ストックマークが解決する社会課題は、日本の海外との競争力の低下です。 国内GDPの20％を占める最大産業である『製造業を中心に国内エンタープライズ企業』は、イノベーションのジレンマを抱えています。 イノベーションを作り出す最前線で働かれている、商品開発・技術開発・事業開発・R&Dの担当者は、イノベーションを生み出すために、自社の技術を活かす用途探索&技術分析、マートケット理解を進めるために市場調査を行われていますが、情報のスピードが速く膨大にある現代において、人間の力や、既存のツールでは、対応しきれない実態があります。 弊社は、社内外にある世の中にある膨大なテキストデータを自然言語処理AIで解析し、次世代のアイデア創出ができる仕組みを、自社のSaasプラットフォームを通じて提供しています。 是非、次世代のビジネスパーソンのプラットフォームを生み出し、人類にとってイノベーションの絶えない豊かな社会を実現していきましょう！ ▼サービス紹介 ストックマークのサービスは、日英中の3.5万サイトもの膨大な情報網から、自然言語処理を活用して、ニュース/ IR / 特許 / 論文 / 社内資料を解析し、最適な形で情報をお届けし、次世代のイノベーション創出＆アイデア創出の仕組みを提供し、新しくビジネスチャンスを発掘する支援を行っております。 ▼Anews（エーニュース） 情報収集SaaS 業務に直結する情報をAIとヒトのナレッジから、個人/チーム/組織単位で収集が可能 組織全体の「暗黙知」を「形式知」に変えて、組織全体の情報感度を高め、 事業アイディアの着想と組織内での発展を促します ▼Astrategy（エーストラテジー） 市場分析SaaS AIが技術や事例/リスク＆チャンスなど該当情報の意味を理解した情報を、市場分析から将来予測が可能なデータにしご提供することで、様々な分析が可能 ▼お客様紹介 日経225を中心とした日本の大手企業が利用 パナソニック様、日立製作所様、味の素様、みずほ銀行様、帝人様、セブン銀行様、三菱商事様、サントリー様、JTB様、リクルートホールディングス様、リクルートキャリア様、ソフトバンク様 など 【関連資料】 ▼【超オススメ】いま注目のAI！自然言語処理の実社会活用と未来構想　〜アカデミック、ベンチャーキャピタル、海外動向、スタートアップから見た実態〜 https://youtu.be/YzSa9aUTk8o ▼CEO林 インタビュー動画 https://youtu.be/nNAG1uByRbY ▼CTO有馬 インタビュー動画 https://youtu.be/yFsB0GfwaFU ▼Technology Fast50 2022 Japan https://stockmark.co.jp/news/20230519 ▼Stockmark オープン社内報（Youtube） https://youtube.com/playlist?list=PLrZHMFQXt_asWdFjymZAIc1h6WrE4kKBa ▼coevo　当社運営のオウンドメディア https://stockmark.co.jp/coevo

イノベーションを生み出すための、「効率化」の課題は、様々なサービスがリリースされ、解くべき課題ではなく、やることが当たり前の社会となりました。 だからこそ、スタートアップの次なる課題は、「効率化」の先にある、イノベーションを生み出し、日本から競争力を生み出す最前線に立つことであると考えます。

「カスタマーサクセスセントリックに意思決定をする自律分散型組織へ」 当社は、お客様のサクセスを中心に意思決定をすることを重視しています。 そうすることによって、現場でスピーディに意思決定が可能になり、より自律したチームとなっていくことができ、お客様から必要とされる提供価値を作り続けていくことができます。 また、カオスな状態でも、お客様を中心にできる方法を考え自律的に動くことができるからこそ、仕事を楽しく、自分ごとにしながら、高いパフォーマンスが出せるチームになっていきます。

