機械学習エンジニア（バイリンガル・日本語 - 英語）

年収

700万円〜1,500万円

勤務地

東京都

職務内容

■会社概要
ビザスクは「知見と、挑戦をつなぐ」をミッションに、世界190カ国・80万人超の知見を繋ぐナレッジプラットフォームを運営しています。国内外2,000超のアカウントに対し、インタビューやアンケート、実働型支援など多角的なマッチングを提供。2021年の米国大手買収を経て国内外でグローバルな拠点網を確立しました。現在もそのネットワークをさらに拡大させています。

生成AIの普及により公知情報の収集が容易になった現代、私たちはWebでは到達できない個人の体験や未言語化の情報、すなわち「一次情報」の価値が相対的に高まっていると考えています。AIではアクセスできない最新の知見をいかに引き出し、クライアントの挑戦に結びつけるか。これが私たちの提供する本質的な価値です。

「知見と、挑戦をつなぐ」というミッションを実現するために、私たちはこれからも市場の挑戦者としてプロダクトを磨き続け、試行錯誤を繰り返しながら、知見の流通による新しいマーケットの創造を推進していきます。

【参考記事】
ナレッジプラットフォームという新たな産業をつくりたい～事業代表の宮崎が描く未来～
https://square.visasq.com/n/nf8c3ab78eed1

AIはENS業界の敵か味方か？～One productで叶える、知見アクセスの未来～
https://square.visasq.com/n/ndf147b48dbed

■募集背景
グローバルENS（エキスパートネットワークサービス）事業部は、コンサルティングファームや金融機関をはじめとするプロフェッショナルな顧客層へ向けて、地域や言語の壁を超えた高精度な知見マッチングを提供しています。ENS（エキスパートネットワークサービス）業界における日本の先駆者として、AIへの積極的な投資を行っており、Web上の公開情報やAIでは捉えきれない、一次情報のマッチングを自動化する、自律型AIエージェントの開発に挑戦しています。

現在、このAIエージェント開発はアメリカ拠点のエンジニアを中心に進んでいますが、グローバルプロダクトとしてさらなる進化を遂げるためには、「日本語テキストデータへの対応」が不可欠です。具体的には、表記揺れの前処理やチャンキング戦略といったNLP（自然言語処理）のコアなアプローチから、日本語データの精度評価体制の構築、さらには日本と海外のエキスパート間で生じるデータ構造の差異の解消まで、データ基盤の整備から精度向上にいたる多くの技術的課題が山積しています。

これらの課題を迅速に解決し、いち早くユーザーへ価値を届けるため、日本拠点で日本語の自然言語処理と精度評価をリードしていただける機械学習（ML）エンジニアを募集します。予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導し、エンジニアリングとアーキテクチャ設計の両面から、グローバルプロダクトの成長を牽引してくださる方を募集いたします。

■主な業務内容
【業務概要】
機械学習（ML）エンジニアとして、米国や欧州などの海外拠点に所属する英語話者のエンジニアチームと緊密に協業しながら、予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導していただきます。
※日本・欧米間でのクロスボーダーな開発となるため、週2〜3回ほど早朝または夜間にオンラインミーティングが発生します。

【業務詳細】
- グローバル協働でのプロダクト開発：海外拠点のエンジニアと連携したAIエージェント機能の開発・実装
- マルチプロバイダーの活用：コスト最適化やシステム堅牢性（レジリエンス）の担保を見据えた、複数プロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google等）のLLM選定・モデルおよびAIエージェントの設計・検証
- MLOpsの推進：ベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプラインの構築、モデルの学習・モニタリング・バージョン管理の仕組み化
- 基盤最適化：機械学習モデルの推論パフォーマンスおよびスケーラビリティの最適化
- LLMの高度化：ドメイン特化のためのLLMのファインチューニング、および学習プロセスの設計・実装
- 技術リサーチ：機械学習・MLOps・LLM領域における最新トレンドのキャッチアップと、新技術・手法の調査、およびプロダクトへの導入提案
（※実際の担当領域は、ご経験やご志向に応じて柔軟に決定いたします。）

