リサーチエンジニア

Nishikaとは

当社は 「テクノロジーですべての人が誇りを持てる社会を」 をビジョンに掲げ、AIをコア技術とするプロダクトを開発・提供するスタートアップです。 具体的には、「AIに任せられることはAIに任せて、人は人にしかできない仕事に邁進できるような社会を実現したい」という思いのもと、テクノロジーを、普段テクノロジーからは縁の遠い人にとっても当たり前の存在にしていきたいと考えています。 社名に込めた想いや実現したいビジョンの詳細については下記をご一読頂けると嬉しいです。 AI革命の真っ只中で「人にしかできないこと」にフォーカスし、ビジョンを実現する(/AI革命の真っ只中で「人にしかできないこと」にフォーカスし、ビジョンを実現する) Nishikaでは現在、以下の事業に取り組んでいます。 AIプロダクト事業 ・オフラインで利用可能なAI議事録ソフトウェア「SecureMemo」 ・AI議事録SaaS「SecureMemoCloud」 AIソリューション事業 ・LLM/SLMをコア技術としたお客様向けコンサルティング・開発 現在PMFを超えて事業拡大のフェーズに入っており、二つの事業を拡大させていくために多くの仲間を募集しています。

SecureMemo/SecureMemoCloudとは

主力事業である AI議事録プロダクトSecureMemo/SecureMemoCloud は、昨年比200%以上の成長を遂げています。 SecureMemoは警察・防衛系国家機関を中心としたガバメントセクターへ、SecureMemoCloudはエンタープライズ企業への導入がそれぞれ進んでおり、 急成長事業でありながら安定的な事業基盤が構築できている のも特徴です。 プロダクトの最大の強みは、高い性能を誇る 音声認識AI・話者認識AI・議事録作成機能を担うLLM/SLM です。AIそのものの性能の高さだけでなく、ユーザー体験を最適化するためのAIの活用方法にもこだわり、以下のような強みを実現しています。

Nishikaの強み

SecureMemo / SecureMemoCloud には様々な技術的な強みや差別化要素があります。 世界最高水準の音声認識精度を達成する独自音声認識AI「shirushi」

特許取得

音声AIと生成AIの組み合わせにより、ユーザーの専門用語・社内用語を認識

特許取得

ユーザーの修正履歴を利用し音声認識結果を改善するパーソナライズ校正 業界随一の高精度・高速を両立した半教師あり話者認識AI LLMのコンテキストエンジニアリングにより高度に構造化された議事録を自動生成する「ほぼ完議事録」 SecureMemoをご利用いただける層を拡充すべく、ロースペック環境でも高い性能を発揮する要約特化SLM（小規模言語モデル）を開発しており、本テーマの社会実装の価値を認めいただき、 経済産業省・NEDOによる国産LLM開発プロジェクト「GENIAC」に採択(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000061.000052152.html) されています。 上記の技術的な強みを発揮出来ている背景には、事業としてAIソリューション事業も有しているため、技術力の高いデータサイエンティスト/AIエンジニアが多く在籍していることがあります。

Nishikaが目指す世界

SecureMemo/SecureMemoCloudはAI議事録ソフトウェアとして広く導入いただいていますが、Nishikaは「AI議事録をつくる会社」が最終ゴールではありません。 SecureMemoシリーズが目指すものは、 会議を全てデータ化すれば、圧倒的な発展を遂げる生成AIの力で多くの価値を引き出せる。そんな世界を実現したい。 です。 SecureMemoシリーズはAI議事録ではなく、会議AIアシスタントとなることを目指しています。会議AIアシスタントの一丁目一番地は高い精度であると考えており、そこに精度に強みを持つ我々が取り組む意義があると捉えています。 精度こそが会議AIの一丁目一番地 ― SecureMemoシリーズの展望(https://note.com/nishika_inc/n/n022a826becbb) 社名の「Nishika」は「自分にしかできない」「あなたにしかできない」「その人にしかできない」の「にしか」が由来です。 AIというテクノロジーの力を使ったプロダクトを広く提供し「◯◯にしかできない」を実現するのに欠かせないパートナーとなることを目指しています。 AI革命の真っ只中で「人にしかできないこと」にフォーカスし、ビジョンを実現する(https://note.com/nishika_inc/n/ne8e3db41f8be) より中長期的な視点としては、議事録アプリで培った音声認識や生成AI活用等の要素技術を活用した新たなアプリケーションを順次開発・ローンチしていく考えです。複数プロダクトにより、広範な業務のDXを支援できるような企業へと進化することが、ビジョンの実現に近づいていく道だと考えています。

