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| 部署・役職名 | シニアプロダクトAIエンジニア ※フルリモート勤務可 |
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| 仕事内容 |
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 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 【ハードスキル】・高度な技術的リーダーシップ ：機械学習・データ分析を用いた複雑なビジネス課題において、技術選定から実装、本番運用までの全工程をリードし、成果を創出した実務経験（5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深い理解 ・スケーラブルなインフラ運用の知見 ：クラウド（Google Cloud/AWS等）において求められるサービス要件の特性を理解した上での、高可用かつコスト効率の良いインフラ構成を検討・推進できる能力 ・戦略的データセットエンジニアリング ：データの枯渇や品質劣化を防ぐため、戦略的なデータキュレーション、高品質なアノテーションプロセスの構築、および検証済みの合成データ生成パイプラインを指揮・遂行できる能力 ・実験・評価プロセスの標準化 ：チーム全体が再現性を保ち、迅速に改善を回せるよう、実験管理の仕組みや、AI評価（AI as a Judge）を含む多角的な評価メトリクスの標準化を導入した経験 ・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 ・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 【ソフトスキル】 ・不確実性下での戦略的合意形成 ：安全性基準が曖昧な領域において、法的・倫理的リスクとプロダクト価値のトレードオフを論理的に整理し、経営層や他部門のステークホルダーと高度な合意形成ができる能力 ・技術的なメンタリング ：コード・設計レビューや勉強会を通じて、チーム全体のエンジニアリング品質を底上げし、シニアレベルの後進を育成できる能力 ・ミッションへの強いコミットメント ：社会的責任の極めて大きい「プラットフォームの信頼性」を守り抜くというミッションに対し、技術的な卓越性をもって誠実に向き合える方 【歓迎（WANT）】 ・基盤モデルの適応・最適化における深い専門性 ：構造化出力の厳密な制御、プロンプト攻撃に対する多層的な防御策の実装、モデルレベル・推論サービスレベル双方での高度な最適化（量子化、並列化、プロンプトキャッシュ等）を通じて、劇的なコスト・レイテンシー改善を実現できる能力・インフラおよび計算リソースの効率的活用 ：ワークロードの特性に応じて、最適なハードウェアアクセラレータ（GPU/TPU）やサービング基盤（Managed vs Self－hosted）を選定し、パフォーマンスとコストのトレードオフを最適化するインフラ構成を設計・運用できる能力 ・AIセキュリティ ：レッドチーミング（攻撃的シミュレーション）による脆弱性診断や、最新の脱獄手法（ジェイルブレイク）に対する先回りした防御システムの開発経験 ・ドメイン固有モデルの構築知見 ：必要に応じてモデルマージや高度なファインチューニング（PEFT等）の技術を選定し、汎用モデルでは達成困難な領域特化のパフォーマンスを引き出した経験 ・高度なビジネスインパクトの定量的測定 ：異常検知や安全性向上が、どの程度サービス継続性や事業収益（ROI）に寄与しているかを、因果推論や実験計画法を用いて科学的に証明した実務経験 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/03/02 |
| 求人番号 | 7606487 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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会社名は会員のみ表示されます
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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- 気温も少しずつ温かくなり過ごしやすい季節になってきましたね。4月は期の変わり目となる企業様も多く、心機一転スタートする方も多いのではないでしょうか。希望の部署に異動される方もそうでない方も、自身のキャリアについて考える時期でもあるかと思います。ぜひお気軽にお声掛けください。
- (2026/02/27)
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