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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）

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ストックマーク
2ヶ月前

職務内容

Description

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【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】

Requirements

Requirements

※すべて必須
  • 画像処理・コンピュータビジョン領域でのアルゴリズム開発経験（物体検出、セグメンテーション、シンボル認識・注記抽出等）
  • Pythonでの機械学習モデルの設計・実装・評価を一人称で完遂した経験（自立自走できるレベル）
  • 非定型・高ノイズなデータに対して頑健なアルゴリズムを設計した経験
  • GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールを日常の開発に積極的に活用し、開発効率を高める姿勢

Preferred Experiences

Preferred Experiences

  • CAD図面、設計図面、機械図面等の構造化・解析に関する知見
  • グラフ構造抽出、幾何情報処理の研究・実務経験
  • 製造業・プラント業界の業務知識
  • LLM／VLMの活用・評価経験（自社VLMの図面ドメインへの応用に関心がある方）

We are looking for

We are looking for

  • 答えのない難問に対して仮説検証を繰り返しながら汎用解を追求できる人
  • 現場（FDE）からの生々しい課題を、抽象化・一般化して技術に落とし込むことに面白さを感じる人
＜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：ビジネス会話レベル

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