【プロダクト・サービスへの組み込み例】
・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。
・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。
・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。

【このポジションに期待する役割】
自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。

■本ポジションの魅力
・機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が当社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます
ビザスクでは、80万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。当社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。
自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。

・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。
課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。

・国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます
日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、当社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。
海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。
ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。

■開発環境
- 開発言語： Python, SQL
- AI/ML・オーケストレーション： Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
- バックエンド・Webフレームワーク： FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
- データ基盤・検索エンジン： Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
- インフラ・DevOps： Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

■ 勤務時間
時間管理または専門業務型裁量労働制
※スキル、ご経験、担当業務、および社内制度の改定等によって、勤務体系は決定させていただきます。

時間管理
10:00〜19:00
所定労働時間：8時間00分／休憩：60分

専門業務型裁量労働制
1日のみなし労働時間8h／休憩1h
平均労働時間：160時間/月
（対象期間2022年下期・開発組織メンバーの平均）

企業名

株式会社ビザスク

本社所在地

東京都目黒区青葉台4-7-7住友不動産青葉台ヒルズ9階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

完全週休2日制（土・日曜日及び祝祭日）,年末年始休暇,年次有給休暇（入社3か月後から支給）,自己啓発休暇（年次有給とは別に、連続5日間までを年1回取得可能）,産育休（取得実績あり）

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

700万円〜1,500万円

リモートワーク

平均年齢

32歳

ポジションの魅力

事業成長に直結するAI開発:
ビザスクは70万人超のエキスパートネットワークと数十億円規模の事業アセットを持ちながら、検索・マッチングの根幹をAIで再構築しようとしています。機械学習エンジニアとして、自身の開発したモデルやシステムが事業成長に直接インパクトを与える実感を得られます。
上流から下流まで一貫した開発体験:
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題の発見・仕様策定・リリース・改善まで一貫して携わることができます。課題提起を自らが行うことも可能で、裁量を持って主体的に業務に取り組める環境です。
グローバルチームでのキャリア形成:
東京・米国・EUの多拠点開発体制のもと、英語話者のエンジニアと協業しながら国際的な開発経験が積めます。ご希望次第ではニューヨーク拠点への勤務機会もあります。
生成AI・LLMの最前線に立てる環境:
RAGによるパーソナライズドタイムライン、AIによる自動文章生成、自律型AIエージェントの設計・実装など、生成AIを活用したプロダクト開発の最前線に関われます。
日本語NLP領域における希少な挑戦:
自社保有データの約半分が日本語テキストであり、表記揺れの前処理・チャンキング戦略・精度評価体制の整備など、日本語NLPの難題に正面から取り組める稀有なポジションです。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

Pythonを用いた機械学習モデルの設計・実装・検証経験
自然言語処理（NLP）の実務経験（日本語テキスト処理含む）
LLMのファインチューニングまたはRAGの実装経験
MLOpsの実務経験（CI/CDパイプライン・モデルモニタリング・バージョン管理）
英語での技術コミュニケーション能力（海外エンジニアとの協業）
Azure OpenAI等のクラウドMLサービスの活用経験

必須スキル（ソフト）

自律的な課題発見力:
与えられた課題だけでなく、データや業務の観察から自ら問題を発見し、解決策を提案できる主体性が求められます。
グローバルコミュニケーション能力:
米国・EUの英語話者エンジニアと日常的に協業するため、文化・言語の異なるメンバーと円滑に連携できる適応力が必要です。
ビジネス視点を持った技術判断力:
機械学習モデルの精度だけでなく、事業貢献度・スケーラビリティ・費用対効果を考慮した意思決定ができる能力が求められます。
継続的な学習意欲:
機械学習・MLOps・LLMの技術進化が激しい領域のため、最新動向を常に把握し新技術を積極的に調査・提案できる姿勢が必要です。
ビジネスサイドとの連携力:
要件の言語化が難しいビジネス課題に対して、技術的な解決策をわかりやすく伝えながらプロダクト仕様を共同で策定できる対話力が求められます。

