- どんな仕事か
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現在、データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「ML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションでは、このうち「プラットフォームの信頼性・安全性向上」を専門的に担当いただき、ML/LLMを駆使して、安心安全なプラットフォームの構築をリードしていただきます。
1. 基盤モデルを用いた高度な安全性制御
・コンテキストエンジニアリングによる事実整合性の確保
・防御的プロンプトエンジニアリング
・多角的ガードレールの実装
2. LLMOpsツール等を活用した継続的な品質改善サイクルの確立
・実験の追跡と管理
・プロンプトのバージョン管理
・自動評価パイプラインの運用
3. 戦略的データセットエンジニアリング
・データキュレーション
・高度なアノテーション管理
・合成データの生成
4. 統計的アプローチによる高度な安全性制御
・リスク予測・異常検知モデルの開発
・特徴量エンジニアリング
5. 体系的な評価とオブザーバビリティの構築
・システムの監視とドリフト検知
・定量的な改善サイクルの推進 - 求められるスキルは
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必須 ・データ活用による課題解決経験 ：データ分析・機械学習を用いて具体的なビジネス課題を解決した実務経験（3年以上）
・開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
・機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解
・基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験
・MLOps/AIインフラの知識 ：モデルの学習・評価・デプロイを自動化するパイプラインの構築経験
【ソフトスキル】
・技術とビジネスの翻訳能力 ：AIの能力（事実整合性、安全性等）と限界を、非エンジニアに分かりやすく説明し、合意形成を行う能力
・不確実性の高い中での意思決定能力 ：コスト、レイテンシー、安全性、モデルの品質といった相反する要件（トレードオフ）を論理的に整理し、優先順位を判断する能力
・評価駆動の論理的思考 ：標準化された指標やデータに基づいて客観的にシステムのパフォーマンスを評価し、改善を提案する能力
・ステークホルダーを巻き込む推進力 ：複雑な安全性基準の策定などにおいて、周囲の専門性を大胆に巻き込み、プロジェクトを完遂させるファシリテーション能力歓迎 ・データセットエンジニアリングの実務経験 ：大規模なデータの収集、クリーニング、重複排除、およびアノテーションプロセスの設計・管理経験
・AIを活用したデータ生成・評価経験 ：AIを用いた合成データ生成や、AI as a Judgeによる自動データ検証システムの構築経験
・高度なデータセット設計スキル ：複雑なタスクにおける体系的なアノテーションガイドラインの設計および品質検証の経験
・エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 給与はどのくらい貰えるか
- 700万円 ～ 999万円
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掲載期間26/03/02～26/03/15
求人No.WTH-s001
