AIプロダクトエンジニア_AI特許ロケット【正社員】

AIプロダクトエンジニア_AI特許ロケット【正社員】フルリモート可｜製造業特化の京大×松尾研発急成長AIスタートアップで新規メンバー募集！ 仕事概要 ◼️ミッション エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。 日本の製造業には、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。 AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。 本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。 特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。 ◼️プロダクトの設計思想 AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。 発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。 特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。 そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。 - 発明情報・技術資料の構造化 - 特許文書・技術文書の検索・要約・比較 - 先行技術調査を支援するRAG・検索体験 - 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理 - 専門性の高い文書生成における品質管理 - ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計 - 知財業務フローに馴染むAI体験 AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。 ◼️業務内容 スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。 - AI特許ロケットのAI機能設計・開発・運用 - LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発 - 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発 - 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発 - 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発 - 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発 - プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善 - 知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング - Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発 - AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善 - PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理 - 技術調査、検証、ドキュメント整備 - 必要に応じたコードレビュー、技術支援 ◼️開発テーマ例 - 発明情報の構造化・要点抽出機能 - 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能 - 特許文書・技術文書の要約・分類機能 - 先行技術調査を支援する検索・RAG機能 - 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能 - 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能 - 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能 - 関連文献・先行技術との比較支援機能 - AI出力の根拠提示・参照元表示機能 - 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計 ◼️開発環境 - 言語：Python、TypeScript - フレームワーク：React、FastAPI, Django - クラウド：AWS、Google Cloud - データベース：PostgreSQL - コード管理：GitHub - コミュニケーションツール：Slack、Notion, Linear - その他：cursor、ChatGPT、Figma, Claude Code ◼️選考フロー 書類選考→面接（2～3回/オンライン実施）→内定 ※面接はオンラインで実施します。 ※職種やポジションに応じてリファレンスチェックを実施させていただく可能性があります 必須スキル ◼️ミッション エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。 日本の製造業には、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。 AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。 本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。 特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。 ◼️プロダクトの設計思想 AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。 発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。 特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。 そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。 - 発明情報・技術資料の構造化 - 特許文書・技術文書の検索・要約・比較 - 先行技術調査を支援するRAG・検索体験 - 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理 - 専門性の高い文書生成における品質管理 - ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計 - 知財業務フローに馴染むAI体験 AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。 ◼️業務内容 スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。 - AI特許ロケットのAI機能設計・開発・運用 - LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発 - 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発 - 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発 - 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発 - 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発 - プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善 - 知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング - Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発 - AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善 - PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理 - 技術調査、検証、ドキュメント整備 - 必要に応じたコードレビュー、技術支援 ◼️開発テーマ例 - 発明情報の構造化・要点抽出機能 - 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能 - 特許文書・技術文書の要約・分類機能 - 先行技術調査を支援する検索・RAG機能 - 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能 - 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能 - 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能 - 関連文献・先行技術との比較支援機能 - AI出力の根拠提示・参照元表示機能 - 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計 ◼️開発環境 - 言語：Python、TypeScript - フレームワーク：React、FastAPI, Django - クラウド：AWS、Google Cloud - データベース：PostgreSQL - コード管理：GitHub - コミュニケーションツール：Slack、Notion, Linear - その他：cursor、ChatGPT、Figma, Claude Code ◼️選考フロー 書類選考→面接（2～3回/オンライン実施）→内定 ※面接はオンラインで実施します。 ※職種やポジションに応じてリファレンスチェックを実施させていただく可能性があります 歓迎スキル - LLM APIを用いたプロダクト開発経験 - RAG、検索、自然言語処理、文書生成、文書解析に関する開発経験 - 特許、知財、法務、研究開発、製造業領域への関心 - 専門文書、技術文書、契約書、論文等を扱うAIプロダクトの開発経験 - プロンプト設計、評価設計、精度改善の経験 - AI出力の根拠提示、参照元表示、品質評価に関する開発経験 - 自社プロダクト、SaaS、業務支援プロダクトの開発経験 - Next.js、FastAPI等を用いたWebアプリケーション開発経験 - スタートアップや新規事業における0→1開発経験 - 開発チームのリード、コードレビュー、技術選定の経験 求める人物像 - エムニのミッションに共感し、AI技術の社会実装に情熱を持てる方 - 特許・知財・研究開発など、専門性の高い業務領域に技術で切り込みたい方 - LLMやRAGを活用し、専門業務に耐えるAI機能をつくりたい方 - 生成AIの便利さだけでなく、正確性・根拠・業務適合性を重視できる方 - 仕様が固まっていない状態でも、自ら仮説を立てて前に進められる方 - AIエンジニアやビジネスサイドと連携しながら、チームで成果を出せる方 - ユーザーの声や業務フローをもとに、プロダクトを継続的に改善したい方 - 新しいAIプロダクトの市場を自らつくっていくことに面白さを感じる方 - スピード感のあるスタートアップ環境を楽しめる方 応募概要 給与 年収600〜1200万円 ※経験や能力を考慮の上、決定します。 勤務地 本社オフィスまたは京都オフィスへの出社、もしくはフルリモート可 - 本社オフィス：〒101-0031 東京都千代田区東神田1丁目11-5 石田ビル東神田3F - 京都オフィス：〒606-8307 京都市左京区吉田上阿達町17番地 地域経済牽引拠点1F 雇用形態 正社員 勤務体系 ◼️就業時間 フレックスタイム制 ※コアタイムなし ※スーパーフレックスタイム制 ※標準労働時間：1日8時間 ※月間所定労働時間：160時間前後 ◼️休日・休暇 完全週休2日制（土・日） 祝日、年末年始休暇 試用期間 あり（6ヶ月） 福利厚生 ◼️福利厚生 - 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険） - AI駆動ワーキング制度（ChatGPT、Claude、Cursor等業務効率化に資するAIツールの利用を上限なく会社が負担） - リモート環境整備費補助制度 - 産育休制度 - 書籍購入制度 - フィールドインサイト支援制度 - 資格取得補助 - 出産祝い金制度 - 健康診断費用補助 - 貸与PC - メンターランチ制度 - 社内勉強会 - 通勤交通費支給（上限あり）