■募集内容■ EpicAIは、松尾研究室発のスタートアップとして、大手製造業・建設業を中心に、現場業務へのAI導入をテーマ設計から伴走するプロジェクトを手がけています。 製造・建設・インフラの現場では、図面、表、仕様書、業務ドキュメント、シミュレーション結果など、 人の経験や勘に頼って処理されてきた複雑なデータが数多く存在します。 私たちは、こうした業務に対して「AIで本当に解けるのか」「業務で使える精度が出るのか」 をPoC（技術検証）を通じて見極め、AI導入として成立させることを重視しています。 本ポジションでは、AI導入プロジェクトにおけるPoC開発・精度検証を主に担当するAIエンジニアを募集しています。 本番システムの運用や保守を担うポジションではなく、研究と実務の間に立ち、AIが使えるかどうかを技術的に証明する役割です。 ■ 具体的な業務内容 AIエンジニアとして、主に以下の業務を担当します。 図面・文書・表・画像などの業務データの理解・前処理 論文や既存技術をベースにしたPoCの設計・実装 LLM / RAG / Agent / マルチモーダル手法の適用検討 業務で使えるかを判断するための精度検証・評価設計 精度が出ない原因の分析と改善 本番導入に向けたモデル仕様整理・ ■仕事のやりがい■ 論文や新しい手法を、実際の業務データで試せる PoC開発から精度検証まで、AI導入で最も難しい部分を任される 案件ごとに異なる業務課題に対し、技術選定から関われる 少人数チームのため、提案したアイデアがすぐにプロジェクトに反映される 図面・BIM・仕様書・シミュレーションなど、産業ならではのデータを扱える PoC止まりではなく、「導入判断に使われる成果物」を作れる ■求める人物像■ 論文や新しい技術を読んで、まず実装してみるのが好きな方 精度が出ない理由を考え、改善するプロセスを楽しめる方 業務や現場の課題を理解しながらAIを適用したい方 研究成果を、社会で使われる形にしたい方 少人数のチームで裁量を持って働きたい方 ■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。 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。