【現状の課題】 ・クローリングしたWebニュースのHTML/PDFから自動抽出したコンテンツにノイズや抽出不足が多く、検索やレコメンデーションのPrecision/Recallを下げる要因となっている。 ・PDFやスライド形式の資料から主題や結論に関する記述を的確に抽出することができない。 ・内容が同一のニュースを自動判定する精度が十分ではなく、同一のニュースが顧客に配信されてしまう。 ・ビジネスと関係の薄いエンタメなどの記事を自動判定しきれず顧客に配信されてしまう。 ・日本語LLM作成のためのノイズの少ない日本語文書が不足している 【ミッション】 世界中のビジネスデータから顧客に最適な情報を配信するために、自社プロダクトのコンテンツ配信基盤の技術検証及び製品開発を担っていただきます。 ・自社プロダクトのコンテンツ配信基盤における、機械学習を用いた検証、実装の主体的な推進 ・機械学習を用いたプロダクト改善企画の立案 【業務内容】 ・自然言語処理や画像処理を用いた、HTML/PDF/パワーポイント等の多種ドキュメントに対するコンテンツ抽出エンジンのアルゴリズム検証と製品パイプライン開発 ・言語モデルを用いた、顧客配信用ニューステキストに対するクレンジング処理の精度向上 ・顧客配信用コンテンツに対する同一記事判定やカテゴリー判定の精度向上によるPrecision/Recallの向上 ・FaaS/CaaSを用いた機械学習モジュールの分散処理パフォーマンスチューニングと監視設計 ・数万件規模のWebサイトを対象としたWebクローラーの異常検知及び自動復旧機構の検証と実装 ・日本語LLMの学習データとなるクレンジング済みコーパスの作成 【開発環境】 [組織体制] Opendata Team（8名） 内訳：Manager1名、サーバーサイドエンジニア2名、データエンジニア1名、機械学習エンジニア2名、MLOps1名、Data Reliability Engineer1名 [開発言語] Python [コンテナ] Docker [クラウド] AWS (必要に応じてAzure, GoogleCloud) [クラウド] AWS, GCP 【ポジションの魅力】 ・顧客利用データ分析ではなく、実世界に存在するビジネスコンテンツを素材として、汎用的なデータ収集と構造化(Web2text)による価値創出に共に挑戦することができる ・これから本格開発するデータプラットフォーム構築に初期から携わることができる ・FaaSによる大規模データ収集分散処理、機械学習パイプラインの開発/運用を経験できる ・プロダクトチームやカスタマーサクセスと連携し、データで価値を創造するための企画/開発を行うことができる ・Webコンテンツ抽出エンジンの検証を通したリサーチ業務に携わることができる 【必須スキル】※すべて必須 ・理工系大学院を修了 ・機械学習を扱うエンジニアまたはリサーチャー経験3年以上 ・Pythonを用いたアプリケーション開発経験 【歓迎スキル】 ・コンピュータサイエンスに関連する技術分野の修士号または博士号 ・顧客向け自社サービスにおける機械学習を用いた開発/運用経験 ・自然言語処理やテキスト解析を扱う業務経験または研究実績 ・クラウドサービスを用いた機械学習パイプラインの実装経験 ・リーダーなどの立場で事業背景を理解し自ら短期施策を立案/実行した経験 【求める人物像】 ・コンピュータサイエンス、分散処理が好き ・最新の理論や事例をフォロー、検証するのが好き ・与えられた課題だけでなく、自ら問いを立て、そのために必要な解決策を生み出せる ・ビジネスサイドとコミュニケーションしながら、いかにプロダクトに貢献できるかを考えられる ・前向きなチャレンジ精神 ＜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可能な方 　目安：日常会話レベル 最後に 当社は、独自の自然言語処理AIを活用した、AI SaaSで日本企業の成長を後押しすることを目指していスタートアップです。2022年8月にシリーズCで11億の資金調達完了。2024年2月には、経済産業省およびNEDOが推進する「GENIACプロジェクト」に採択され、従業員も100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！ リモートワークなど働きやすさも大事にしています。お気軽に「話を聞いてみたい」よりエントリーしてください！ 【関連資料】 ・Opendata Unitのご紹介 https://stockmark.wraptas.site/48e328c4d33a480f837a6509f575db8f