Nishikaのカルチャー

文字通りフラットである点が最大の特徴で、ビジネスサイド・エンジニアサイド、正社員・業務委託・SES・インターンなど立場に関係なく、各人に意見を求め・また言い合える文化があります。 例えば、エンジニアサイドが行なっている社内勉強会である「AIよもやま研究定例」には、正社員エンジニアはもちろん、業務委託・SES・外部の会社の方も参加することがあります。立場は関係なく、誰が言うかではなく何を言うかが重要であると考え、積極的な情報共有・学習を行っています。 より大きな事業に仕立てる・より良いプロダクトをつくることが、当然最も重要な目標です。この目標に向かって、スタートアップらしく素早い意思決定で大きな成長を実現しにいきつつ、職場環境としては、 建設的に意見を戦わせながら最先端技術を活用した仕事をしていきたい方にフィットする環境 だと考えています。 上記のような文化の礎として、Nishikaでは 5つのValue（価値観） を大切にしています。 Respect：立場や役割を超えて相手を尊重する姿勢 建設性：建設的なコミュニケーション、業務遂行 GRIT：プロフェッショナリズム、粘り強くやり遂げる執念、責任感、主体性 価値提供：ユーザー、顧客、仲間、組織に対する価値提供の意識 先見性：先端技術、ユーザートレンド、ビジネス環境に対する先見性、アンテナの高さ

Nishikaのチーム

Nishikaは多様なバックグラウンドのメンバーが集ったチームです。 テックチームの紹介資料を用意しました。テックチームのメンバー、私たちが大切にしているもの、技術課題、技術スタックなどまとめています。是非弊社の雰囲気を感じていただければと思います。 テックチーム紹介資料(https://speakerdeck.com/nishikainc/nishika-techteam-introduction)

募集背景

主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。 更なる成長のため、AI（音声認識・話者認識・LLM）の研究開発体制を強化する必要があります。 そこで、音声認識・話者認識・LLM領域における先端技術の研究開発を通じて、プロダクトの競争力を高めるリサーチエンジニアを募集します。

仕事内容

本ポジションのミッションは、「音声認識・話者認識・LLM領域における先端技術の研究開発を通じて、プロダクトの技術的優位性を確立すること」です。 最新の論文・手法の調査・検証から、新規アルゴリズムの開発・評価まで、研究開発を中心に担当していただきます。 加えて、受託したPoC案件での技術検証業務にも携わっていただきます。

事業・ポジションの魅力

研究成果が実プロダクトで活用される環境 研究成果が数万ユーザーに届く実感 官公庁・大手企業の実データで研究開発 プロダクトフィードバックを研究に活かせるサイクル 成長性と安定性を併せ持つ事業基盤 昨年比200%成長のスタートアップフェーズ 官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤 国のインフラを支える責任あるシステムで使用されるAIの研究開発 NEDO「GENIAC」採択プロジェクトでの先端AI研究開発 知見共有が盛んで高いレベルで切磋琢磨できる環境 AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるメンバーで構成 毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でR&Dやエンジニアリングのナレッジや意見交換を実施 最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化

具体的に期待する役割

入社後〜中期 プロダクト理解・技術スタック習得 既存の研究テーマへの参画 独自の研究テーマのリード 技術検証の実施、プロトタイプの実装、技術レポートの作成 プロダクトチームとの技術連携 中期〜 研究戦略の立案・推進 研究チームのリード・メンタリング 対外発表・技術ブランディングの推進

研究開発タスク

文献調査・最新技術のキャッチアップ 最新論文（arXiv、主要国際会議等）のサーベイ 技術トレンドの分析・社内共有 仮説立案・実験設計 課題定義と解決アプローチの策定 評価指標の設定・実験計画の立案 プロトタイプ実装・検証 アルゴリズム実装・実験実施 結果分析・考察・技術レポート作成 研究成果の発信・技術移転 プロダクトチームへの技術知見の共有・連携 論文執筆・学会発表 特許出願

研究開発テーマ（例）

音声認識 最新の音声認識モデル（Whisper、Conformer等）の調査・検証 バッチ処理における精度向上手法の研究 リアルタイム認識の精度・レイテンシ改善に向けた研究 ドメイン適応・Few-shot学習手法の検討 日本語特有の課題（方言、専門用語等）への対応研究 話者認識 話者分離（Speaker Diarization）の精度向上 話者認証（Speaker Verification）の精度向上 声紋を含む話者とそうでない話者の話者認識の精度向上 オーバーラップ音声への対応手法の研究 ノイズ環境下での頑健性向上 LLM 議事録生成に特化したプロンプトエンジニアリング手法の研究 文脈理解・専門用語処理の精度向上 誤認識修正（Post-Correction）手法の開発 Fine-Tuning手法の研究（LoRA、QLoRA等） SLM（小規模言語モデル）の開発・最適化 推論効率化手法の研究（量子化、蒸留等）

