募集要項
- 仕事内容
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【本ポジションについて】
「AI技術に本気で向き合い、プロダクションの現場で実力をつけたい」――そんな想いを持つ方に向けたポジションです。
音声認識・話者認識・LLMを実際のプロダクトに組み込むプロダクトのMLOps/LLMOps関連の領域と、顧客向けのプライベートAI・ソリューションの開発の両面で活躍いただきます。
※ご本人の適性や希望、案件状況を総合的に鑑みて、担当を決めます。
【事業・ポジションの魅力】
技術が事業の中核にあるプロダクト
■AI技術がプロダクトの競争力そのもの
■業界最高水準の精度を実現する音声認識・話者認識技術をプロダクションで運用
■特許を取得したLLMによる校正技術の実装・運用に携わる
■最新のAI技術をプロダクションレベルで実装する経験が積める
成長性と安定性を併せ持つ事業基盤
■昨年比200%成長のスタートアップフェーズ
■官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤
■国のインフラを支える責任あるシステムで使用されるAIの運用に関われる環境
■政府系機関からエンタープライズまで、多様な顧客への導入実績
知見共有が盛んで、AIエンジニアとして実力が伸びる環境
■AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるメンバーで構成
■毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でR&Dやエンジニアリングのナレッジや意見交換を実施
■最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化
AIエンジニアとして幅広い経験が積める
■モデル実装からインフラまで一気通貫で担当
■オンプレミス・クラウド両方の環境での開発経験
■AWS/Azure/GCPのマルチクラウド環境での運用経験
■0→1のフェーズでML基盤を構築できる
【具体的に期待する役割】
まずは先輩のAIエンジニアのフォローの元で業務に取り組み、徐々に主担当として任される範囲を広げていきます。
【業務内容】
プロダクトのMLOps/LLMOps
■モデル実装・最適化
・音声認識モデル・話者分離モデルのプロダクション実装
・LLMを活用した機能（要約、校正、翻訳等）の実装・最
- 応募資格
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- 必須
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【必須要件】
■PyTorch / Hugging Face 等を用いたモデル学習の経験（個人・研究・業務いずれも可）
■機械学習の基本的な評価指標（Precision， Recall， F1等）と評価手法（交差検証等）を理解していること
■ソフトウェア開発の実務経験（1年以上）
■Pythonの基礎、Gitの基本操作、Linuxのコマンドラインの基本操作を理解している
■日本語の業務文書を理解し、ビジネスレベルの日本語に堪能であること
【歓迎要件】
■AIモデルの性能評価や精度改善に取り組んだ経験（研究・業務いずれも可）
■音声処理・LLMをはじめとする自然言語処理の実装経験
■受託開発・コンサルティング案件の遂行経験
■Kaggle等のコンペティションでの入賞・メダル獲得
■Web APIの設計・開発経験（FastAPI， Flask等）
■クラウドサービス（AWS/Azure/GCP）の利用経験
【こんな人と働きたい】
■「最終的にエンドユーザーに届いたものの価値が最重要」という意識のもとで、技術選定・実装を行える方
■まだ経験が少なくても、足りない部分を自ら埋めていこうという主体性のある方
■先輩のAIエンジニアからのフィードバックを素直に吸収し、次に活かせる方
■AI技術の進歩にワクワクし、新しいモデルやツールを触って楽しめる方
■他のエンジニアやプロダクトマネージャーと協働し、チームで成果を出すことに価値を感じる方
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都
- 年収・給与
- 500～700万円
