どんな仕事か: 【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
求められるスキルは: 必須【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: 500～700万円

【東京/AIエンジニア】第二新卒歓迎/週2リモート可/フレックスあり/完全自社勤務

機械学習エンジニア