年収

1,200万円〜2,000万円

勤務地

東京都

職務内容

About JAPAN AI

JAPAN AI, Inc. was established in April 2023 as a group company of Geniee, Inc. (TSE Growth Market) with the mission of dramatically expanding human potential through AI technology. We drive cutting-edge AI R&D both domestically and internationally.

Our ambition goes far beyond building AI chatbots. We are building "the brain of the enterprise" — a next-generation core system where AI autonomously executes business operations by integrating all of a company's SaaS tools. With JAPAN AI STUDIO at the center, we are implementing a world where — given a database — no separate application is needed; AI performs the work and returns only the results.

Through the transformative power of AI, we aim to create new value and contribute to the advancement of society as a whole. Join us in leading AI innovation and shaping a future where technology empowers people to achieve more.

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Why We're Hiring

JAPAN AI STUDIO aims to function as "the brain of the enterprise" — integrating every SaaS tool a company uses and enabling AI agents to autonomously execute hundreds of workflows. However, realizing this vision requires breaking through "frontier challenges" that current agent technology cannot solve:

Reasoning quality limits when searching and integrating information across multiple SaaS platforms
Long-term memory design that retains context across extended business processes
Multimodal handling that unifies text, images, audio, and structured data
Low-latency inference in environments where hundreds of companies operate simultaneously

Over the past year, adoption of LLM-powered agent systems has accelerated rapidly — from coding and research to customer support and security. Looking ahead to a future where AI agents handle increasingly complex tasks end-to-end or in collaboration with humans, JAPAN AI is strengthening the team that will:

Build more effective agents for long-horizon tasks
Design coordination mechanisms for agents to collaborate at various scales
and accomplish larger objectives
Solve the necessary challenges — novel harness design, infrastructure improvements, fine-tuning — to maximize agent performance

Mission

"Solve the problems that make today's agents give up."

Take on frontier challenges that today's AI agents cannot solve. Break through the quality limits of reasoning, retrieval/planning, long-term memory, and tool use. Pave the way — through research — for a future where hundreds of workflows running on JAPAN AI STUDIO operate smarter, faster, and more safely.

Role & Expectations

As a Research Engineer, you will lead cutting-edge and applied research in AI/LLM/ML:

Conceive, develop, and compare different agent harnesses (memory, context compression, inter-agent communication architectures, etc.)
Design and implement rigorous quantitative benchmarks for large-scale agentic tasks
Support automated evaluation of models and prompts, ensuring quality across the entire lifecycle — from training to production
Collaborate with the product organization to solve the hardest challenges in applying agents to products
Create and optimize training data mixes to improve agent task performance and usability
Transfer research outcomes to the Agentic Product Engineer team, raising quality across all products

Writing papers is not the goal. We prioritize applying research to production and delivering results to users in a live environment serving approximately 200 companies.

Why You'll Love This Role
Research that powers "the brain of the enterprise" — This is not about improving chatbots. You will build the technical foundation for a next-generation core system where AI autonomously executes operations by integrating all enterprise SaaS — and you will do it through research.
Research → Production, directly connected — Your methods are immediately deployed to a production environment used by ~200 companies. This is not research that ends with a paper — you will feel real-world impact.
Cutting-edge AI research in practice — Work on the industry's frontier challenges: breaking reasoning quality limits, designing long-term memory, orchestrating multi-agent coordination, and more.
Research and publication, side by side — We encourage paper publication and tech blog writing, and actively support collaboration with academic institutions and OSS communities.
Impact through technology transfer — Transfer your methods to the Agentic Product Engineer team and exercise leadership in raising quality across all products.
Rapid-growth environment — In a startup that has grown to 200+ people and 9 products in just 3 years, you will have significant autonomy in technical decision-making.
Job Description
Agent Research & Development
Conceive, develop, and compare different agent harnesses (memory, context compression, inter-agent communication architectures, etc.)
Research and develop new reasoning, planning, and retrieval methods
Develop technologies for multimodal and long-context handling
Survey, reproduce, and improve upon the latest research papers
Evaluation & Benchmarking
Design and implement rigorous quantitative benchmarks for large-scale agentic tasks
Design synthetic data generation and evaluation benchmarks
Support automated evaluation of models and prompts (across the full lifecycle from training to production)
Production Problem-Solving
Optimize inference latency and cost (quantization, distillation, caching, etc.)
Create and optimize training data mixes
Advance agent evaluation frameworks
Improve quality and tune performance in production environments
Knowledge Transfer & Outreach
Transfer technology and mentor the Agentic Product Engineer team
Collaborate with academic institutions and OSS communities
Key Results (KR/Metrics)
Benchmark score improvement rate (internal and public benchmarks)
Number of novel methods shipped to production (per quarter)
Inference latency and cost reduction rate
Number of papers and technical blog posts published
Number of internal knowledge transfers completed
Team Structure

Approximately 120 members are part of the development organization.

