AIエンジニア （自然言語処理・生成AI）

AIエンジニア （自然言語処理・生成AI）

Description

# 会社概要

ドクターネットは遠隔画像診断支援サービスで国内トップシェアのリーディングカンパニーです。

国内にはCTやMRIなどの医用画像撮影装置が約3万台存在する一方で、医用画像を診断できる医師（放射線診断専門医）は約6,000名しかおらず、適切な診断が迅速に届く症例は全体の3割程度にとどまっています。

また、地域によっては専門医がいないなどの医療格差があるのが実情で、今や遠隔画像診断は医療インフラとなっております。

当社は1日あたり10,000症例（320万症例/年）の依頼に対応する日本最大の画像診断拠点となっており、このシステムを正常に稼働させ続けることが多くの患者様に適切な医療をスピーディーにお届けすることに直結しています。

「世界の医療を支える目になる」を企業理念に、医療をテクノロジーにより支えるため、AIなど最先端テクノロジーへの投資も積極的に行い、医療業界に貢献し続けています。

# 募集背景

ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。

その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。

これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。

こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。

# ミッション/役割

ドクターネットが保有する膨大な医療テキストデータ（読影レポート・依頼情報など）を活用し、LLM（大規模言語モデル）を用いた業務効率化・品質向上のための機能開発を担っていただきます。

医療の現場で安全かつ実用性の高い生成AI機能を届けることで、遠隔画像診断サービスのオペレーション改善・医師の負荷軽減・品質向上に貢献するポジションです。

# 職務内容

開発予定内容(一例)

◆ レポート品質向上のためのチェック機能開発

医師が作成する読影レポートに対し生成AIによる品質チェック

誤字修正、依頼内容との整合性確認、記述漏れの検知、など

緊急性が高い症例に対するフラグ付けのチェック機能も検討

◆ レポート作成の部分的自動生成

過去レポートや依頼情報に基づき、テンプレート生成・記述補助・要点の抽出

医師の記述工数を削減するための自動ドラフト生成の仕組みづくり

◆ レポート内容の構造化・要約

読影レポートを構造化データへ変換（所見／結論／フォローアップなど）

医師・スタッフが利用しやすいように 要約生成・分類・タグ付け

課題(一例)

◆ 医療現場向けの安全性・機能性を重視した設計

医療領域特有のリスク（ハルシネーション、文責、安全性）を考慮した安全策・ガードレール設計

LLMを医療プロダクトに組み込む際の操作性、フィードバック設計、検証フローの設計

LLMバックエンド構築、LLMOps構築

◆ テキストデータ活用による高品質アウトプット生成

数千万規模の医療テキストデータを用いた

LLMの最適化・評価・プロンプト設計・微調整（Fine-tuning / RAG）

ドクターネット独自の医療知見を活かした高精度な生成AI出力の実現

# 開発環境

・開発言語 ：Python3, TypeScript

・フレームワーク ：FastAPI, React, Next.Js

・データベース ：MySQL

・インフラ ：AWS

・プロジェクト管理 ：Github, Backlog

・ソースコードバージョン管理：Git (GitHub)

・コミュニケーションツール ：Slack

・デザインツール ：Figma

・生成AI基盤：Amazon Bedrok

・MLOps(画像認識AI開発用)：MLFlow, LakeFS, LabelStudio

## 技術採択方針

開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。

また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。

# 開発メンバー

業務委託メンバー合わせて約30名のフラットなエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。

# エンジニアチームのカルチャー/スタンス

・ユーザーファースト・医療品質ファースト

医療機関・読影医・患者にとって価値の高いサービスを追求します。

品質の向上はもちろん、新しい技術や発想による価値創出も職種/役職を問わず歓迎します。

・ドメイン知識を育む文化

医療ITなどのドメイン知識は、事前の経験よりも、関心を持って吸収していく姿勢を大切にしています。

日々の開発や現場とのやり取りに加え、医療系の展示会や学会にも参加するなど、技術だけでなく医療への理解も深めていくことを重んじています。

# 本ポジションの魅力

・医療という社会インフラに生成AIを実用投入できる

・数千万症例規模の大規模な医療データを扱うため、LLMの研究・応用の両面を深く経験できる

・医師・医療スタッフ・現場ユーザーと近く、フィードバックを受けながら改善できる環境

・医療AIの黎明期において、生成AIを実際の現場で使わせるためのUX設計に挑戦できる

Requirements

# 会社概要

ドクターネットは遠隔画像診断支援サービスで国内トップシェアのリーディングカンパニーです。

国内にはCTやMRIなどの医用画像撮影装置が約3万台存在する一方で、医用画像を診断できる医師（放射線診断専門医）は約6,000名しかおらず、適切な診断が迅速に届く症例は全体の3割程度にとどまっています。

また、地域によっては専門医がいないなどの医療格差があるのが実情で、今や遠隔画像診断は医療インフラとなっております。

当社は1日あたり10,000症例（320万症例/年）の依頼に対応する日本最大の画像診断拠点となっており、このシステムを正常に稼働させ続けることが多くの患者様に適切な医療をスピーディーにお届けすることに直結しています。

「世界の医療を支える目になる」を企業理念に、医療をテクノロジーにより支えるため、AIなど最先端テクノロジーへの投資も積極的に行い、医療業界に貢献し続けています。

# 募集背景

ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。

その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。

これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。

こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。

# ミッション/役割

ドクターネットが保有する膨大な医療テキストデータ（読影レポート・依頼情報など）を活用し、LLM（大規模言語モデル）を用いた業務効率化・品質向上のための機能開発を担っていただきます。

