仕事内容
仕事内容
LLMエンジニアとして、AI現場帳票サービスへの大規模言語モデル（LLM）統合に携わります。現場帳票の自動解析、テキスト認識の精度向上、自然言語処理パイプラインの構築、LLMの微調整（ファインチューニング）などを担当します。AI技術の現場実装を通じて、製造業の課題解決に直結した機械学習エンジニアリングができるポジションです。
必須スキル
- 機械学習・NLP経験：3年以上の実務経験
- Pythonプログラミング：深い実務経験
- LLM・トランスフォーマーの知識：LLMの基本構造とファインチューニング方法の理解
- データ処理パイプライン構築：データクリーニング、前処理、特徴エンジニアリング経験
- フレームワーク経験：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers等での開発経験
歓迎スキル
- LLM API（OpenAI、Claude等）の実装経験
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装経験
- PromptEngineeringとチェーン・オブ・ソートの知識
- 画像認識モデルの活用経験（OCR等）
- 機械学習モデルの本番環境デプロイ経験
- MLOps・機械学習パイプラインの構築経験
- 製造業でのデータ分析経験
バリュー・行動指針
ミライのゲンバは以下の価値観を大切にしています：
- 課題駆動研究開発：理論より現場課題を最優先
- 実装と改善の速度：POCから本番運用までを短期で実現
- データ品質への執着：学習データとモデル精度の継続的改善
- チームワーク：エンジニア、営業、ユーザー間の密な連携
事業内容
ミライのゲンバは、AI技術を活用した現場帳票管理サービスを開発・提供しています。LLMと画像認識を組み合わせ、製造業の現場で発生する手書き帳票や画像データを高精度で自動解析・デジタル化します。これにより、製造現場の生産性向上、品質管理の高度化、データ活用の促進を実現します。LLMエンジニアのスキルは、このコアテクノロジーの中心を担う重要な位置です。
募集背景
LLM技術を活用した新機能開発とモデル精度向上を加速させるため、LLMエンジニアを採用しています。シード資金調達直前のスタートアップであり、最新のLLM技術を製造業という新しい領域で応用し、社会への影響を実感できる環境です。
働く環境・オフィス
- オフィス所在地：東京都内
- 勤務形態：フルタイム
- 職場環境：スタートアップ企業の活発な環境。営業・カスタマーサクセスからのリアルな現場課題が研究開発を直接駆動する体制
- チームサイズ：複数の機械学習エンジニアと協力するチーム体制
- 技術スタック：Python、PyTorch、Transformers、OpenAI API、AWS SageMaker等
応募・選考について
選考フロー：書類審査 → カジュアル面談 → 技術面接 → 研究提案面接 → 最終面接
選考期間：応募から内定まで、通常3～4週間程度
エントリー方法
以下のGoogleフォームよりご応募ください：
https://forms.gle/gzDZNzKCPN7FCPgo9
また、カジュアル面談をご希望の場合は、YOUTRUSTの採用ページをご参照ください：
https://youtrust.jp/recruitment_posts/19c165f9d8f54a714b3216b2f563a07f