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）

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）

仕事概要

【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】

• 図表を含む文書を解読するためのAI、レイアウト解析について

• 文書画像構造化の新ベンチマーク OmniDocBench-JASynの構築

• Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B：日本語ドキュメント読解のためのChain-of-Thought視覚言語モデル

必須スキル

【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】

• 図表を含む文書を解読するためのAI、レイアウト解析について

• 文書画像構造化の新ベンチマーク OmniDocBench-JASynの構築

• Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B：日本語ドキュメント読解のためのChain-of-Thought視覚言語モデル

歓迎スキル

• 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）

求める人物像

• 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

応募概要

給与

• 月給：667,000円〜1,250,000円

＜内訳＞
基本給：439,566円〜871,847円
生涯設計手当：55,000円
固定残業代45時間分：172,434円〜323,153円（超過分は別途支給）
※生涯設計手当：確定拠出年金掛金及び生涯設計前払金の組み合わせとして支給

＜想定年収＞
8,000,000円〜15,000,000円　※月給×12ヶ月

• 昇給あり（年2回/5月、11月）

勤務地

\\【本社所在地】\\

• 東京都港区南青山 1 丁目12-3 LIFORK MINAMI AOYAMA S209

\\【就業場所】\\

• 本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし）

※フルリモートワーク可

\\【リモートワークについて】\\

• 基本的にはフルリモート体制

居住地は日本国内に限ります（海外に居住してのフルリモート不可）

• 本社への出社について

弊社の定める通勤圏（一都三県）居住者は、リモート/出社を回数制限なく自由に使い分けながら勤務可能です
一都三県以外の居住者は、月1回業務とは関係なく自由に出社可能です

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています

雇用形態

正社員

勤務体系

\\【就業時間】\\

• フレックスタイム制（コアタイム：10:00～14:00）

1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数
※時間外労働あり（月平均10〜20時間）

リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

\\【休日休暇】\\

• 年間休日123日
• 土日祝（完全週休2日制）
• 年末年始休暇
• 有給休暇（入社時付与　※付与日数は入社月による）
• 産前産後休暇
• 育児休暇

試用期間

あり（3ヶ月） ※期間中の条件変更なし

福利厚生

\\【保険】\\

• 各種社会保険完備（関東ITソフトウェア健康保険組合加入）

\\【その他】\\

• 通勤交通費（リモートのため実費支給）
• 成長加速費（自己研鑽・AI活用に関する費用補助/年間24万円まで経費として申請可）
• 企業型確定拠出年金
• 定期健康診断
• インフルエンザ予防接種
• PC貸与（MacBookPro）
• オフィスにて水/コーヒー/炭酸/アルコールなどのドリンク無料提供
• 屋内禁煙（屋外喫煙所あり）

\\【教育・スキルアップ】\\

• 入社後5日間のオンボーディングあり

\\【社内コミュニケーション】\\

• 週1回全社オンラインミーティング
• 月1回懇親会（オフライン開催、一部オンライン有り）
• 半期1回キックオフ（オンライン＆オフラインのハイブリッド開催）