機械学習エンジニア（LLM専任担当）の求人

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（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）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。（プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。）

またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及び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などをお任せする予定です。

＜具体的な業務内容＞
・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

このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。

2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。

技術スタック
使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。
・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit）
・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM）
・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain）
・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow）

・開発言語（Python, Rust, Javascript）
・インフラ（AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ）
・開発ツール（Visual Studio, GitHub）
・その他ツール（Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet）

必須スキル・経験
・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

歓迎スキル・経験
＜LLM関連＞
・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、特にAIモデル（例：GPT系、Claude系など）へのプロンプト設計と最適化の経験
・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
・共同研究等で実世界の問題に対してLLMを適用した経験

・自然言語処理の実務経験、研究経験

＜エンジニアリング＞
・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

＜その他＞
・専門外の技術をキャッチアップした経験
・論理的にコミュニケーションを取り、周囲と協調して働ける方
・自律的に判断して仕事ができる方
・英語でのコミュニケーション能力（一部社員が外国人のため）

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
　ビジネス担当のソリューションデザイナとエンジニアのペアで案件を進めるため、課題に自律的に取組む必要があります
　分からないことは、分からないと言えて、人に聞けることが重要になります
・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
　専門外も含めて、知らない技術を要求されるケースもあるため、自律的に習得できるかにより成長の幅が大きく変わります
・幅広い技術に対して興味をお持ちの方

必要言語・レベル
・日本語ビジネスレベル
・英語論文が読める程度の英語力

AI技術を用いたソリューション開発およびAI技術活用に関するコンサルティングを行う会社