Research Engineers work across the following groups:
JAI Lab — AI research and development
AI & Model — Model training and optimization
Voice & Tel — Speech AI and telephony systems
Closely collaborating roles:
Agentic Product Engineer — Agent feature development (primary research transfer target)
Agent Harness Engineer — Agent execution infrastructure
AI Quality Scientist — Evaluation pipeline collaboration
Product Manager — Product design and prioritization
You May Be a Good Fit If You
Master's or Ph.D. in Computer Science, Software Engineering, Artificial Intelligence, Machine Learning, Mathematics, Physics, or related fields
Experience developing complex agentic systems using LLMs
Significant hands-on experience in software engineering and ML
Experience with LLM prompt engineering and/or building products with language models
Experience with large-scale model training and inference using PyTorch or JAX
Deep understanding of LLM and Transformer architectures
Ability to read, reproduce, and improve upon research papers
Strong implementation skills in Python (production-quality code)
Language requirement (at least one of the following):
Japanese: Fluent — able to discuss product development without friction
English: Business level
Strong Candidates May Also Have
Experience with large-scale reinforcement learning on language models
Experience designing and implementing multi-agent systems
Publications at top-tier conferences (NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP, or equivalent)
Hands-on experience implementing alignment techniques such as RLHF or DPO
Experience with multimodal models (e.g., Vision-Language models)
Background in agent evaluation or AI safety research
Ph.D. in CS, ML, NLP, or a related field
Ability to communicate research findings in English
Tech Stack
Languages: Python (research / framework), TypeScript / React / Next.js (frontend) / NX
ML/AI: PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases
Infrastructure: GCP (containers / K8s), Docker
Tools: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
AI Dev Support: Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin
Hardware: Mac (Apple Silicon), dual monitors
Learning & Development Support
AI Tool Usage Support
Company covers the cost of using AI tools such as JAPAN AI SaaS services, Cursor, ChatGPT, Claude, etc.
Development Tool Support
If a desired development tool is paid, the cost is covered (up to ¥30,000 per year)
Book Purchase Assistance
Company covers the cost of purchasing books for learning, such as technical books (up to ¥30,000 per half-year)
Language Learning / Qualification Support
Company covers the cost of Japanese or English learning programs and qualification acquisition
Refresh Allowance
Company covers the cost of services used for personal refreshment (up to ¥5,000 per month)
e.g., gym, yoga, chiropractic, aquarium, movies, theme park tickets, etc.
Housing Allowance
Housing allowance provided for those living in designated areas (up to ¥30,000 per month)

【雇用形態】
正社員

企業名

JAPAN AI株式会社

本社所在地

東京都新宿区西新宿6-8-1

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

【休日休暇】完全週休二日制所定休日：土・日・祝日休暇：年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日〜1月3日）、慶弔休暇

情報更新日

2026/09/17

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

1,200万円〜2,000万円

リモートワーク

平均年齢

ポジションの魅力

AIエージェント研究の最前線:
JAPAN AI STUDIOで稼働する数百のワークフローに直結した研究開発を行います。推論・計画・長期記憶・ツール使用といったAIエージェントの本質的課題に取り組み、学術研究と実プロダクト両面でインパクトを出せるポジションです。
急成長スタートアップでの裁量ある仕事:
2023年4月設立以来、シリーズBで総額19億円の資金調達を実施し急拡大中のAIスタートアップです。創業フェーズから組織づくりに携わり、意思決定スピードの速い環境で大きな裁量を持って研究開発に臨めます。
上場グループのリソースを活用:
親会社である上場企業・ジーニーグループの経営・人的資源を活用しながら、スタートアップとしてのスピード感で研究開発を推進できます。安定した事業基盤とスタートアップの柔軟性を両立した環境です。
学術機関・OSコミュニティとの協働:
学術機関やオープンソースコミュニティとの協働が明示されており、社外の最先端研究者との交流・共同研究を通じて、個人の研究者としてのプレゼンスも高めることができます。
フラットな企業文化と柔軟な働き方:
服装自由・副業可・リモートワーク相談可など、エンジニアが働きやすい制度が整備されています。フラットでオープンな企業文化のもと、専門性を持つプロフェッショナルとして活躍できます。

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。

LLM・大規模言語モデルに関する研究・実装経験
AIエージェント（推論・計画・メモリ・ツール使用）の開発経験
機械学習・深層学習に関する実務または研究経験
Python等を用いたMLシステムの設計・実装経験
最新AI研究論文の調査・再現・改善の経験
推論レイテンシ・コスト最適化の経験

