LLMデータエンジニア（シニア / 学習データ / 評価設計）

■仕事概要
【この求人を一言でいうと】
Recho（レコー）のAIを賢くするための“教材”（学習データ・評価データ）を、実際の業務データから一貫して設計・構築するLLMデータエンジニアのポジションです。通話ログや業務システムから、モデルに何を学ばせるかを考えてデータを作り、品質を担保する仕組み化を担います。今は案件ごとに属人的な工程を、再現性のある標準フローに変えるフェーズです。チーム内の公用語は英語ですが、本ポジションは日本語TTSの品質を扱う性質上、日本語でのコミュニケーション（N2レベルを目安）が必須です。年収は1,000万～2,000万円（応相談）。勤務地は原則として、半蔵門オフィス（ハイブリッド前提）です。ただし、海外居住者や遠方の方からのご応募、フルリモート・ビザ取得サポート等についても柔軟に相談に応じます。
■こんな経歴の方に向いています
基盤モデル企業で、ポストトレーニング用データ（SFT・選好・合成データ）を構築してきた方
CS・対話AI企業で、実際の業務ログや業務システムと向き合い、学習データを設計してきた方
データエンジニア／MLエンジニアとして、業務システムとのデータ連携を自ら設計・実装してきた方
■役割：実データを起点に、LLMの学習・評価データを一貫して設計・構築する
Rechoでは、モデル性能の上限は「報酬とデータの質」で決まると考えています。本ポジションの中心的なミッションは、実データ（通話ログ、業務システム、FAQ・マニュアル等）を起点に、LLMの学習・評価データを一貫して設計・構築することです。
現状は案件ごとにデータを作る工程が属人的で、再現性がありません。これを、実データのクレンジング・匿名化・構造化から、SFT・RL用データの構築（合成データ生成、難易度制御、重複除去、混合比調整）、評価セット・ベンチマーク整備までを、標準化された仕組みにしていただきます。
今後20～30案件への展開を支える土台であり、学習結果のエラー分析からデータを改善する“データフライホイール”の設計・運用まで担います。将来はデータ・評価チームのリードも見据えたポジションです。
【このポジションで「やらないこと」】
オンラインサービスのSLA管理、オンコール、インフラ保守を主目的とするポジションではありません
GPUクラスタの保守運用、一般的なSRE／DevOps業務は主業務ではありません（運用保守は別チームが担当します）
学習アルゴリズムや報酬の最終設計そのもの（SFT・RLの手法設計、損失関数の改良）は別ポジション「LLMトレーニングエンジニア」が担当します（本ポジションはデータと評価セットの設計・構築で連携します）
顧客業務の要件定義・「正しい応答」の定義そのものは別ポジション「データPM」が担当します（本ポジションはそれを実データに落とし込み、構築します）
■お任せしたい主な業務
1. 実データの調査・設計・整備
案件ごとの業務システム・実データの調査と、学習・評価データの一貫した設計
通話ログ等の実データのクレンジング、匿名化、構造化
2. 学習・評価データの構築
SFT・RL用データの構築（合成データ生成、難易度制御、重複除去、混合比の調整）
報酬関数・評価セットの実装と、案件ごとのベンチマーク整備
3. データフライホイールの運用
学習結果のエラー分析と、データ改善につなげるループの設計・運用
再現性・バージョン管理を担保したデータパイプラインの構築
※より詳細な業務内容については、カジュアル面談や面接の際にお話しさせていただきます。
■このポジションの魅力
1. モデル性能の“上限”を決める側に立てる
性能の上限は報酬とデータの質で決まります。「何を覚えさせ、何をプロンプトで渡すか」から設計し、モデルの賢さの土台を自分の手で作れます。
2. 属人化を仕組みに変える0→1
今は案件ごとにバラバラなデータ構築を、再現性のある標準フロー＝データフライホイールに作り替えます。20～30案件への展開を支える基盤を一から設計できます。
3. 実データとプロダクトの最前線
実際の通話ログや業務システムと向き合い、CS現場の課題をデータに落とし込む仕事。研究用の綺麗なデータではなく、本番を動かすデータで勝負できます。
■利用サービス・技術スタック一覧
言語・実装：Python（pandas ／ Polars ／ Spark 等）
データ基盤：ETL ／ バージョン管理 ／ 再現性担保 ／ SQL ／ 各種API・DB連携
合成データ・評価：LLM APIによる合成データ生成 ／ LLM-as-a-Judge
学習フレームワーク入力：TRL ／ verl（SFT・RL用データの整形）
■プロダクトの優位性について
人間と区別がつかないレベルの自然な対話を実現する「Recho AI Voice Platform」の開発と、大手企業への「Voice AI Agent」の導入・運用支援を行っています。
最大の強みは、高品質なAI Agentを効率よく構築・改善できるプロダクト基盤にあります。業界の暗黙知を吸収し、ユーザーからのフィードバックデータをもとに、継続改善のサイクルを圧倒的な速度で回せる仕組みです。この技術により、金融・メーカー・行政などの実業務において複雑で大規模なコールセンターのAI化が急速に拡大しており、人間のオペレーターへの引き継ぎゼロ（完結率100%）を達成したプロジェクト実績もあります。
■面接・選考プロセス
カジュアル面談 ⇒ ケース課題・一次面接 ⇒ トライアル業務委託* ⇒ 最終面接 ⇒ オファー面談

