大手商社グループのセキュリティベンダーでのAIセキュリティエンジニア(ジュニア)の求人

業務内容
当社の「AIセキュリティ」業務において、機械学習の観点からAIセキュリティに係るプロダクト/サービス開発・運用の支援を行っていただきます。
主な対象業務例：
* MLモデル開発・評価・チューニング
* LLMの生成精度向上（Fine-Tuning、RAG活用、プロンプトエンジニアリングなど）
* データ収集・前処理
* モデル評価指標（精度/再現率/F1など）の最適化
* マルチAIエージェント・プロトタイプ開発
* LangChain/LangGraph、AutoGenなどのフレームワークを用いたAIエージェントPoC開発
* MCP（Model Context Protocol）などを使用したマルチAIエージェントPoC開発
* サイバーセキュリティ業務の自動化支援
* SOC（Security Operation Center）/ASM（Attack Surface Management）運用の自動化・効率化
* 脆弱性診断/ペネトレーションテストの自動化・効率化
* AIに対する脅威・対策の調査検証
* LLM/AIエージェント、RAG、MCPなど、AI技術固有の脅威と対策を調査検証
※サイバーセキュリティ業務経験は必須ではありません。
当該業務のキャッチアップからご支援いたします。

ポジションの魅力
自社セキュリティサービスにおける新規プロダクト開発に、裁量大きくチャレンジ可能。
現場発信を重視する風通しの良い社風で、アイデアをすぐに形にできる。
フルリモート可の働きやすい環境。
社内勉強会やナレッジ共有を通じて、最新技術を体系的に習得できる。
技術者同士が互いを尊重し合い、切磋琢磨できる文化。

必須要件
サイバーセキュリティに興味のある方。
Pythonを用いた機械学習モデル開発経験（3年以上）。
PyTorch、TensorFlowなどフレームワークの使用経験。
データ前処理、特徴量エンジニアリング、プロンプトエンジニアリング、モデル評価指標設計などの実務経験。
チームでの開発経験および協調性。
顧客折衝含むコミュニケーション能力。
技術的探求心を持ち、自発的に学習できる方。

歓迎要件
LLMやAIエージェント（LangChain/LangGraph、AutoGenなど）の実装経験。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの設計・実装経験。
MLOps環境構築・運用（CI/CD、モデルデプロイ、監視）経験。
サイバーセキュリティ関連業務（SOC、ASM、脆弱性診断など）に対する基礎理解。
AWS/Azure/GCPなどクラウド基盤の運用経験。
論文執筆、技術記事執筆、学会／カンファレンス登壇の実績。

求める人物像
機械学習の研究・開発に強い興味と実務経験をお持ちの方。
データドリブンな思考で自律的にタスクを進められる方。
サイバーセキュリティ領域に興味のある方。
新技術の不確実性を楽しみ、継続的にキャッチアップできる方。
部門横断での調整・コミュニケーションを円滑に行える方。