生成AI機械学習エンジニア

薬局の主要業務を支えるSaaSプロダクト群に、生成AIを用いた機能を組み込む機械学習エンジニアのポジションです。対象にはMusubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理などが含まれ、既存プロダクトの機能拡張に加えて、将来の社会実装を見据えた活用事例の検討や特許化にも関わります。

担当するのは、自然言語処理を用いるユースケースの設計から検証までの一連の業務です。音声認識やデータの構造化を例に、解くべき問題を定義し、実験を計画・実施して結果を評価します。プロダクト本体と実験基盤の設計・実装、プロダクトの利用状況に関するデータ分析、分析結果に基づく課題設定と改善施策の立案も行います。特許化に向けては、企画段階から実現可能性の確認までを担当します。

薬局業務で利用されるプロダクトであるため、単にAIの精度を高めるだけでなく、信頼性と品質を多面的に考えることが求められます。コスト、処理速度、セキュリティ、AI安全性などの要素を含め、用途に適したバランスを検討します。

所属先はData & AI領域の生成AI研究開発チームです。チームにはEM、DSまたはMLE、SWE、PdM、薬剤師のDomain Expertが在籍しています。社内ではPdM、CS、SRE、DREの各チームと連携します。プロダクト開発に必要な役割がチーム内にそろっている体制とされています。

開発環境としてReact、Hono、TypeScript、Python、AWSのGlue・Athena・ECS Fargate・SageMaker・Lamdba・CDK、Azure OpenAI Service、GCPのVertexAI、Databricksが挙げられています。LLMはOpenAI、Gemini、Claude（Amazon Bedrock）を利用し、AI SaaSとしてGitHub Copilot、Dify、Cursor、Devin、NotebookLMが示されています。

生成AIはプロダクトだけでなく業務の生産性向上にも活用され、エンジニア、PdM、デザイナーが参加する部門横断の知識共有や勉強会があります。医療情報を扱うことから、セキュリティリスクへの対応と生産性の両立を目的に社内ガイドラインも策定されています。

勤務地は東京都港区西新橋2-8-6 住友不動産日比谷ビル5Fです。選考は書類選考、カジュアル面談、面接3〜4回、適性検査、back checkを使ったリファレンスチェック、オファー面談の順で進みます。選考内容は状況により変更される場合があります。