職務内容について
お客様が求めているのは、社内のあらゆる知見から導き出された、信頼できる回答です。それを実現するには、事実を正確に捉える抽出技術、画面上で自在に構築できるオントロジー、そして単なる単語の一致ではなく事象間のつながりをたどる検索機能が不可欠です。
スキャンされた契約書がグラフ内の事実データとして登録されるところから、それらの事実が出典を伴ってモデルに届くまで、スタック全体にわたる開発を担っていただきます。
業務内容
- 情報抽出、エンティティ名寄せ（エンティティ解決）、および事実データに出典を保持させる仕組みを改善する。
- 広範な質問に対応するコミュニティ要約など、GraphRAG検索を構築・調整する。
- 領域の専門家がより使いやすいよう、オントロジービルダーを改善する。
- 実際のテストセットを用いて品質を測定し、その結果を社内に共有する。
- 各業界のリード担当者と連携し、新たな領域をモデリングする。
必須スキル・経験
- 情報検索（リトリーバル）、検索エンジン、またはナレッジグラフの本番環境での構築・運用経験。
- 高いPythonスキル、および型付き言語の実務利用に対する習熟。
- 実際のタスクにおける言語モデルの評価経験。
- 出力結果を「人が実際に必要としているもの」と照らし合わせて検証する習慣。
- トレードオフについて明確に文書化できる記述力。
歓迎スキル・経験
- グラフデータベース、オントロジー、またはセマンティックモデリングの経験。
- 整っていない文書やスキャンデータからの情報抽出の経験。
- 保険、法務、金融など、多くの文書を扱う分野での実務経験。
働く環境・待遇
重要な現場で使われる製品への真のオーナーシップ、ドキュメント化を重視するチーム、そして業務を遂行するための十分な時間を提供します。給与、職位、福利厚生はオファーレター（条件提示書）に明記されます。
選考プロセス
- 初回面談： 採用マネージャーとの約30分の通話。
- 実績の紹介： これまでに構築したものの説明、または短い課題への取り組み。
- チーム面談： とともに、実際の課題を扱うワーキングセッションを行います。
- オファー： 書面にて提示します。
すべての選考ステップにおいて、必ず結果をご連絡します。