機械学習エンジニア(LLM専任担当)
どんな仕事か
## 事業・サービス概要 オーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団です。最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしています。 ## 業務内容 LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナと連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。 - LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 - LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 - マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 - 社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 - LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ## ポジションの魅力 - 常に新しいLLM技術への挑戦ができる - 様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる - ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる - 名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる - AIでイノベーションを起こすことに携われる
必要なスキル・経験
# 必須要件 - LLMフレームワーク(LangChain、 LangGraph、CrewAI、AutoGenなど)を使用した経験 - 大規模言語モデル(LLM)のAPI利用に留まらず、RAG(Retrieval-Augmented Generation)やベクトル検索などの周辺技術を活用したソリューション開発経験 - LLMに関連する最新の情報をキャッチアップして業務に活用した経験 - 大学レベルの統計学、線形代数、微分積分の基礎知識と応用力 - 機械学習モデルの構築から評価、改善までを一貫して主体的に実施した経験(Kaggle、SIGNATE等を含む) - 仮説ベースでデータ分析・考察を行い、ビジネス課題の解決に繋げた経験 - Pythonを用いた高度なプログラミング能力 - リモート環境(オンプレ、AWS等)やコンテナ(Docker)上での作業経験 - Git/GitHubを活用したチーム開発・コード管理経験 - ビジネスレベル以上の日本語力および英語論文が読める程度の英語力 # 歓迎要件 - マルチエージェントシステム(MAS)のアーキテクチャ設計及び実装経験 - ナレッジグラフやベクトルデータベースなどの設計、構築、運用経験 - プロンプトエンジニアリングに関する実務経験 - LLMのファインチューニング、精度検証の経験 - LocalLLMの使用経験 - MCP(Model Context Protocol)の理解もしくは実装経験 - コンピューターサイエンスに関連する修士/博士の学位 - LLM関連の国際会議や論文誌への投稿 - 自然言語処理の実務経験、研究経験 - PyTorch、TensorFlow、Kerasなど、ディープラーニングのフレームワークを用いた開発経験 - Rustを用いた開発経験 # 求める人物像 - 自分から進んで取り組める姿勢をお持ちの方 - 課題を解く際に、手法やアルゴリズムだけでなく、課題設定の見直しによる解決方法も模索できる方 - 知らないもしくは専門外の技術をキャッチアップできる方 - 幅広い技術に対して興味をお持ちの方
選考プロセス
選考フローについては別途ご案内いたします。
| 想定年収 | 700 ~ 1,000 万円 |
|---|---|
| ポジション | システムエンジニア(バックエンド) |
| 勤務地 | 東京都 |