医療の現場で安全かつ実用性の高い生成AI機能を届けることで、遠隔画像診断サービスのオペレーション改善・医師の負荷軽減・品質向上に貢献するポジションです。

# 職務内容

開発予定内容(一例)

◆ レポート品質向上のためのチェック機能開発

医師が作成する読影レポートに対し生成AIによる品質チェック

誤字修正、依頼内容との整合性確認、記述漏れの検知、など

緊急性が高い症例に対するフラグ付けのチェック機能も検討

◆ レポート作成の部分的自動生成

過去レポートや依頼情報に基づき、テンプレート生成・記述補助・要点の抽出

医師の記述工数を削減するための自動ドラフト生成の仕組みづくり

◆ レポート内容の構造化・要約

読影レポートを構造化データへ変換（所見／結論／フォローアップなど）

医師・スタッフが利用しやすいように 要約生成・分類・タグ付け

課題(一例)

◆ 医療現場向けの安全性・機能性を重視した設計

医療領域特有のリスク（ハルシネーション、文責、安全性）を考慮した安全策・ガードレール設計

LLMを医療プロダクトに組み込む際の操作性、フィードバック設計、検証フローの設計

LLMバックエンド構築、LLMOps構築

◆ テキストデータ活用による高品質アウトプット生成

数千万規模の医療テキストデータを用いた

LLMの最適化・評価・プロンプト設計・微調整（Fine-tuning / RAG）

ドクターネット独自の医療知見を活かした高精度な生成AI出力の実現

# 開発環境

・開発言語 ：Python3, TypeScript

・フレームワーク ：FastAPI, React, Next.Js

・データベース ：MySQL

・インフラ ：AWS

・プロジェクト管理 ：Github, Backlog

・ソースコードバージョン管理：Git (GitHub)

・コミュニケーションツール ：Slack

・デザインツール ：Figma

・生成AI基盤：Amazon Bedrok

・MLOps(画像認識AI開発用)：MLFlow, LakeFS, LabelStudio

## 技術採択方針

開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。

また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。

# 開発メンバー

業務委託メンバー合わせて約30名のフラットなエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。

# エンジニアチームのカルチャー/スタンス

・ユーザーファースト・医療品質ファースト

医療機関・読影医・患者にとって価値の高いサービスを追求します。

品質の向上はもちろん、新しい技術や発想による価値創出も職種/役職を問わず歓迎します。

・ドメイン知識を育む文化

医療ITなどのドメイン知識は、事前の経験よりも、関心を持って吸収していく姿勢を大切にしています。

日々の開発や現場とのやり取りに加え、医療系の展示会や学会にも参加するなど、技術だけでなく医療への理解も深めていくことを重んじています。

# 本ポジションの魅力

・医療という社会インフラに生成AIを実用投入できる

・数千万症例規模の大規模な医療データを扱うため、LLMの研究・応用の両面を深く経験できる

・医師・医療スタッフ・現場ユーザーと近く、フィードバックを受けながら改善できる環境

・医療AIの黎明期において、生成AIを実際の現場で使わせるためのUX設計に挑戦できる

Preferred Experiences

・生成AI機能のバックエンド開発経験

・生成AIによるDX経験

・自然言語処理に関する知見

・RAG/Fine-tuningの経験

We are looking for

・社会インフラである医療領域でのDXに社会貢献性を感じて頂ける方

・受け身ではなくユーザーファーストで提案型の開発ができる方

・向上心を持ち新しい領域にチャレンジし続けられる方

・効率性を重視し課題ベースで改善を続けられる方

・他部署との関係性やチームワークを大切にできる方

Working Conditions

Salary

給与

・想定年収：8,000,000円～13,000,000円

・想定月収：533,334円～866,667円

・補足 ：25時間分／月の固定残業代として87,147円（想定月収533,334円の場合）～141,613円（想定月収866,667円の場合）を支給

賞与・昇給

・賞与 ：年2回（6月、12月）

・昇給 ：年2回（6月、12月）

・昇給補足：管理監督者採用の場合1回（6月）

Location

東京本社：東京都港区芝大門2-5-5 芝大門ビル8階

※リモートワーク：可 (1日/週程度の出社あり)

Job Type

正社員（期間の定めなし）

Work hours

◆勤務時間

- 勤務時間：9:00～18:00（休憩1時間）

- フレックスタイム制導入（コアタイム：12:00～16:00）

- 管理監督者は労働時間管理の対象外

◆休日

- 完全週休2日制（原則土・日・祝日）

- 年末年始（12月30日～1月3日）

※有給休暇取得率86.7% (2022年10月時点)

◆休暇

- 年次有給休暇

- 産前産後・育児休業（2024年度取得実績：男性80％/女性100％）

- 介護休業

- 慶弔休暇

Probation period

あり（3ヵ月）※条件面変更なし

Benefits

◆社会保険・福利厚生

- 健康保険（関東ITソフトウェア健保）、厚生年金、雇用保険、労災保険

- 従業員持株会（奨励金あり）

- 企業型選択制確定拠出年金制度（選択制DC）

- 出産・育児支援制度（企業主導型保育施設、ベビーシッター利用補助）

◆受動喫煙防止措置

- 屋内禁煙（専用喫煙室あり）