技術スタック

プログラミング言語: Python AI/MLフレームワーク: PyTorch, HuggingFace, Transformers LLMアプリケーションフレームワーク: LangChain 音声処理: librosa, torchaudio, pydub 実験管理・モニタリング: MLflow, Weights & Biases, Langfuse 開発ツール: Git, Docker クラウド: AWS, Azure, GCP

こんな人と働きたい

最新の研究動向に強い関心を持ち、継続的に学習できる方 実験結果を論理的に分析し、次の打ち手を考えられる方 研究成果を論文・ブログ・社内勉強会等で積極的に発信できる方 プロダクトチームと協働し、研究成果の技術移転に関心がある方 「研究のための研究」ではなく、「ユーザーに価値を届けるための研究」という意識を持てる

キャリアパス

入社直後〜中期 研究開発を通じて、以下のスキルを伸ばしていただきます。 音声認識・話者認識・LLM領域における最新技術の調査・検証スキル 実験設計・プロトタイプ実装・評価分析のスキル 研究成果を論文・技術レポート・社内勉強会等で発信するスキル プロダクトチームとの技術連携スキル(研究成果の技術移転、実データに基づく課題発見等) 将来 ご本人の志向性に応じて、以下のキャリアパスを想定しています リサーチエンジニアのリード リサーチエンジニアチームのマネジャー

