会社名

弁護士ドットコム株式会社

会社概要

国内最大級の弁護士法律ポータルサイト「弁護士ドットコム」等の開発・運営を行っています。
■弁護士ドットコムニュースの運営
■税理士ドットコムの開発・運営
■クラウドサインの開発・提供
■BUSINESS LAWYERSの運営
■弁護士ドットコムキャリアの運営
■”専門家をもっと身近に”を理念に、「弁護士ドットコム」「クラウドサイン」などのサービスを展開する急成長企業。
■創業から8期連続の赤字を乗り越えグロース市場に上場。直近では「クラウドサイン」の導入企業数が急拡大し130万社を突破、年平均40％の成長を遂げています。
■在宅勤務、フレックスタイム制、副業可など、時代に合わせた自由な働き方を実現しています。

ポジション

AIエンジニア

仕事内容

募集背景
これまで弁護士ドットコムでは、リーガル領域に特化したAIエージェント「Legal Brain エージェント」の開発・運用を通じて、多くの技術的資産と知見を蓄積してきました。2026年1月に発足したAI技術開発部では、これらの資産を「クラウドサイン」をはじめとする社内の各プロダクトへ積極的に注入し、具体的なビジネス成果へと繋げるフェーズにあります。

単なる共通基盤の提供に留まらず、各プロダクトの現場に深く入り込み、AI基盤技術を武器に具体的な顧客価値を連続的に創出していく機械学習エンジニアを募集します。

職務詳細
プロダクトへのAI/ML導入・伴走支援
クラウドサインやLegal Brain エージェント等のプロダクトチームと密に連携した、ドメイン特化型の課題解決
（例）プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた具体的機能の実装と最適化
精度評価・改善サイクルの構築と運用
プロダクトの特性に合わせた評価方法の設計と継続的な精度向上プロセスの確立
プロダクト横断的なAI基盤・共通コンポーネントの設計・開発
R&D活動
最新論文の調査・検証に基づいた、プロダクトへの新機能提案
大学との共同研究を通じた、実務難度の高い課題に対するブレイクスルーの創出
研究成果の論文や学会での発表

開発環境
言語・フレームワーク
バックエンド: Python / FastAPI
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
技術基盤
インフラ: AWS (ECS, Lambda, S3, Redis, SES, SNS, SQS, ELB, etc.)
データベース: Aurora, Neptune
AI/検索: Vertex AI(Gemini), Bedrock,SageMaker,OpenSearch
プロジェクト管理・ソースコード管理
プロジェクト管理: JIRA
ソースコード管理: GitLab, GitHub
CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions
情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: GitHub Copilot, NotebookLM, Cursor, Devin など

Legal Brain（AI基盤）
弁護士ドットコム独自のデータベース「Legal Graph（リーガルグラフ）」に、生成AIを組み込んだコアテクノロジーが「リーガルブレイン」です。「Legal Graph」とは、法令、ガイドラインの膨大な情報群に対して、弁護士ドットコムグループがこれまで蓄積してきた判例データや法律専門書籍の情報、法律相談の記録や弁護士からの情報といった膨大なリーガルデータを加え、それぞれのデータ同士の関係性をグラフ化して構築した独自のデータベースです。これを用いることで、今までにない利便性を持ったリーガルサービスの実現が可能になります。

仕事の内容：会社のすべての業務

求める経験・スキル

必須要件
Pythonを用いたソフトウェア開発の実務経験
機械学習、自然言語処理、検索技術いずれかの分野において、評価・改善サイクルの実務経験3年以上
プロダクト開発チームと協働し、AI/MLの機能をリリースまで導いた経験
機械学習、エンジニアリング、データサイエンスの基礎的な知識

歓迎要件
サービスKPIに紐づいた機械学習モデルの評価・改善の経験
大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングやRAGの最適化経験
クラウドインフラ（AWSまたはGCP）を用いたシステム設計経験
自然言語処理（NLP）やAIエージェント分野での論文執筆、または学会発表の経験

こんな方と働きたい
プロダクト・ファーストの思考を持てる方
技術はあくまで手段であり、目的は「顧客への価値提供」であると割り切れる方。
泥臭い改善を厭わない方
華やかなモデル構築だけでなく、地道なデータ整備や評価の高度化が価値に直結することを理解している方。
越境するコミュニケーションができる方
エンジニアの枠を超えて、事業責任者、プロダクトマネージャー等のステークホルダーと対等に議論し、最適なAI体験を追求できる方。