歓迎スキル

推薦システム・マッチングアルゴリズムの開発経験:
エキスパートとクライアントのマッチング精度向上に直結するため、推薦エンジンやランキングモデルの開発・改善経験があれば即戦力として活躍できます。
C#（ASP.NET Core）を用いたバックエンド開発経験:
既存システムがC#で構築されているため、機械学習モデルをプロダクトへ組み込む際にバックエンド開発の知識があると連携がスムーズになります。
多言語テキスト処理・クロスリンガルNLPの経験:
日本語と英語のデータ構造差への対応が課題となっており、多言語対応のNLP処理経験があれば業務範囲が大きく広がります。
自律型AIエージェント・LLMオーケストレーションの実装経験:
AIエージェントの設計・開発は本ポジションの核心であり、LangChainやLlamaIndexなどのフレームワーク活用経験は高く評価されます。

この求人で得られるスキル

日本語特化NLPの専門知識:
日本語の表記揺れ対処・チャンキング戦略・精度評価体制の構築を実務で経験することで、国内でも希少な日本語NLPの深い専門性が身につきます。
自律型AIエージェント設計・実装スキル:
生成AIを活用したオペレーション自動化や自律型エージェントの設計から実装まで一貫して担当することで、最先端のLLMアプリケーション開発スキルを習得できます。
MLOpsの実践的ノウハウ:
CI/CDパイプライン・トレーニング自動化・モデルモニタリング・バージョン管理といったMLOpsのベストプラクティスを実業務の中で実践的に習得できます。
グローバルエンジニアリングマネジメント経験:
海外拠点の英語話者エンジニアとの協業を通じて、文化・言語の壁を越えたチームビルディングや技術リードの経験が積めます。
ビジネスドメイン知識（ENS・ナレッジプラットフォーム）:
コンサルティングファームや金融機関向けのエキスパートネットワークサービスという独自ドメインへの深い理解が身につき、希少なビジネス知識を獲得できます。

キャリアマップ

現在
シニア機械学習エンジニア日本語NLPや生成AIエージェントの実装経験を積み、プロダクトの精度・スケーラビリティ向上をリードするシニアポジションへのステップアップが見込まれます。
MLエンジニアリングリードグローバルチームと連携しながらML基盤全体のアーキテクチャ設計や技術戦略の立案を担い、複数プロジェクトを横断的にリードするポジションを目指せます。
機械学習テックリード / Principal ML Engineer 技術スペシャリストとして、LLM・MLOps・NLPにまたがる高度な技術判断を行い、エンジニアリング組織全体の技術水準向上を牽引するロールを担います。
エンジニアリングマネージャー / VP of Engineering 技術力とグローバルチームマネジメント経験を活かし、日米欧の開発拠点を横断するエンジニアリング組織のリーダーとして事業戦略にも関与するポジションへのキャリアパスがあります。
ニューヨーク拠点への異動・グローバルキャリア展開希望次第では米国ニューヨーク開発拠点での勤務機会もあり、グローバルキャリアを築くことも可能です。

AI 口コミまとめ

ビザスクは、風通しのよいフラットな組織カルチャーと柔軟な働き方が高く評価されており、リモートと出社のハイブリッド勤務が実質的に自由度高く運用されています。平均年齢が約32歳と若い組織で、年次に関係なく裁量を持って働ける環境として好意的な声が多い一方、給与水準については個人の期待値とのギャップを指摘する声も一部見られます。全体的には事業の成長性やミッションへの共感度が高く、やりがいを感じている社員が多い傾向にあります。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性: リモートと出社のハイブリッド勤務が方針として定められているものの、実際の運用は個人の裁量に委ねられており、月数回の出社にとどまるメンバーもいるなど高い自由度があります。副業も可能で、ワークライフバランスを重視する社員には働きやすい環境との評価があります。
2. 組織カルチャー・風土: 経営陣との距離が近くオープンな組織文化で、年次に関わらず挑戦できる環境が整っていると評価されています。「何...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り438文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。