選考プロセス

カジュアル面談 ▼ 書類選考 ▼ 技術面接（1回） ▼ 最終面接（代表との面接） ▼ 内定

特許取得

音声AIと生成AIの組み合わせにより、ユーザーの専門用語・社内用語を認識 ユーザーの修正履歴を利用し音声認識結果を改善するパーソナライズ校正 業界随一の高精度・高速を両立した半教師あり話者認識AI LLMのコンテキストエンジニアリングにより高度に構造化された議事録を自動生成する「ほぼ完議事録」 SecureMemoをご利用いただける層を拡充すべく、ロースペック環境でも高い性能を発揮する要約特化SLM（小規模言語モデル）を開発しており、本テーマの社会実装の価値を認めいただき、 経済産業省・NEDOによる国産LLM開発プロジェクト「GENIAC」に採択(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000061.000052152.html) されています。上記の技術的な強みを発揮出来ている背景には、事業としてAIソリューション事業も有しているため、技術力の高いデータサイエンティスト/AIエンジニアが多く在籍していることがあります。Nishikaが目指す世界SecureMemo/SecureMemoCloudはAI議事録ソフトウェアとして広く導入いただいていますが、Nishikaは「AI議事録をつくる会社」が最終ゴールではありません。SecureMemoシリーズが目指すものは、 会議を全てデータ化すれば、圧倒的な発展を遂げる生成AIの力で多くの価値を引き出せる。そんな世界を実現したい。 です。SecureMemoシリーズはAI議事録ではなく、会議AIアシスタントとなることを目指しています。会議AIアシスタントの一丁目一番地は高い精度であると考えており、そこに精度に強みを持つ我々が取り組む意義があると捉えています。精度こそが会議AIの一丁目一番地 ― SecureMemoシリーズの展望(https://note.com/nishika_inc/n/n022a826becbb)社名の「Nishika」は「自分にしかできない」「あなたにしかできない」「その人にしかできない」の「にしか」が由来です。AIというテクノロジーの力を使ったプロダクトを広く提供し「◯◯にしかできない」を実現するのに欠かせないパートナーとなることを目指しています。AI革命の真っ只中で「人にしかできないこと」にフォーカスし、ビジョンを実現する(https://note.com/nishika_inc/n/ne8e3db41f8be)より中長期的な視点としては、議事録アプリで培った音声認識や生成AI活用等の要素技術を活用した新たなアプリケーションを順次開発・ローンチしていく考えです。複数プロダクトにより、広範な業務のDXを支援できるような企業へと進化することが、ビジョンの実現に近づいていく道だと考えています。Nishikaのカルチャー文字通りフラットである点が最大の特徴で、ビジネスサイド・エンジニアサイド、正社員・業務委託・SES・インターンなど立場に関係なく、各人に意見を求め・また言い合える文化があります。例えば、エンジニアサイドが行なっている社内勉強会である「AIよもやま研究定例」には、正社員エンジニアはもちろん、業務委託・SES・外部の会社の方も参加することがあります。立場は関係なく、誰が言うかではなく何を言うかが重要であると考え、積極的な情報共有・学習を行っています。より大きな事業に仕立てる・より良いプロダクトをつくることが、当然最も重要な目標です。この目標に向かって、スタートアップらしく素早い意思決定で大きな成長を実現しにいきつつ、職場環境としては、 建設的に意見を戦わせながら最先端技術を活用した仕事をしていきたい方にフィットする環境 だと考えています。上記のような文化の礎として、Nishikaでは 5つのValue（価値観） を大切にしています。 Respect：立場や役割を超えて相手を尊重する姿勢 建設性：建設的なコミュニケーション、業務遂行 GRIT：プロフェッショナリズム、粘り強くやり遂げる執念、責任感、主体性 価値提供：ユーザー、顧客、仲間、組織に対する価値提供の意識 先見性：先端技術、ユーザートレンド、ビジネス環境に対する先見性、アンテナの高さ NishikaのチームNishikaは多様なバックグラウンドのメンバーが集ったチームです。テックチームの紹介資料を用意しました。テックチームのメンバー、私たちが大切にしているもの、技術課題、技術スタックなどまとめています。是非弊社の雰囲気を感じていただければと思います。テックチーム紹介資料(https://speakerdeck.com/nishikainc/nishika-techteam-introduction)募集背景主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。更なる成長のため、AI（音声認識・話者認識・LLM）の研究開発体制を強化する必要があります。 そこで、音声認識・話者認識・LLM領域における先端技術の研究開発を通じて、プロダクトの競争力を高めるリサーチエンジニアを募集します。仕事内容本ポジションのミッションは、「音声認識・話者認識・LLM領域における先端技術の研究開発を通じて、プロダクトの技術的優位性を確立すること」です。最新の論文・手法の調査・検証から、新規アルゴリズムの開発・評価まで、研究開発を中心に担当していただきます。 加えて、受託したPoC案件での技術検証業務にも携わっていただきます。事業・ポジションの魅力研究成果が実プロダクトで活用される環境 研究成果が数万ユーザーに届く実感 官公庁・大手企業の実データで研究開発 プロダクトフィードバックを研究に活かせるサイクル 成長性と安定性を併せ持つ事業基盤 昨年比200%成長のスタートアップフェーズ 官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤 国のインフラを支える責任あるシステムで使用されるAIの研究開発 NEDO「GENIAC」採択プロジェクトでの先端AI研究開発 知見共有が盛んで高いレベルで切磋琢磨できる環境 AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるメンバーで構成 毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でR&Dやエンジニアリングのナレッジや意見交換を実施 最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化 具体的に期待する役割入社後〜中期 プロダクト理解・技術スタック習得 既存の研究テーマへの参画 独自の研究テーマのリード 技術検証の実施、プロトタイプの実装、技術レポートの作成 プロダクトチームとの技術連携 中期〜 研究戦略の立案・推進 研究チームのリード・メンタリング 対外発表・技術ブランディングの推進 研究開発タスク 文献調査・最新技術のキャッチアップ 最新論文（arXiv、主要国際会議等）のサーベイ 技術トレンドの分析・社内共有 仮説立案・実験設計 課題定義と解決アプローチの策定 評価指標の設定・実験計画の立案 プロトタイプ実装・検証 アルゴリズム実装・実験実施 結果分析・考察・技術レポート作成 研究成果の発信・技術移転 プロダクトチームへの技術知見の共有・連携 論文執筆・学会発表 特許出願 研究開発テーマ（例） 音声認識 最新の音声認識モデル（Whisper、Conformer等）の調査・検証 バッチ処理における精度向上手法の研究 リアルタイム認識の精度・レイテンシ改善に向けた研究 ドメイン適応・Few-shot学習手法の検討 日本語特有の課題（方言、専門用語等）への対応研究 話者認識 話者分離（Speaker Diarization）の精度向上 話者認証（Speaker Verification）の精度向上 声紋を含む話者とそうでない話者の話者認識の精度向上 オーバーラップ音声への対応手法の研究 ノイズ環境下での頑健性向上 LLM 議事録生成に特化したプロンプトエンジニアリング手法の研究 文脈理解・専門用語処理の精度向上 誤認識修正（Post-Correction）手法の開発 Fine-Tuning手法の研究（LoRA、QLoRA等） SLM（小規模言語モデル）の開発・最適化 推論効率化手法の研究（量子化、蒸留等） 技術スタック プログラミング言語: Python AI/MLフレームワーク: PyTorch, HuggingFace, Transformers LLMアプリケーションフレームワーク: LangChain 音声処理: librosa, torchaudio, pydub 実験管理・モニタリング: MLflow, Weights & Biases, Langfuse 開発ツール: Git, Docker クラウド: AWS, Azure, GCP 必須要件以下いずれかの経験・実績 音声認識・音声処理・話者認識分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験） LLM・自然言語処理分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験） Kaggle等データ分析コンペでの賞金圏内入賞経験 かつ Python・PyTorchを用いた機械学習モデルの実装経験 英語論文の読解能力 歓迎要件 トップカンファレンスでの複数論文採択経験 音声認識・話者認識の両分野での研究経験 LLMのFine-Tuning・コンテキストエンジニアリング経験 博士号取得または博士課程在籍 特許出願・取得経験 こんな人と働きたい 最新の研究動向に強い関心を持ち、継続的に学習できる方 実験結果を論理的に分析し、次の打ち手を考えられる方 研究成果を論文・ブログ・社内勉強会等で積極的に発信できる方 プロダクトチームと協働し、研究成果の技術移転に関心がある方 「研究のための研究」ではなく、「ユーザーに価値を届けるための研究」という意識を持てる キャリアパス入社直後〜中期 研究開発を通じて、以下のスキルを伸ばしていただきます。 音声認識・話者認識・LLM領域における最新技術の調査・検証スキル 実験設計・プロトタイプ実装・評価分析のスキル 研究成果を論文・技術レポート・社内勉強会等で発信するスキル プロダクトチームとの技術連携スキル(研究成果の技術移転、実データに基づく課題発見等) 将来 ご本人の志向性に応じて、以下のキャリアパスを想定しています リサーチエンジニアのリード リサーチエンジニアチームのマネジャー 選考プロセス カジュアル面談 ▼ 書類選考 ▼ 技術面接（1回） ▼ 最終面接（代表との面接） ▼ 内定

