企業名 |
株式会社APTO |
職種 |
データエンジニア(Web)
、 AIエンジニア(その他)
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業務内容 |
【募集背景】
APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。
近年、
・LLM／VLM／画像・動画モデルなど扱うモデルの高度化
・本番運用を前提とした データ量・品質要件の急激な引き上げ
・顧客ごとに異なる 「モデル性能を左右するデータ要件」
が同時に進み、モデルそのもの以上に「データ設計と評価ループ」がプロダクトの競争力を左右するフェーズに入っています。
現在は、
・データ設計や評価改善が属人的になっている
・モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが、体系化しきれていない
という課題を抱えており、AIモデルの性能を「データの観点から」引き上げられるエンジニアをR&Dの中核メンバーとして迎えたいと考えています。
【このポジションの役割】
本ポジションは、モデルを作るエンジニアではありません。
モデルが「本番で機能する状態」を、データ設計で実現するエンジニアです。
▼主な役割
・LLM／ VLM／画像・動画モデル向けの 学習データ設計
・データ前処理・アノテーション方針の設計・改善
・モデル評価指標の設計、評価結果の分析
・学習 → 評価 → データ改善 の フィードバックループ構築
・モデル開発チーム・プロダクトチームとの連携
「なぜ精度が出ないのか」「どのデータをどう変えるべきか」をデータ側から考え、実行する役割です。
【主軸（最も期待する領域）】
・AIモデル向けデータ設計・前処理・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループの設計
・Pythonを用いたデータ処理・分析
【扱う対象例】
・LLM／VLM 向けテキスト・画像・動画データ
・物体検知・画像認識モデル向けデータ
・アノテーションデータ・メタデータ
※モデルの重み設計やアルゴリズム研究が主業務ではありません。
「データ × モデル性能」の実運用設計が中心です。
【任せたい裁量・意思決定範囲】
・学習データの設計方針・品質基準の策定
・モデル評価指標・評価方法の設計
・アノテーション改善・再設計の判断
・モデル改善に向けた データ戦略の主導
データに関する意思決定を、エンジニアとして主体的に担っていただきます。
【このポジションで得られるもの】
・AIモデル性能を左右するデータ設計の実戦経験
・LLM／VLM 等の最新モデルを「使い切る」視点
・学習 → 評価 → 改善を回す 実運用の知見
【勤務地】
※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）
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応募条件 |
【必須スキル】
▼以下すべてを満たす必要はありませんが、学習データや評価設計について「自ら考え、改善した経験」を重視します。
・機械学習モデル（分類・検出・生成系など）を扱い、モデル性能向上を目的として学習データの設計・改善に関与した実務経験（研究・プロダクトいずれも可）
・Python を用いて、学習・評価用データの前処理、加工、検証を自ら設計・実装した経験
・モデル評価結果を踏まえ、「データをどう変えれば性能が改善するか」を考え、実際に施策を実行した経験（再アノテーション、データ追加、分布調整、ラベル定義の見直し等）
【歓迎スキル】
・LLM／VLM／画像・動画モデルにおけるタスク特性を踏まえたデータ構成・粒度・ラベル設計の経験
・アノテーション業務における、ガイドライン設計、品質基準策定、レビュー、改善サイクル運用の経験
・精度・再現率・F1・BLEU 等の指標を用いた評価結果の解釈・ボトルネック分析の経験
・学習 → 評価 → 改善を意識したデータパイプラインやRLHF基盤構築のご経験
・Data-centric AI／MLOps といった考え方に基づき、モデルだけでなくデータ設計に価値を置いた開発に関心がある方
・研究コミュニティでのアウトプットとして、学会等での論文発表／査読付き発表などの実績がある方
・生成AI（LLM／AIエージェント等）を用いた開発経験があり、エージェント設計・ツール連携（Function calling等）・RAG／検索・マルチモーダル文書理解（VLM／OCR）・安全運用（ファクトチェック／ガードレール）・タスク特化ベンチマークによる継続評価のいずれかに知見／実装経験（または強い関心）がある方
・強化学習を含む学習手法や、課題設定〜分析〜実装〜検証までのDSプロセス、および AI支援コーディングツールの活用・運用の経験
・Robotics・Physical AI領域におけるデータ作成（IL用データ収集・VLA学習用データの生成・評価設計等）の経験がある方
【求める人物像】
・モデル単体よりも 「データと評価で性能を上げる」ことに面白さを感じる方
・研究だけでなく、実運用されるAIプロダクトに関わりたい方
・モデル開発者と対話しながら、データ設計をリードしたい方
・AIプロダクトの“裏側の要”として責任を持ちたい方
※純粋なアルゴリズム研究のみを志向する方には向きません。
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勤務地 |
東京都千代田区岩本町2-4-1神田岩本町プラザビル504
最寄駅：【最寄り駅】都営地下鉄新宿線 岩本町駅から徒歩3分
東京メトロ日比谷線 小伝馬町駅から徒歩6分
各線 秋葉原駅から徒歩6分 |
給与・報酬 |
想定年収600万円〜1500万円
特記事項：【給与】
応相談（経験等に応じて600万円 ～ 1500万円程度を想定）
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就業時間 |
コアタイム：11:00〜15:00
特記事項：フレックスタイム制
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休暇・休日 |
・年次有給休暇
・土日祝日
・夏季休暇
・年末年始休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・生理休暇
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待遇・福利厚生 |
健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
交通費：全額支給
特記事項：【福利厚生】
・健康診断
・インフルエンザ予防接種
・書籍購入費負担
・カンファレンス参加費負担
・社内勉強会
・社内会食費用支援
・1on1
・フリードリンク
・モニター貸与
・自販機設置
【受動喫煙について】
屋内禁煙
【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：対策あり
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こだわり条件 |
学歴不問 即日スタート 経験者優遇 駅から徒歩5分以内 10時以降出社OK 土日祝日休み 交通費支給 社会保険完備 育児支援制度 フレックスタイム制（コアタイムあり） 研修・勉強会充実 |
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