▼募集背景 現在、Azure AI Services上に構築した文書理解AIを活用し、教育関連ドキュメントから必要な情報を自動抽出・構造化しています。今後は、これらのモデル群を継続的に改善しつつ、新たに対象とする文書への抽出手法の設計・拡張を進めていくフェーズにあります。 本ポジションでは、自然言語処理・Named Entity Recognition（NER）・検索精度向上など、ご自身の強みを活かしながら、文書理解AIの品質向上と新領域への展開をリードいただきます。 ▼お任せしたいこと 教育関連文書（求人票・指定校推薦書など）のデータ抽出や検索機能の精度を高めるため、 ご経験や関心に応じて、以下のいずれかの領域を中心に担当いただきます。 《文書理解・情報抽出（NLP / NER）》 - Azure Document Intelligenceを用いた文書解析パイプラインの改善・評価 - 様々な様式の文書に対するエンティティ抽出（NER）や構造化ロジックの設計 - 抽出結果の精度分析および再学習・評価プロセスの最適化 《検索・要約（Retrieval / RAG）》 - Azure Cognitive Search / OpenAI API を活用した検索・要約機能の高度化 - Embedding検索、RAG構成、クエリ拡張などを通じた再現率・精度改善 - Precision / Recall / F1などの指標を用いた性能モニタリングと改善提案 《LLM応用・AI実装（Experimentation）》 - プロンプト設計・チューニングによるLLMの活用検証 - 新しいAzure AI機能やLLM APIを利用した文書理解タスクの拡張・自動化 《MLOps / 自動化》 - Python / Go による評価ツール・自動化スクリプト・API連携の開発 - データ処理・モデル評価を支える軽量パイプラインの設計 ※特定の技術分野に精通している方も、広く機械学習応用に携わってきた方も歓迎します。 　選考の中で得意領域や関心分野をすり合わせながら、担当範囲を柔軟に決定します。 ▼仕事の魅力 教育現場という社会的意義の大きい領域で、AI技術を実際のプロダクトに落とし込む経験ができます。 Azure AI ServicesやLLMを活用した文書理解・検索システムの改善に取り組み、 　モデルの精度向上を事業価値に直結させる実践的な開発環境です。 新しい技術や設計方針の提案を歓迎しており、実装から評価まで一貫して関われます。 実応用を重視しながらも、得られた知見を社外に発信することを推奨しています。 　学会や勉強会、カンファレンスなどでの登壇・発表も自由で、 　プロダクト開発で得た実践知を社会に還元できる環境です。 ▼応募資格（必須） - Pythonを用いた自然言語処理または機械学習の実務経験（2年以上） - Azure Document Intelligence / Cognitive Search / OpenAI API等の利用経験 - NER・情報抽出・検索精度評価などのいずれかの実務経験 - Precision / Recall / F1等の評価指標を用いた性能分析経験 - クラウド環境（Azure / AWS等）でのデータ処理経験 - 英語の技術文献・論文を読解し、モデル構造や研究動向を把握できるリテラシー ▼応募資格（歓迎） - Azure OpenAI / OpenAI APIを活用したLLMアプリケーション開発・最適化経験 - Embedding検索やRAG構成の設計・運用経験 - 非定型文書を対象とした情報抽出や精度改善の実務経験 - モデル精度向上・評価・再学習を継続的に行った実務経験 - PythonまたはGoによる処理パイプライン・自動化ツール開発経験 - 情報系の修士号以上をお持ちの方、または同等の研究・実務経験を有する方 ▼主な使用技術（アプリケーション含む） - Azure AI Services（Document Intelligence, OpenAI API, Cognitive Search） - AWS（EKS, S3, Aurora, Lambda） - Python（Pandas, FastAPI, LangChain, OpenAI SDKなど） - Go（バックエンド連携） - gRPC / REST API - Docker / Kubernetes - GitHub Actions（CI/CD） - Snowflake （データ分析） - リモート勤務またはWeWorkオフィス - 所定労働時間8時間 (フレックスタイム制、コアタイム11:00～17:00)