グローバルENS（エキスパートネットワークサービス）事業部は、コンサルティングファームや金融機関をはじめとするプロフェッショナルな顧客層へ向けて、地域や言語の壁を超えた高精度な知見マッチングを提供しています。ENS（エキスパートネットワークサービス）業界における日本の先駆者として、AIへの積極的な投資を行っており、Web上の公開情報やAIでは捉えきれない、一次情報のマッチングを自動化する、自律型AIエージェントの開発に挑戦しています。

現在、このAIエージェント開発はアメリカ拠点のエンジニアを中心に進んでいますが、グローバルプロダクトとしてさらなる進化を遂げるためには、「日本語テキストデータへの対応」が不可欠です。具体的には、表記揺れの前処理やチャンキング戦略といったNLP（自然言語処理）のコアなアプローチから、日本語データの精度評価体制の構築、さらには日本と海外のエキスパート間で生じるデータ構造の差異の解消まで、データ基盤の整備から精度向上にいたる多くの技術的課題が山積しています。

これらの課題を迅速に解決し、いち早くユーザーへ価値を届けるため、日本拠点で日本語の自然言語処理と精度評価をリードしていただける機械学習（ML）エンジニアを募集します。予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導し、エンジニアリングとアーキテクチャ設計の両面から、グローバルプロダクトの成長を牽引してくださる方を募集いたします。

【業務概要】
機械学習（ML）エンジニアとして、米国や欧州などの海外拠点に所属する英語話者のエンジニアチームと緊密に協業しながら、予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導していただきます。
※日本・欧米間でのクロスボーダーな開発となるため、週2〜3回ほど早朝または夜間にオンラインミーティングが発生します。

【業務詳細】

• グローバル協働でのプロダクト開発： 海外拠点のエンジニアと連携したAIエージェント機能の開発・実装
• マルチプロバイダーの活用： コスト最適化やシステム堅牢性（レジリエンス）の担保を見据えた、複数プロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google等）のLLM選定・モデルおよびAIエージェントの設計・検証
• MLOpsの推進： ベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプラインの構築、モデルの学習・モニタリング・バージョン管理の仕組み化
• 基盤最適化： 機械学習モデルの推論パフォーマンスおよびスケーラビリティの最適化
• LLMの高度化： ドメイン特化のためのLLMのファインチューニング、および学習プロセスの設計・実装
• 技術リサーチ： 機械学習・MLOps・LLM領域における最新トレンドのキャッチアップと、新技術・手法の調査、およびプロダクトへの導入提案
  （※実際の担当領域は、ご経験やご志向に応じて柔軟に決定いたします。）

【プロダクト・サービスへの組み込み例】
・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。
・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。
・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。

【このポジションに期待する役割】
自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。

• 開発言語： Python, SQL
• AI/ML・オーケストレーション： Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
• バックエンド・Webフレームワーク： FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
• データ基盤・検索エンジン： Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
• インフラ・DevOps： Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps
• コミュニケーション: Slack, Google meet,Jira
• ドキュメント管理: esa, Confluence,
• AIツール: Claude Code, Devin, ChatGPT

・機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が当社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます
ビザスクでは、80万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。当社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。
自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。

・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。
課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。

・国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます
日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、当社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。
海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。
ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。

・ML、バックエンド開発経験（目安：実務3年以上）

• 大規模なPythonコードベースを自立して理解し、開発を進められること

・以下のいずれかに関するコアな技術、実務経験

• LLMオーケストレーション（Structured Outputs、Tool use、Agentワークフローなど）
• 表形式データを用いたMLパイプライン（特徴量エンジニアリング、ランキングモデル/LTR、モデル評価など）
• 近年のDevOps/MLOps環境（Docker、pytest、CI/CDパイプラインなど）
  ・コンピュータサイエンス、データサイエンス、数学、統計学等の学士号・修士号取得者、または同等の知識・経験
  ・ビジネスレベルの英語力（会話・読解・ライティング）※米国や欧州の海外エンジニアリングチームと日常的に連携ができるレベルを想定しています。

・パブリッククラウド環境での開発経験
・エンジニア以外のメンバーと協力しながら、継続的な開発・運用を通じてサービスを成長させた経験
・日常会話レベルの日本語力（会話・読解・ライティング）

・プロダクトの成長に情熱を持てる方
ミッションに共感し、社会的意義のあるプロダクトを自らの手で育てたい方。技術負債の解消も「面白い課題」と捉え取り組める方。

・技術への探究心とクオリティへのこだわりがある方
常に変化する技術トレンドを吸収し、長期的な運用を見据えた保守性の高い美しい設計・実装にこだわりを持てる方。

・チームの力を最大化し、グローバルに活躍できる方
職能の壁を超えて積極的にアウトプットを出し、日本語・英語を駆使してチームメンバーとオープンな議論ができる方。

■ナレッジプラットーフォーム事業／事業代表インタビュー
ナレッジプラットフォームという新たな産業をつくりたい ～事業代表の宮崎が描く未来～
■グローバルENS事業／事業代表・CTOインタビュー
AIはENS業界の敵か味方か？～One productで叶える、知見アクセスの未来～

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