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★【東京】車載AIアシスタント MLOps基盤アーキテクト

年収: 800万 ~ 1600万 ?

ヘッドハンター案件

部署・役職名 ★【東京】車載AIアシスタント MLOps基盤アーキテクト
職種
業種
勤務地
仕事内容 車載AIアシスタントを販売後も進化させ続けるMLOps基盤のアーキテクチャオーナーを募集。クラウドLLM運用から車両側のデータ収集・モデル配信まで、改善サイクル全体の設計をリードいただきます。

【概要】
モビリティカンパニーへの変革に向け、車載AIアシスタントを中心としたソフトウェアサービスの開発を推進しています。本ポジションは、その改善サイクル全体(クラウド側のLLM運用から、車両側のテレメトリ収集・モデル配信まで)のアーキテクチャオーナーです。個別コンポーネントの実装ではなく、改善サイクルという「仕組みそのもの」の設計と、それを組織に定着させることに責任を持ちます。
【詳細】
・クラウドLLM運用基盤の全体アーキテクチャ設計(モデルゲートウェイ、ファインチューニング戦略、評価機構、ログ収集、リージョン構成
・データレジデンシー)
・LLM以外の機械学習モデル(予測・パーソナライゼーション・知覚系)を含む、モデルポートフォリオ全体のライフサイクル管理方針の策定
・車両側ループとの接続設計(車載テレメトリ収集、OTAによるモデル
・設定配信、車載小型モデルの更新戦略)
・他部門が所管する基盤(車両データ収集、OTA配信等)に対する要件定義と、インターフェース・SLAの合意形成・日米欧のデータ保護規制に適合したデータ収集・利活用アーキテクチャの設計
・LLMプロバイダ選定を含む技術戦略の策定と、アーキテクチャ決定記録(ADR)による合意形成・評価駆動の開発文化
・リリースプロセスの組織への定着・経営層
・社外パートナーとの技術折衝、エンジニアの技術指導・採用への関与

【最初の1年で期待する成果(優先順)】
1. 評価基盤とログ収集基盤の全体設計を確定し、立ち上げをリードする
2. クラウドLLM運用(プロバイダ構成、リージョン展開、コスト可観測性)の運用体制を確立する
3. 車両側ループを含む中長期アーキテクチャロードマップを策定する

■本求人の想定役割:チームリーダー・マネージャー
労働条件 ■本求人の想定役割:メンバー・チームリーダー
労働条件
想定年収 5,000,000円~16,800,000円
職場上司が認めた場合、在宅勤務可。
現状は3日/週程度在宅勤務している人が約半数。
ただし、開発の現場に出る場合は在社のケースが多い。
勤務地:愛知県
リモートワーク:可
受動喫煙対策:屋内禁煙
応募資格

【必須(MUST)】

<MUST> 
下記すべてを満たす方
・LLMアプリケーションまたは大規模機械学習システムを本番運用し、その改善サイクル(評価→改善→リリース)を設計
・確立した経験・評価基盤(オフライン評価、回帰評価スイート、A/Bテスト等)を軸にした品質管理の実践経験
・パブリッククラウド上での大規模システムのアーキテクチャ設計経験・組織横断の技術リーダーシップ経験(自チームに決定権のない領域を含むシステム全体の設計を、関係部門との合意形成によって成立させた経験)
・英語での技術コミュニケーション能力



【歓迎(WANT)】

<WANT> 
下記いずれかの経験がある方
・個人情報保護・越境データ移転などの規制制約下でのデータ基盤設計
・エッジ機器へのモデル配信・OTA配信基盤の知見、または車載
・モビリティ領域の開発経験
・LoRA等のPEFT手法によるドメイン適応、あるいはマルチリージョン・マルチプロバイダ構成のLLMシステム設計


<ミッション>
車載AIアシスタントを、販売後も進化し続けるサービスとして実現するための技術基盤を構築することが私たちの使命です。市場から得られるデータをもとに「ログ収集→評価→改善→配信」のサイクルを回し続け、お客様一人ひとりに最適化された体験を提供するAIプラットフォームを開発しています。

<職場イメージ>
・対話系LLMと、予測・パーソナライゼーション等の機械学習モデルを、単一の改善サイクルの上で運用する基盤を立ち上げ期から設計するフェーズです。
・日本・北米・欧州の開発拠点や社内関係部署と連携しながら、グローバル共通の基盤を開発します。

<やりがい>
・車両というセンシングプラットフォームの上で動くAIの運用。機能安全境界・車載リソース制約・OTA配信と結合したLLM運用課題という、ハイパースケーラーにも存在しない問題領域に取り組めます。
・日米欧の異なるデータ保護規制のもとで市場データを収集・活用するアーキテクチャ設計という、世界的にも前例の少ない挑戦ができます。

<PR>
・対話系LLMだけでなく、パーソナライゼーション・予測・知覚といった多様な機械学習モデルを単一の改善サイクルで運用する基盤設計。LLMOpsと従来型MLOpsの両方の知見が活きます。
・既存の車両クラウド基盤の上にLLM運用レイヤーを新規に立ち上げるフェーズであり、技術選定・アーキテクチャ決定に直接関与できます。将来的にグローバルで数百万台規模に拡大するフリートを見据え、初期段階から拡張可能な基盤を設計できるタイミングです。

リモートワーク

「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 2026/07/28
求人番号 9290043

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

  •  
  • ヘッドハンターの氏名は会員のみ表示されます
  • 会社名は会員のみ表示されます

    • 東京都
    • 明治大学
  • IT・インターネット メーカー エネルギー
    • OEM、メガサプライヤーを軸に関連優良企業にも注力しております。 懸念、質問等、お気軽に申し付けください。
    • (2026/01/21)

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