【自然言語処理/生成AI/リモートメイン/医療DX/財務基盤安定】医療x画像診断、業界シェアトップクラスの遠隔画像診断サービスの次世代システム開発を担うAIエンジニアを募集

仕事内容

【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。 【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。 ・フルスタック志向と自律性 フロントエンド・バックエンド・インフラ・運用改善まで、課題解決に必要であれば領域を限定せず手を動かします。 自社サービスの価値向上のため、メンバーが主体的に判断し行動することを大切にしています。 ・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。