リサーチエンジニア

本ポジションについて 本ポジションのミッションは、「音声認識・話者認識・LLM領域における先端技術の研究開発を通じて、プロダクトの技術的優位性を確立すること」です。 最新の論文・手法の調査・検証から、新規アルゴリズムの開発・評価まで、研究開発を中心に担当していただきます。 加えて、受託したPoC案件での技術検証業務にも携わっていただきます。 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。 更なる成長のため、AI（音声認識・話者認識・LLM）の研究開発体制を強化する必要があります。 そこで、音声認識・話者認識・LLM領域における先端技術の研究開発を通じて、プロダクトの競争力を高めるリサーチエンジニアを募集します。 事業・ポジションの魅力 研究成果が実プロダクトで活用される環境 研究成果が数万ユーザーに届く実感 官公庁・大手企業の実データで研究開発 プロダクトフィードバックを研究に活かせるサイクル 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の研究開発 NEDO「GENIAC」採択プロジェクトでの先端AI研究開発 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 具体的に期待する役割 音声認識・話者認識・LLMの最新論文を調査・検証し、プロダクトの技術的優位性を研究開発で切り拓くこと 仮説立案・実験設計・プロトタイプ実装を一気通貫で担い、研究成果を数万ユーザーが使うプロダクトへ直接つなげること 論文執筆・学会発表・特許出願を通じて、Nishikaの技術ブランドを対外的に発信していくこと 業務内容 以下の研究開発のタスクを推進していただきます。 文献調査・最新技術のキャッチアップ 最新論文（arXiv、主要国際会議等）のサーベイ 技術トレンドの分析・社内共有 仮説立案・実験設計 課題定義と解決アプローチの策定 評価指標の設定・実験計画の立案 プロトタイプ実装・検証 アルゴリズム実装・実験実施 結果分析・考察・技術レポート作成 研究成果の発信・技術移転 プロダクトチームへの技術知見の共有・連携 論文執筆・学会発表 特許出願 研究開発テーマ（例） 音声認識 最新の音声認識モデル（Whisper、Conformer等）の調査・検証 バッチ処理における精度向上手法の研究 リアルタイム認識の精度・レイテンシ改善に向けた研究 ドメイン適応・Few-shot学習手法の検討 日本語特有の課題（方言、専門用語等）への対応研究 話者認識 話者分離（Speaker Diarization）の精度向上 話者認証（Speaker Verification）の精度向上 声紋を含む話者とそうでない話者の話者認識の精度向上 オーバーラップ音声への対応手法の研究 ノイズ環境下での頑健性向上 LLM 議事録生成に特化したプロンプトエンジニアリング手法の研究 文脈理解・専門用語処理の精度向上 誤認識修正（Post-Correction）手法の開発 Fine-Tuning手法の研究（LoRA、QLoRA等） SLM（小規模言語モデル）の開発・最適化 推論効率化手法の研究（量子化、蒸留等） 技術スタック プログラミング言語: Python AI/MLフレームワーク: PyTorch, HuggingFace, Transformers LLMアプリケーションフレームワーク: LangChain 音声処理: librosa, torchaudio, pydub 実験管理・モニタリング: MLflow, Weights & Biases, Langfuse 開発ツール: Git, Docker クラウド: AWS, Azure, GCP 必須要件 以下いずれかの経験・実績 音声認識・音声処理・話者認識分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験） LLM・自然言語処理分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験） Kaggle等データ分析コンペでの賞金圏内入賞経験 かつ Python・PyTorchを用いた機械学習モデルの実装経験 英語論文の読解能力 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 トップカンファレンスでの複数論文採択経験 音声認識・話者認識の両分野での研究経験 LLMのFine-Tuning・コンテキストエンジニアリング経験 博士号取得または博士課程在籍 特許出願・取得経験 こんな人と働きたい 最新の研究動向に強い関心を持ち、継続的に学習できる方 実験結果を論理的に分析し、次の打ち手を考えられる方 研究成果を論文・ブログ・社内勉強会等で積極的に発信できる方 プロダクトチームと協働し、研究成果の技術移転に関心がある方 「研究のための研究」ではなく、「ユーザーに価値を届けるための研究」という意識を持てる キャリアパス 入社直後〜中期 研究開発を通じて、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領域における最新技術の調査・検証スキル 実験設計・プロトタイプ実装・評価分析のスキル 研究成果を論文・技術レポート・社内勉強会等で発信するスキル プロダクトチームとの技術連携スキル(研究成果の技術移転、実データに基づく課題発見等) 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 リサーチエンジニアのリード リサーチエンジニア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