• トライアル業務委託は、1日〜連続2日間オフィスにお越しいただき、実際にオフィスで業務に取り組んでいただく機会です（有償）。メンバーと協働し、カルチャーマッチと業務理解を確認し合う期間です。

※場合によってリファレンスチェックを依頼させていただくことがございます
※スケジュールや副業規定で業務委託が難しい場合には、ご相談くださいませ
■Rechoについて
Rechoは、カスタマーサポート領域の効率化を牽引する「AI Agent」の基盤モデル開発から、顧客への実装・プロジェクトデリバリーまでを同一組織内で一気通貫で行うテクノロジー企業です。
現在は、フルスクラッチで自社開発した「音声AI」技術を最大の強みとし、業界の長年の課題であった品質とコストのトレードオフを解消するソリューションをエンタープライズ向けに提供しています 。シリーズAで約7億円の資金調達を完了し、SBI新生銀行やKDDIといった大手企業のシビアな本番環境への社会実装を急進させているフェーズです。
Rechoについて詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページをご用意しました。このページでは、弊社の事業内容やプロダクトの詳細、所属メンバーについてご覧いただけます。
■参考情報
コーポレートサイト
チームメンバーのインタビューnote
Company deck
事例：KDDI、アルティウスリンクと協業
導入事例：SBI新生銀行様
※
2分程度の音声デモ
もぜひお聞きください※

※語学力：英語を用いた、専門的な技術コミュニケーション能力および、日本語スキル（N2目安）
※海外在住者の応募歓迎：日本への移住を伴う場合、就労ビザの取得支援およびリロケーションサポートを提供します
業務システムや実データを起点に、LLMの学習・評価データを自ら設計・構築した経験
Pythonによる大規模データ処理（pandas／Polars／Spark 等）と、データパイプラインの設計・実装（ETL、バージョン管理、再現性の担保）
実データの品質を定量的に分析し、ノイズ・偏り・欠損を改善につなげた経験
「モデルに何を覚えさせ、何をプロンプトで渡すか」を切り分けてデータを設計する力
SQL、各種API・DBとの連携
LLM APIを用いた合成データ生成、LLM-as-a-Judge によるフィルタリングの経験
学習フレームワーク（TRL／verl 等）の入力形式を理解し、SFT・RL用データを整形できること

データ・手法
SFT・選好データ・RL用データの構築経験
報酬関数・評価セットの設計経験
個人情報を含むデータの匿名化・管理の経験
ドメイン
CS・コンタクトセンター・音声対話領域の業務知識

「何を学ばせるか」から考える：
データを「集めて整える」だけでなく、「モデルに何を学ばせるか」から考えられる方
地道な分析から本質を掴む：
地道な実データの分析をいとわず、そこから本質を見つけられる方
曖昧な要件をデータに落とす：
業務側の担当者と対話し、曖昧な要件を具体的なデータに落とし込める方
手を動かし仕組み化する：
自ら手を動かしながら仕組み化できる方
■大切にしている4つの価値観に共感いただける方
Rechoの提供価値を最速で最大化するために、チームで大切にしているバリューをご紹介します。
Exceed Expectations
顧客と仲間の期待を、スピードと品質の両立で超え続ける。
Team-First
一人ひとりがプロとしての責任を果たし、個人ではなくチームの成果を最大化する。
Continuous Feedback
成果のために本気で向き合い、率直に伝え合う。言いにくいことこそ、敬意と配慮をもって誠実に伝え続ける。
Earn Trust
信頼は、すべての協力と挑戦の土台である。道徳的に判断し、公私混同しない。信頼を築くのには時間がかかり、失うのは一瞬。