必須スキル（ソフト）

研究者としての探究心と実装力:
論文を読むだけでなく、再現・改善まで自走できる研究者マインドと、実際にコードへ落とし込む実装力の両方が求められます。
英語での技術コミュニケーション能力:
求人タイトルに"English"と明記されており、英語での論文読解・チーム内外のコミュニケーションが日常的に発生します。
本番環境での問題解決思考:
研究成果をプロダクションレベルに引き上げるため、パフォーマンス・品質・コストを同時に意識した実践的な問題解決能力が必要です。
知識共有・メンタリング意欲:
Agentic Product Engineerチームへの技術移転が期待されており、自分の知識を他者に伝え組織全体のレベルを引き上げるコミュニケーション姿勢が重視されます。
変化の激しい領域での自己学習能力:
LLM・エージェント技術は進化が非常に速いため、最新の研究動向を継続的にキャッチアップし、自らアップデートし続ける自律的な学習姿勢が求められます。

歓迎スキル

マルチモーダル・長文コンテキスト処理の経験:
画像・音声等を含むマルチモーダルモデルや、長文コンテキストを扱う技術（コンテキスト圧縮等）の開発経験があると活躍の幅が広がります。
合成データ生成・評価ベンチマーク設計の経験:
大規模エージェントタスクの定量評価や、合成データを活用したベンチマーク設計の経験は即戦力として高く評価されます。
オープンソースコミュニティや学術機関との協働経験:
GitHub上でのOSS貢献実績や、学会発表・論文投稿の経験があると、同社の知識共有・アウトリーチ活動にも貢献できます。
RAG・検索システムの設計・実装経験:
JAPAN AI STUDIOのワークフローにも深く関わる検索拡張生成（RAG）システムの設計・実装経験は特に歓迎されます。
ファインチューニング・トレーニングデータ最適化の経験:
モデルのファインチューニングやトレーニングデータミックスの作成・最適化を実務で行った経験があると、より幅広い役割を担えます。

この求人で得られるスキル

AIエージェントアーキテクチャの深い設計知見:
メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信など、最先端のエージェントハーネス設計・比較評価の実践経験を積むことができます。
LLM評価・ベンチマーキングの専門スキル:
大規模エージェントタスクの定量ベンチマーク設計から合成データ生成まで、LLM評価の一連のプロセスを実プロダクトで経験できます。
本番環境でのML推論最適化ノウハウ:
推論レイテンシ・コスト最適化など、研究フェーズから本番環境まで一貫した問題解決のノウハウを獲得できます。
学術・OSS両面での対外発信力:
学術機関やオープンソースコミュニティとの協働を通じて、研究成果の発信力とネットワークを構築する経験が得られます。
技術メンタリング・チームリード経験:
Agentic Product Engineerチームへの技術移転を通じ、研究エンジニアとしての専門性を組織に還元するリーダーシップ経験が積めます。

キャリアマップ

現在
シニアResearch Engineer 担当領域の研究成果を継続的にプロダクトへ反映させ、複数のリサーチプロジェクトをリードすることでシニアポジションへのステップアップが見込まれます。
Research Lead / AIエージェント研究リーダー複数のResearch Engineerをまとめ、研究ロードマップの策定や外部機関との連携を主導するポジションです。技術と組織の両面でリーダーシップを発揮します。
Head of AI Research / 研究部門責任者 JAPAN AI全体のAI研究戦略を担う部門責任者として、研究成果の事業貢献最大化・外部連携・採用戦略まで幅広く関与します。
CTO / 技術スペシャリストとして独立培ったLLM・エージェント研究の深い知見を活かし、同社内でのCTO候補や、学術機関・OSS・他のAIスタートアップでの研究リーダー、またはAI領域での独立・起業も視野に入ります。

AI 口コミまとめ

JAPAN AI株式会社は2023年設立と歴史が浅く、口コミサイト上の投稿数はまだ限られていますが、総合評価は概ね中程度からやや高めの評価が見られます。フラットな組織文化や最先端のAI技術への関与に働きがいを感じる声がある一方、設立間もないスタートアップゆえに制度面の整備途上感も指摘されています。成長・スキルアップ環境への期待が高い反面、給与制度の透明性や昇給機会については改善余地が示唆されています。

【ポジティブな評価】
1. 技術的成長環境：生成AIやLLMの最前線に携わることができ、スキルアップ・キャリア開発の機会が豊富との声があります。
2. 組織文化：フラットでオープンな社風で、社員同士が膝を突き合わせて話...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り218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。

【JAPAN AI】Research Engineer, LLM modeling / English

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