■募集内容■ 産業現場の図面/CAD/BIM・表・画像/動画など複雑なマルチモーダルなデータを扱い、LLM/VLM/Agent機能をつくるポジションです。 レイアウト（配置）を理解して必要な要素を取り出し、似ている図面の検索や差分のハイライト、根拠（座標/ページ）の提示までを設計。作った処理はAPI化して、現場のUIや既存システムに届けます。 この募集はAPI開発職ではなく、AI処理の設計・評価・改善が主軸です。まずは前処理や評価データ作成など取り組みやすいタスクから合流し、メンターのレビューのもと小さく作って検証するサイクルで段階的にスキルアップできます（学生歓迎） ■仕事のやりがい■ 図表など複雑なドキュメントの生成AI活用における専門的な性能改善：図面や表のドキュメントを理解して、前処理・後処理など論文技術手法を選定し、現場で使いやすい体験を設計。 非テキストを業務で活かす：文書以外のデータを扱えることで、AIの適用範囲を一気に広げる。 0→1→運用の近さ：抽出精度を上げたら、すぐAPI→UI連携→現場試行へ。成果が直に見える環境です。 ■求める人物像■ 図面・表・画像・ドキュメントを構造として捉え直すのが好き 仮説→実装→評価→改善を短サイクルで回せる ■求める経験とスキル■ Pythonでの実装経験（前処理・スクリプト・小さなAPI化のいずれか） 次のうちどれか1つの実務/個人/研究経験： レイアウト解析（PDF/画像から段落・表・領域などの構造を取得） 要素抽出（表のセル構造化、領域/物体検出 など） 類似検索/照合（似た図面の検索、図面↔仕様書の突合せ など） 小さな評価データを作り、抽出/検出の精度を測って改善した経験 Git/GitHub経験 ■歓迎条件■ 図面/CAD/BIMの扱い経験、または業務での図面・表データの前処理経験 根拠表示（ページ/座標/ハイライト）を伴う回答設計 ベクタ検索やVLM等の活用経験／FastAPI 等でのAPI化／クラウド上での動作検証 公開リポジトリ／デモ／技術記事など成果が見えるアウトプット ■開発環境例■ 言語：Python（必要に応じて TypeScript 連携） 処理：レイアウト解析/OCR/要素抽出/類似検索（ライブラリ・モデルは案件に応じて選定） API：FastAPI（抽出・照合・要約のエンドポイント化） 連携：社内のAI共通API、フロント/既存システムとの入出力合意 コラボ：GitHub／Notion／Slack 評価：抽出/検出の精度・再現性を小規模データで継続測定 ■働き方■ 稼働目安：週10時間〜（副業・業務委託OK／学生歓迎） 基本ハイブリッド(週1回対面@本郷にてミーティング) フルリモート可（全国から参加可能） 学業・本業と柔軟に両立できます ■こんな方におすすめ■ 図面・表・画像の“構造”を捉え、根拠付きで返すAIを実装したい テキストRAGだけでなく、非テキストの現場データにもAIを広げたい 小さなチームで裁量を持って素早く改善したい 最後まで目を通して頂きありがとうございます。 少しでも弊社に興味が湧きましたら、お気軽にご応募ください！ 面談は基本的にオンラインで対応可能ですので、まずはフランクにお話し出来ればと思います。