AIエンジニア（音声・AIエージェント）

本ポジションについて

本ポジションのミッションは、「公開されている音声・LLMのモデルを自社と顧客のデータで作り込み、オフラインの現場でも動く製品の機能として出し続けること」です。

Nishikaは基盤モデルをゼロからは作りません。公開モデルを自社と顧客のデータでファインチューニングし、製品が使う自社ライブラリとして提供しています。本ポジションでは、このライブラリの開発と精度改善を担い、特に話者認識（話者分離・声紋）、パーソナライズ校正、AIエージェントの3領域に注力いただきます。会議の記録から新しい価値を引き出すAIエージェントについても、技術検証から製品化までお任せします。

※担当テーマは、ご本人の適性や希望を踏まえて決めます。

募集背景

主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。

事業の拡大とともに、製品の競争力を左右する技術は、話者認識・パーソナライズ校正・AIエージェントへと広がっています。これらはいずれも「何を、どの精度で測れるか」で成否が決まる領域です。そこで、評価の設計からモデルの改善、製品への組み込みまでを、テーマ単位で主体的に担えるAIエンジニアを募集します。

事業・ポジションの魅力

使うほど組織ごとに賢くなるAIを、評価の設計から作る

• パーソナライズ校正など、利用する組織ごとに精度が上がっていく仕組みを、実行・評価・修正を繰り返すループ（ループエンジニアリング）として設計・実装
• 正解データと評価指標の設計から関わり、改善の手応えを数字で確かめられる
• 特許を取得したLLMによる校正技術の改善に携われる

成長性と安定性を併せ持つ事業基盤

• 昨年比200%成長のスタートアップフェーズ
• 官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤
• 国のインフラを支える責任あるシステムで使用されるAIの運用に関われる環境
• 政府系機関からエンタープライズまで、多様な顧客への導入実績

知見共有が盛んで高いレベルで切磋琢磨できる環境

• AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるメンバーで構成
• 毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でR&Dやエンジニアリングのナレッジや意見交換を実施
• 最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化

AIエンジニアとして幅広い経験が積める

• モデル実装からインフラまで一気通貫で担当
• オンプレミス・クラウド両方の環境での開発経験
• AWS/Azure/GCPのマルチクラウド環境での運用経験
• 0→1のフェーズでML基盤を構築できる

具体的に期待する役割

• 製品が使う自社ライブラリ（音声認識・話者認識・LLM校正など）の開発と精度改善を、テーマ単位で担うこと
• 評価指標と検証データを設計し、「何をどの精度で測れるか」を定めたうえで、改善のループを回し続けること
• 会議データを活かすAIエージェント機能を、技術検証から製品化まで担うこと

業務内容

自社ライブラリの開発と精度改善

• 自社AIライブラリの開発・保守
  • SecureMemoシリーズなどの製品製品で使用する自社ライブラリの開発・保守
• 精度改善
  • 話者認識（話者分離・声紋）の精度改善
  • パーソナライズ校正の精度改善
  • 音声認識モデルのファインチューニング・Adapter
    推論の最適化

評価の仕組みづくり

• 正解データの設計・作成
• 評価指標と評価の仕組みの設計・構築

AIエージェント・新技術の検証

• AIエージェント機能の開発と評価
• 会議データを人事・ガバナンスなどに活用できるかの技術検証
• 論文や新しいモデルの追実装
• 検証テーマの設計とレビュー **

技術スタック

• SecureMemo（オンプレミス版）
  • プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, Flutter
  • AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
  • 開発ツール: Git, Docker
  • インフラ: Windows OS, AWS（LLM Fine-Tuning用途）
• SecureMemoCloud（クラウド版）
  • プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, TypeScript, React, Next.js
  • AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
  • 開発ツール: Git, Docker, Langfuse
  • インフラ: AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker, Lambda）, Azure（Azure OpenAI Service）, GCP（BigQuery）

※本ポジションが主に扱うのは、Pythonと上記のAI/ML領域です。

必須要件

• 評価指標と検証データを自ら設計し、機械学習モデルを学習・選定・改善した経験（Kaggleなどのコンペティションでの経験も可）
• PyTorchなどの深層学習フレームワークを用いた実装力
• 他の人が使うPythonのコードを、コードレビューを受けながら開発した経験
• 日本語の業務文書を理解し、ビジネスレベルの日本語に堪能であること

歓迎要件

• 音声・話者認識
  • 話者分離・話者埋め込み（声紋）モデルの開発経験
  • 音声認識モデルのファインチューニング経験
• LLM・AIエージェント
  • LLMによる誤り訂正や自動評価の開発経験
  • LLMエージェントの開発と評価の経験
• その他
  • モデルの推論最適化経験（ONNX、量子化など）
  • 本番環境での機械学習モデルの運用経験
  • Kaggleでのメダル獲得経験

こんな人と働きたい

• 「最終的にエンドユーザーに届いたものの価値が最重要」という意識のもとで、技術選定・実装を行える方
• 「何を、どの精度で測れればよいか」から考え、評価を設計してモデルを改善することにやりがいを感じる方
• 1つのテーマを、技術検証から製品への組み込みまで自分で持って進めたい方
• 新しい論文やモデルに関心を持ち、触って楽しみ、プロダクトに取り込もうという気持ちのある方
• アプリエンジニアやプロダクトマネージャーと協働し、合意形成しながらプロジェクトを進められる方
• 自ら学び続け、技術的な課題に対して主体的に取り組める方

※基盤モデルをゼロから作ることや、論文執筆を主な目的とされる方には、ご希望に沿えない可能性があります。

キャリアパス

入社直後〜中期
モデルのプロダクション実装やML基盤構築を通じて、以下のスキルを伸ばしていただきます。

• 音声認識・話者認識・LLMのプロダクション実装スキル
• MLOps（CI/CD、モニタリング、インフラ管理）のスキル
• チームで協働するスキル（技術的なコミュニケーション、コードレビュー等）
• 顧客折衝スキル（技術提案、アーキテクチャ設計の説明等）

将来
ご本人の志向性に応じて、以下のキャリアパスを想定しています。

• プロダクト開発チームのリード
• 開発チームのマネジャー

選考プロセス

　カジュアル面談
　　　　▼
　書類選考
　　　　▼
　技術面接（1回）
　　　　▼
　最終面接（代表との面接）
　　　　▼
　　　 内定

【職種 / 募集ポジション】
AIエンジニア（音声・AIエージェント）
【雇用形態】
正社員
【給与】
年収 8,000,000円 〜 12,000,000円
〈モデル年収例〉 例）年収840万円の場合 　月給700,000円（基本給:517,919円+固定残業代:182,081円） ※月45時間分の固定残業代を支給します。 ※45時間を超過した場合の時間外労働分については割増賃金にて追加支給します。 ※賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
【勤務地】
141-0022 東京都品川区東五反田1丁目25番11号　 THE GATE GOTANDA EAST 4階
五反田駅（JR山手線、都営浅草線、東急池上線）徒歩6分 大崎駅（JR山手線、JR埼京線）徒歩9分 リモートワーク：週2回（火曜・木曜）
【諸手当】
交通費一律支給（上限30,000円）

会社情報

【会社名】
Nishika株式会社
【代表者】
代表取締役CEO　山下 達朗 代表取締役CTO　松田 裕之
【設立】
2019年5月7日
【資本金】
70,184千円
【従業員数】
22名
【所在】
東京都品川区東五反田1丁目25番11号　 THE GATE GOTANDA EAST 4階
【株主】
- サイバーエージェントキャピタル - リヴァンプ - グロービス
【事業内容】
- AIプロダクト事業 - AIソリューション事業