Research Engineer (Japan)
Offer summary
Qualifications:
修士号以上のコンピュータサイエンスの学位または同等の知識を持つこと, PyTorchまたはTensorFlowを用いた深層学習モデルの開発経験があること, RDBMS、KVS、全文検索エンジンを用いたデータ検索の基本的な知識を持つこと, Python以外のプログラミング言語（Java, C#, C++, Rust, Go, JavaScript, TypeScript）の経験があること.Key responsibilities:
- 自然言語処理モデルの作成・改善を担当すること
- 新機能の検討、設計、実装、改善を行うこと
- 契約書データの解析手法や検索アルゴリズムの研究開発に携わること
- お客様の課題解決のためのプロトタイプ開発やトライアルを実施すること
Job description
弊社は、MITとStanford大学院の卒業生によって2021年4月に設立されたリーガルテック企業です。
「エンジニアはIDE（エディタ）のおかげで効率的にコーディングができる。IDEのようなエディタが非エンジニア向けにもあれば、非エンジニアももっと効率的に文書作成ができるのではないか？」こうした問題意識から、弊社はソフトウェアエンジニアが効率性向上のために利用するIDE（エディタ）の概念を、非エンジニアの文書作成に適用する製品を展開しています。
AIを使った生成ではなく、まずはIDEが実装しているようなフォーマット調整やインデント調整等を実装することで、人間が法務文書作成に注力できるようにするものです。顧客の大半は弁護士事務所および企業法務部で、大規模・中規模弁護士事務所はほぼすべて、多数の大企業に導入していただいております。そして、創業からすぐに高い収益を上げたことから、約四年間にわたり外部からの資金調達を行わずに急激な成長を遂げました。
特にエンジニアリングファーストの企業として、量よりも質を優先しています。弊社チームメンバーの約70%は、Microsoft、IBM、HTC、Yahoo!などの企業やNTT研究所での豊富な経験を持つソフトウェアエンジニアです。
CEO藤井自身も、優秀なソフトウェアエンジニアであり、加えて経営管理においても豊かな経験を有しているため、それを基にソフトウェアエンジニアを評価し、価値を高める組織を構築を実現しています。
詳しい機能にご関心がある方はこちらの資料をご覧ください: BoostDraft Company Deck
- エンジニアファーストの組織作り
- CEOの藤井をはじめとし、社員の約7割がエンジニアで構成されており、各メンバーはMicrosoft, IBM, HTC, LINEヤフー, NTT研究所などの有力企業で経験を積んでいます。
- 研究開発への投資
- 顧客の課題を基に様々な機能を高速に導入しています。IDEの概念を応用し、バージョン管理・比較、パッケージ管理、プラグイン等、ソフトウェア開発では当たり前の機能を自然言語のエディタに導入しており、また、近年進歩の著しい生成AIなど機械学習技術を利用した機能も実装、導入しております。
- 事業の成長性
- 2022年から2023年にかけては年間売上成長率も300％を記録し、黒字化に成功しております。またアメリカ、イギリス、韓国など含め既に海外展開を行っており、これらを完全自己資金のみで達成しました。
- BoostDraftはエンジニアファーストを掲げたテック企業です。テック企業の原動力はR&Dであり、弊社でも最先端技術のtrial & errorを繰り返し、日々プロダクトの高度化・新機能の導入に努めております。
- 弊社のR&Dの特徴は、高速なプロトタイプ実装とユーザトライアルによる効果測定にあります。新機能の企画立案から１週間ー１か月程度で社内トライアルを実施し、社内トライアルの結果次第で、お客様の実際の業務の中でトライアルをお願いしております。既に弊社のソフトウェアは多くのお客様に使っていただいておりますが、その中には新機能の実験に協力いただけるお客様もいらっしゃいます。
- R&Dと製品化の間には、魔の川、死の谷と呼ばれる厳しい関門が存在する、とよく言われますが、弊社においてはエンジニアの実装力とお客様との強いコネクションにより、アジリティをもってこれらの関門を克服しています。
- R&Dによってお客様の課題を具体的に解決することができます
- お客様のご要望をうかがう機会を多数用意
- R&Dからプロダクト化までが高速
- 迅速なプロトタイピングと社内トライアル
- お客様トライアルを高い頻度で行える
- 急成長中の自然言語処理技術・深層学習を用いたR&Dを行っています
- GPT4, Claude, Gemini等LLMを用いたサービスの開発
- BERTなどのPretrainedモデルを用いたローカル機械学習
- オリジナルモデルの設計・学習
- お客様環境で深層学習モデルの推論実行
- お客様のデータを保護しながら機械学習を行う具体的な課題があります
- データの匿名化、統計化
- お客様環境でのフェデレーテッドラーニング
- 生成AIを用いた新機能の検討、設計、実装、改善
- 自然言語処理モデルの作成・改善（日本語言語モデル作成、NER精度向上、SentenceBERT改善等）
- 既存技術のベンチマークおよび新技術の検討、評価
- 自然言語処理向け深層学習アルゴリズム検討、評価
- 新機能のユーザトライアルの実施
- 契約書データの解析手法検討
- 検索アルゴリズムの研究開発
- ユーザ課題の調査と解決するための技術検討
- Proof of conceptとなるプロトタイプの検討・開発
- MassChallenge (米国トップ30アクセラレータ)
- StartX (スタンフォードアクセラレータ、採択率7%)
- MIT Sandbox (マサチューセッツ工科大学アクセラレータ)
- Berkeley SkyDeck (カリフォルニア州立大学バークレー校アクセラレータ)
実績:
想定業務:
テックスタック:
【言語】
Python, C#, TypeScript, (一部)Rust【LLM】
GPT4o, Claude (AWS Bedrock), Gemini【テキスト検索】
Vector DB, Sentence BERT【MLOps】
Pythonfree ML model runtime
AWS CDK Terraform【Backend】
AWS: Cognito, Lambda, Bedrock, OpenSearch, Kibana, CloudWatch
Google Cloud: Vertex AI, BigQuery【Frontend】
Web: React, Vite
Windows: WPF【CICD】
GitHub, GitHub ActionsBoostDraftのR&Dの魅力:
BoostDraftのR&D:
- 顧客の課題を基に様々な機能を高速に導入しています。IDEの概念を応用し、バージョン管理・比較、パッケージ管理、プラグイン等、ソフトウェア開発では当たり前の機能を自然言語のエディタに導入しており、また、近年進歩の著しい生成AIなど機械学習技術を利用した機能も実装、導入しております。
- CEOの藤井をはじめとし、社員の約7割がエンジニアで構成されており、各メンバーはMicrosoft, IBM, HTC, LINEヤフー, NTT研究所などの有力企業で経験を積んでいます。
Required profile
Experience
Other Skills
- Time Management
- Teamwork
- Communication
- Problem Solving
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Parexel
- From: France (Full Remote)
- Full time
PSI CRO AG
- From: Argentina (Full Remote)
- Full time
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- From: China (Full Remote)
- Full time
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- From: United Kingdom (Full Remote)
- Full time
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- From: Chile (Full Remote)
- Full time