Machine Learning Engineer (Deep Learning)/フリマアプリ運営企業の求人

次世代与信モデルの中核となる大規模深層学習モデルの設計・開発・改善
モデル設計: 与信領域の課題やデータ特性を踏まえた、深層学習モデルのアーキテクチャ設計
学習戦略: 学習タスク・目的関数の設計、データ・モデル構成、計算予算を踏まえたスケーリング方針の策定と実行
学習基盤: GPUを用いた大規模学習・分散学習の設計・実装、学習の効率化・安定化
評価設計: オフライン指標に加え、与信の性質上重要なビジネスKPIやリスク指標、安定性・公平性・説明可能性を含めた評価設計
大規模深層学習モデルの本番導入・運用
学習・推論パイプラインの設計、推論の効率化、本番システムへの組み込み
モニタリング、再学習、ロールバック等の運用設計とMLOpsの整備
技術意思決定: モデリング方針（モデル規模・性能 vs コスト、推論レイテンシ、解釈性、既存モデルとの使い分け等）の決定
最新の研究動向のキャッチアップと、自社課題への適用検討
既存与信モデルの運用、および継続的な改善
プロダクト/ビジネス/リスク管理/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成
チームメンバーへの深層学習領域の技術的なメンタリング、ナレッジの体系化

求める経験・スキル
グループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方
PyTorch等の深層学習フレームワークを用いた、深層学習モデルの開発経験（3年以上）
1B超級のTransformer ベースのモデル、または LLM・基盤モデルのフルスクラッチ事前学習の経験（1年以上）
モデル学習経験、および実験設計・結果分析を自律的に進めた経験
深層学習モデルを本番環境へ導入・運用した経験、またはそれに準ずるMLOpsの実務経験（1年以上）
チームメンバーやステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力

歓迎する経験・スキル
事前学習におけるデータ・モデルアーキテクチャ、目的関数、学習レシピ、計算予算の設計を主導した経験
事前学習済みモデルを下流タスクへ適用・評価した経験（ファインチューニング、転移学習等）
分散学習等の学習の高速化・効率化、チューニングの経験
推論の高速化・効率化の経験（知識蒸留・量子化・枝刈り等のモデル圧縮技術やKVキャッシュ等）
テーブルデータの分析・モデリング経験（深層学習以外でも可）
AWS/Google Cloud等のクラウド環境でのデータ分析・システム開発経験
チーム・プロジェクトのリード経験、およびジュニアエンジニアのメンター経験
金融機関、Fintech企業での就業経験

語学力
日本語：Proficient
英語：Independent 歓迎

アプリの企画・開発・運用を行う企業

日本のシリアルアントレプレナーによるベンチャー企業。既存事業が軌道に乗っているが、グローバル展開や新規事業展開に向けて組織の整備を行う。