【京都/東京】Research Engineer(AI/ML)/大学発AIスタートアップの求人

以下3領域のうち、専門性を持つ領域を軸に、段階的に他領域へも関与いただきます。

【1.RAG / AIエージェント】
・図面・帳票・BOM・見積等が蓄積されたDB基盤から、必要な情報を的確に引き出すRAGパイプラインの設計
・ベクトル検索と構造化データ検索を組み合わせたハイブリッド検索の設計・精度改善
・検索精度の評価指標設計と、継続的な改善サイクルの構築
・製造現場の問いに答えるAIエージェントの設計・実装

【2.2D図面から3Dへの復元】
・2D機械図面から3D形状を復元する技術の調査・検証・実装
・3D表現(メッシュ / 点群 / B-rep 等)の選定と、CADデータとの相互変換の設計
・学習データ(CADからの合成データ含む)の設計・構築

【3.図面OCR / 情報抽出】
・図面からの寸法・公差・材質・表題欄・注記等の抽出精度向上
・物体検出・レイアウト解析・VLMを組み合わせた抽出パイプラインの設計
・手書き・かすれ・低品質スキャンへの頑健性向上
・アノテーション運用とデータセット構築のリード

【共通】
・論文サーベイからの技術選定と、PoCから本番実装への橋渡し
・精度指標と事業KPIを接続した優先順位づけ
・将来の研究開発チーム組成に向けた技術標準の整備

●技術環境
Python 3.11 / FastAPI / PyTorch / Ultralytics(YOLO) / OpenCV / PyMuPDF / ezdxf / Qdrant / PostgreSQL /
OpenAI API / Anthropic Claude API / Gemini on Vertex AI / Google Document AI / AWS(ECS Fargate, S3, SQS)

●必須(MUST)
【共通】
・Pythonでの実務開発経験3年以上(研究コードに留まらず、プロダクトに載せられる品質のコードを書ける)
・深層学習またはLLMを用いたシステムの本番運用経験(PoC止まりでないこと)
・論文サーベイから技術選定、仮説検証、評価設計までを自走できる
・曖昧な課題を自ら定義し、定量的な成功基準に落とし込める
・未確立領域における技術的意思決定の責任を自ら取りにいける姿勢

【領域別(A・B・Cのいずれか1つに該当)】
A.RAG / AIエージェント
・LLMを用いたRAG・エージェントの設計および本番運用経験
・ベクトルDB(Qdrant / pgvector / Elasticsearch 等)を用いた検索基盤の構築経験
・検索精度の定量評価(Recall@k / nDCG / RAGAS 等)と改善サイクルを回した経験

B.2Dから3Dへの復元
・3D幾何処理・CAD/CG領域の研究または開発経験(修士以上、または同等の実務)
・3D表現(メッシュ / 点群 / ボクセル / NeRF / 3DGS / SDF / B-rep)いずれかの実装経験
・PyTorch等での深層学習モデルの実装・学習・評価の一連経験

C.図面OCR / 情報抽出
・OCR・文書AI(Document AI / LayoutLM / Donut / VLM 等)の実装・運用経験
・物体検出・セグメンテーション(YOLO / DETR / Detectron2 等)の実務経験
・抽出精度の評価設計とアノテーション運用の経験

●歓迎(WANT)
【共通】
・情報系・機械系・数理系の修士または博士
・Docker / AWS・GCP上でのモデルサービング経験
・GPU学習基盤の運用・分散学習の経験
・製造業ドメインの実務または研究経験
・OSS貢献・技術発信・Kaggle等のコンペ実績
・研究チームの立ち上げ・採用・育成経験
・担当領域以外の2領域への関心と学習意欲

【A.RAG / AIエージェント】
・Tool calling / MCP / マルチエージェントのオーケストレーション設計
・ハイブリッド検索・リランキング・クエリ書き換えのチューニング
・LLMOps(プロンプト管理、トレーシング、回帰評価の自動化)
・ファインチューニング / 蒸留 / 小型モデルの自社運用
・ドメイン特化オントロジー・ナレッジグラフの設計
・Text-to-SQL 等、構造化データとの結合設計

【B.2Dから3Dへの復元】
・CADカーネル・ライブラリ(OpenCASCADE / Open3D / trimesh / ezdxf)の利用経験
・機械図面・第三角法・GD&T(幾何公差)等の製造業ドメイン知識
・STEP / IGES / DXF / DWG のパース・生成経験
・3D再構成・単眼深度推定・マルチビューステレオの研究経験
・査読付き論文・学会発表(CVPR / SIGGRAPH / ICCV / CAD系)
・CADレンダリングによる合成学習データ生成の経験

【C.図面OCR / 情報抽出】
・図面特有要素(寸法線、公差、表題欄、注記、溶接記号)の抽出経験
・手書き文字・かすれ・スキャンノイズを含む低品質文書への対応経験
・VLM(GPT-4o / Gemini / Claude)を用いた抽出パイプラインの構築
・表構造認識(Table Structure Recognition)
・アノテーションツール整備・データセット構築のリード経験

●求める人物像
・教育体制より「自走できる環境」を好む方
・研究のための研究ではなく、顧客価値からの逆算ができる方
・正解のない領域に、不確実なまま踏み込める方
・事業と研究の接続点を常に意識できる方

大学発AIスタートアップ