力検証と追加学習
  • 事後学習（ファインチューニング等）によるドメイン適応モデルを構築する
  • 出力品質の課題を切り分け、学習 / 推論 / プロンプトのどこで解くかを判断する
• 検証結果の自社基盤モデルへの還元
  • 協業を通じ明らかになったモデルの強みと弱みを整理し、研究チームへ共有する
  • 評価手法・学習レシピを再利用可能な資産として蓄積する
• 品質保証と継続的な改善
  • ハルシネーション抑制やエッジケースへの対応の設計・実装を行う
  • 協業終了後も運用可能な形で評価・改善サイクルを残す

ポジションの魅力

• 自社でオリジナルな基盤モデルを開発しながら、そのモデルを実際の企業データで検証できる環境です。
• 協業で得られた知見がモデルの更新に反映されるため、協業における成果創出と基盤モデルの改善の双方に携わることができます。
• 様々な産業のトッププレイヤーとの協業に、立ち上げ段階から関わることができます。
• 研究チームと事業開発チームの双方と日常的に議論する位置にあり、技術と事業の接点に立つ経験を積むことができます。

• 大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーション、または業務システムの開発経験
• Python を用いた機械学習モデルの開発・検証経験
• 機械学習 / 自然言語処理領域において、実課題に対する仮説検証に取り組んだ経験（目安2〜3年以上）
• 不確実性の高い課題に対し、要件とデータセットを自ら定義して技術的な解決に至った経験
• fluent以上の日本語会話能力

• 大規模言語モデルのファインチューニング、または継続事前学習の実務経験
• 事後学習（SFT / RLHF / DPO 等）の実装経験
• 推論の高速化・量子化・蒸留、または学習 / 推論環境の構築・運用経験
• 音声・画像を含むマルチモーダルモデルの開発経験
• RAG / AIエージェント / マルチエージェントシステムの構築経験
• LLM evaluation、ベンチマーク設計、評価基盤の構築経験
• 金融・製造など特定ドメインの業務知識、またはドメイン特化モデルの開発経験
• BtoBプロダクトの開発経験
• 顧客折衝を含むプロジェクトの推進経験
• 英語による技術議論およびドキュメンテーション能力
• AI支援コーディングツールを活用した開発経験