リンカーズ株式会社

AIエンジニア【自然言語処理/週4リモートOK】

現在、同社では技術や製品のB2Bマッチングプラットフォーマーとして多くの企業様をサポートしたノウハウをもとに、製造業向けのSaaSの新規開発を進めております。
本サービスは、技術調査業務や社内外との連携業務を自動化・効率化することで、研究開発の生産性向上や新技術の事業化率向上に貢献することを目指しています。

このSaaSにおいて、実際に課題が解決できるような企業・研究者とのマッチングを実現するには、企業・研究者に関する十分に構造化されていない様々なデータ（企業・研究者情報、ニュース、特許、論文など）を扱ったり、検索したりするアルゴリズムや技術の開発が必要不可欠です。
新規事業の立ち上げにおいて、これらを技術的に実現し、精度を高め、運用すべく、機械学習エンジニアを募集します。

【職務内容】
製造業向けのSaaS開発において、自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）を活用したプロダクト開発をご担当いただきます。顧客からのフィードバックを取り入れながら、改善を繰り返しサービスの向上に取り組んでいただきます。

■多様で構造化されていないデータ（特許や論文、企業情報、企業のプレスリリース情報など）を処理・検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善
■学習・評価のためのデータ整備、エラー分析、それに基づく改善案の立案および改善の実施
■マッチングサービスの運用手法や社内・社外ユーザーが行っているプロセスの把握・理解
■上記関係者のフィードバックを受けて継続的な改善の実施
■これらの技術をWebサービスとして実現するため、PythonやLLMを用いた機能実装を行う

【ポジションの魅力】
■新規事業開発に正式リリース前から携われる
これまで社内で手作業により運用してきたサービスを、豊富な業務ノウハウを基盤にSaaSとして製品化していくフェーズです。単なるAPI連携に留まらず、アルゴリズムの仕組みそのものに踏み込みながら、検索精度や自然言語処理のあり方を探究していく“ことば”を扱う仕事です。研究的なアプローチを活かしつつ、開発・設計・改善と幅広い工程に関与でき、自らのアイデアや技術をダイレクトにサービスへ反映できる環境が整っています。

■技術向上と相互学習環境
言語処理学会や人工知能学会が主催する年次大会（NLP、JSAI）に参加しています。また、AI領域の責任者（新規事業推進室 機械学習マネージャー）の金本は、書籍『実践 LLMアプリケーション開発　―プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き』（2025年9月発行）を監訳。金本をはじめとした機械学習・自然言語処理に精通したメンバーやエンジニア間で、技術向上のため日常的に意見交換を行っています。
ほか、定期的な社内勉強会の実施、外部コミュニティ・カンファレンス・社外勉強会への積極的参加、技術顧問との定期的なコミュニケーションなど、多角的な学習環境があります。

★「Linkers（リンカーズ）」：有力企業10万社以上とのネットワーク★
　　　　　　　　日本のものづくり業界を元気にします！
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◆同社は、【大手メーカーの製造ニーズ】と【技術ある受注メーカー】の出会いの在り方を見直し、最速・最適な企業マッチングを提供しています。
最適な「出会い」をサポートするために、企業間マッチングサービス「Linkers」、オンラインのWEB展示会「eEXPO」を運営しています。
【実績】
◆サービスが開始してから2年間で250案件以上の依頼を受け、マッチングをサポートしております。
◆新製品開発、コスト削減等にまつわる問題を解決するために、全国の産業支援機関などの中小企業支援専門家1,700名以上とネットワークを繋ぎ、日本全国のモノづくり企業の有力情報を統合しています。

★第一回ニッポン事業構想大賞(2016)
★日本イノベーター大賞2015、第四回日本ビジネスモデル大賞(2016)受賞
★その他メディア掲載実績多数(ガイアの夜明け・クローズアップ現代等)

• リモートワーク可

＜経験・スキル＞

【必須要件】
■Pythonを用いた自然言語処理の実務経験、または大学・大学院等での研究経験
■機械学習モデルや検索システムにおいて、定量評価とエラー分析に基づき改善した経験


【歓迎要件】
・以下のような自然言語にまつわる業務に関して、評価・改善を行い、
　社外公開されたWebサービスに導入して、継続的に開発・運用した経験
　　ーLLMを利用して、要件に合わせたPrompt Engineeringを実施
　　ー固有表現抽出、情報抽出、エンティティリンキングなど構造化されていない文章の処理
　　ー学習データを構築してニューラルモデル、回帰モデルなどを学習・評価
　　ーアノテーションガイドラインの作成を含む、自然言語処理向けのデータ作成
　　ーElasticsearch, Solrなどの検索システムにてパラメータ・インデックスの調整
　　ールールベースや既存のライブラリを組み合わせた自然言語処理システムの構築
　・クラウドサービス（AWS, GCP, Azure）の利用・運用経験
　・英文の論文を読み、再現実験した経験