1183【Dev】Head of Research

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM・生成AI・RAGに関する研究開発経験
• 自然言語処理（NLP）領域における研究実績（論文・学会発表等）
• 研究組織またはAI/ML開発チームのマネジメント経験
• 技術戦略・研究ロードマップの策定経験
• プロダクト開発チームとの技術連携・研究成果の社会実装経験

• 戦略的思考力:
  短期・中長期の両軸で技術戦略と研究テーマの優先度設計を行える俯瞰的な思考力が求められます。事業貢献と研究投資のバランスを取りながら、組織全体の方向性を描けることが重要です。
• リーダーシップ・組織開発力:
  Research Division（現8名）の採用・育成・組織設計を統括するため、技術者を惹きつけ、研究組織としての文化やブランドを高められるリーダーシップが必要です。
• 対外コミュニケーション能力:
  東北大学乾研究室・産総研等のアカデミアや、プロダクトチーム・経営層との多様なステークホルダーと円滑に連携するための高い対外コミュニケーション能力が求められます。
• アウトプット志向:
  論文執筆・学会発表・技術記事の執筆など、研究成果を外部へ発信し、企業ブランドおよび採用力向上に貢献できる意欲と実行力が重要です。
• 自律的な問題解決力:
  組織文化として個人の裁量が大きく、自律的に課題を発見・解決する姿勢が強く求められます。泥臭い試行錯誤を楽しめるマインドセットも重要です。

• ナレッジグラフ・VLM領域の専門知識:
  現在のResearch Divisionはナレッジグラフチーム・VLMチームの2チーム構成です。これらの領域における研究経験や知見があれば、即戦力として活躍できます。
• 国内外の学会・論文での発表実績:
  ACL・EMNLP・言語処理学会等での発表実績があれば、アカデミアとの連携強化や採用ブランドの向上に直接貢献できます。
• エンタープライズ向けAIソリューションの実装経験:
  製造業や大企業向けのAIシステムを社会実装した経験があると、プロダクト連携や顧客価値につながる研究テーマ設計に活かせます。
• スタートアップ・成長期企業での経験:
  制度が整いきっていない環境でも自ら仕組みを作りながら推進できる経験者は即戦力として大いに歓迎されます。

• 大規模LLM開発の設計・統括スキル:
  1,000億パラメータクラスの日本語LLMをゼロから設計・構築する経験を通じ、国内でも最高水準のLLM開発ノウハウを習得できます。
• 産学連携マネジメント経験:
  東北大学乾研究室・産総研という国内トップクラスの研究機関との共同研究をリードすることで、アカデミアとの共同研究推進スキルを実践的に身につけられます。
• 研究組織のゼロイチ立ち上げスキル:
  Head of Researchとして新設ポジションでResearch Divisionの組織設計・採用戦略・評価制度を構築する経験は、将来のCTO・Chief Research Officerキャリアに直結するスキルとなります。
• 研究PRブランディングスキル:
  論文・学会発表・技術ブログなどの対外発信を通じて、企業の技術ブランドを世界に向けて発信するスキルが習得できます。
• AIプロダクトへの研究実装スキル:
  Research成果をSaaS/PaaSプロダクトに素早く落とし込むサイクルを繰り返すことで、研究と社会実装を橋渡しする実践的なスキルが磨かれます。