Yodo Labsについて

Yodo Labsは東京・大阪を拠点とする応用AI研究・エンジニアリング企業です。エンタープライズの最も困難なAIプロジェクトをプロトタイプから本番運用まで導きます。PhDや産業界出身の研究者がフルスタックでAI開発に取り組んでいます。

役割について

AIにおける最も難しい未解決の課題は、より大きなモデルを構築することだけではなく、AIシステムを現実世界で確実に動作させることにあると考えていますか？ デモが動いた後に何が起こるかに関心がありますか — ツールコールが失敗したときにエージェントは復旧できるか？ ドメインが変わっても検索パイプラインは機能し続けるか？ 評価はユーザーより先にリグレッションを検知できるか？

Yodo Labsの研究は、本番環境から生まれる問いによって駆動されます。フロンティアモデルが理論上できることと、エンタープライズクライアント向けにスケールデプロイされたときに実際に起こることの境界で研究を行っています。リサーチサイエンティストとして、これらのギャップの特定から、実験設計、そしてシステムにフィードバックされる結果の発表まで、一連のサイクルを主導していただきます。

論文だけの役割ではありません。エンジニアとともにプロトタイプを作り、プロダクトとともにシップし、研究コミュニティに向けて執筆します。私たちは研究とエンジニアリングをコインの表裏と捉えています — チームのすべての研究者がプロダクションコードを書き、すべてのエンジニアが論文を読みます。

業務内容

• 本番環境の課題から生まれる研究課題を自ら定義し、主導する — トップダウンの割り当てではなく、何が壊れているか、何がうまく機能していないかから特定する
• 厳密な実験を設計し、素早く実行し、反復する — 論文の体裁より学習速度を重視
• 研究成果をプロダクションシステムに反映するためエンジニアと協業する（多くの場合、数週間以内に）
• 分野を前進させる結果は外部に、意思決定に資する結果は社内に発表する
• 評価インフラに貢献する — 測定は研究の一部であり、オーバーヘッドではないと考えています

プロジェクト例

• マルチステップエージェントの信頼性を異なる失敗モード（ツールエラー、コンテキスト喪失、ハルシネーションによる行動）で測定するベンチマークを設計し、その結果をエージェントフレームワークの改善に活用する
• RAGパイプラインが英語ベンチマークでは高性能だが日本語のエンタープライズ文書では劣化する原因を調査し、アーキテクチャ変更を提案する
• クライアントがML専門知識なしに自社ドメイン固有タスクでLLM品質をテストできる軽量評価ハーネスをプロトタイピングする
• 構造化データ抽出におけるファインチューニングとインコンテキスト学習の比較実験を実施し、成果を論文として執筆する

こんな方に向いています

• 研究のバックグラウンドがある（博士号、修士号、または重要なプロジェクトや論文を通じた同等の経験）
• 強い実装力 — 仮説から動く実験まで、数ヶ月ではなく1日で到達できる
• LLM、検索拡張生成、エージェント、または評価手法の経験
• クリーンな理論的問題よりも、応用的で混沌とした問題を好む — 本番AIは驚きの連続です
• 「ベンチマークで良く見えるか？」ではなく「実際に動くか？」と問う直感がある
• エンジニアとペアを組み、クライアントと話し、研究とシッピングの間でコンテキストスイッチする小規模チームで働くことに抵抗がない
• ビジネスレベルの英語力、日本語は会話レベルであれば尚可

こんな方でも歓迎です

• 博士号を持っていない方 — 学位よりも研究のアウトプットを重視します
• 特定のサブフィールドの経験がない方 — トピックのマッチよりも、研究のセンスとエンジニアリング力を重視します
• 産業界の経験がない方 — アカデミアから直接来て、自分のアイデアがデプロイされるのを見たいという意欲のある方から優れた成果が生まれています

応募方法

team@yodolabs.jp 宛てに、件名を 「リサーチサイエンティスト（フルタイム）— お名前」 としてメールをお送りください。以下をご添付ください：

• 履歴書・職務経歴書（CV）
• Yodo Labsで取り組みたい研究課題についての簡単な説明 — どの問題を選ぶかよりも、問題へのアプローチの仕方に興味があります
• 関連する論文、プレプリント、またはプロジェクトリポジトリへのリンク

勤務条件

勤務地: 東京 / 大阪（リモート可） 勤務形態: フレキシブル、成果重視 ビザサポート: 就労ビザのスポンサーに対応可能

すべての条件を満たしていなくても、ぜひご応募ください。