職種 / 募集ポジション

リサーチエンジニア

雇用形態

正社員

給与

年収 7,000,000円 〜 10,000,000円〈モデル年収例〉 例1）年収840万円の場合 月給700,000円（基本給:513,600円+固定残業代:186,400円） 例2）年収900万円の場合 月給750,000円（基本給:550,200円+固定残業代:199,700円） ※月45時間分の固定残業代を支給します。 ※45時間を超過した場合の時間外労働分については割増賃金にて追加支給します。

勤務地

141-0022 東京都品川区東五反田1丁目25番11号 THE GATE GOTANDA EAST 4階五反田駅（JR山手線、都営浅草線、東急池上線）徒歩6分 大崎駅（JR山手線、JR埼京線）徒歩9分 リモートワーク：週2回（火曜・木曜）

諸手当

交通費一律支給（上限30,000円）会社情報

会社名

Nishika株式会社

代表者

代表取締役CEO 山下 達朗 代表取締役CTO 松田 裕之

設立

2019年5月7日

資本金

70,184千円

所在

東京都品川区東五反田1丁目25番11号 THE GATE GOTANDA EAST 4階

株主

- サイバーエージェントキャピタル - リヴァンプ - グロービス

事業内容

- AIプロダクト事業 - AIソリューション事業

福利厚生

- ストックオプション付与実績あり - リファラル補助制度 - 健康診断費用補助（毎年） - AIツール費用、書籍購入、自己研鑽費用補助 - インフルエンザワクチン接種費用補助 - 育児支援

事業内容

- AIプロダクト事業 - AIソリューション事業

必須要件

以下いずれかの経験・実績 音声認識・音声処理・話者認識分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験） LLM・自然言語処理分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験） Kaggle等データ分析コンペでの賞金圏内入賞経験 かつ Python・PyTorchを用いた機械学習モデルの実装経験 英語論文の読解能力

歓迎要件

トップカンファレンスでの複数論文採択経験 音声認識・話者認識の両分野での研究経験 LLMのFine-Tuning・コンテキストエンジニアリング経験 博士号取得または博士課程在籍 特許出願・取得経験

必須スキル

• 以下いずれかの経験 実績 音声認識 音声処理 話者認識分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験） LLM 自然言語処理分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験） Kaggle等データ分析コンペでの賞金圏内入賞経験 かつ Python PyTorchを用いた機械学習モデルの実装経験 英語論文の読解能力

歓迎スキル

• トップカンファレンスでの複数論文採択経験 音声認識 話者認識の両分野での研究経験 LLMのFine-Tuning コンテキストエンジニアリング経験 博士号取得または博士課程在籍 特許出願 取得経験