ストックマーク株式会社
生成AI活用企業
RAG / 検索基盤エンジニア（Aconnect AIエージェント開発）【フルリモート/フレックス】AIエージェント初期グロースを支えるRAG・検索基盤を牽引いただけませんか？
最終更新日:New
企業情報をみる職種
バックエンドエンジニア年収
700万円 〜 1,500万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-01-11最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, LangChain, GitHub Copilot, LLM, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Claude, Gemini, CodeRabbit, Cursor, Devin, Perplexity, Dify, AI Agent, Claude Code, RAG, LLMOps, OpenAI API, 強化学習
生成AI活用状況の詳細
ストックマークは自社にて1000億パラメーターのLLMの開発をしており、自社モデルを保有しています。自然言語処理専門のリサーチチームが10名ほど在籍しており、国際論文や学会にも論文を出しております。
またソフトウェア開発においても生成AIを活用しており、Code Rabbitを用いたコーディングの最適化やDevinの利用なども進めています。
またソフトウェア開発においても生成AIを活用しており、Code Rabbitを用いたコーディングの最適化やDevinの利用なども進めています。
仕事内容
【現状の課題】
・専門業務に特化したAIエージェント（https://stockmark.co.jp/news/20251030）の初期グロースに注力しています
・技術探索エージェントでは数億オーダーのデータから技術解決策を導くRAGシステムを構築していますが、精度とパフォーマンスの向上が体験上の大きな課題になっています
・精度とパフォーマンス向上の施策を進める際、解決手段によってはOpenSearchのindexの再構築、新たなデータストアの構築とデータ投入等、インフラ〜データレベルでの対応が発生しますが、大量データ
開発環境
[組織体制]
"- 開発チームは担当するAIエージェントで２つにわけています
- １チームはPMM, PdM, デザイナー, エンジニアで構成しており、ビジネスとの連携から開発までチーム内で進めやすい体制をとっています
- その他必要に応じてBizDevや自然言語処理のリサーチャーとも連携しながら開発を進めていきます。
"
"[使用言語/フレームワーク]
Ruby on Rails, Python, Vue.js,
