
AI・バックエンドエンジニア
Volga Partners のために、LLM、RAG、自動化ソリューションを含む本番 AI・バックエンドシステムを構築します。 モデルの学習、API 統合、機械学習研究のスケーラブルな顧客向けアプリケーションへの転換を担います。
仕事内容
- LLM、RAG、エージェント型ワークフロー、機械学習または深層学習システムにわたる AI ソリューションを設計、開発、デプロイする。
- 精度、レイテンシー、コスト、実装の複雑さを考慮して、モデルとアーキテクチャを選定する。
- PyTorch または Keras を使ってモデルを学習・微調整し、データ準備と評価まで行う。
- 研究技術を製品に組み込む前に実装し、ベンチマークする。
- API、推論パイプライン、バックエンド統合を開発する。
- 評価指標を定義し、システム品質、レイテンシー、コストを監視する。
- デプロイ済み AI システムを監視し、問題をトラブルシュートして性能を改善する。
- ユーザーに影響が及ぶ前に本番適用性を検証し、リグレッションを検出する。
- ソフトウェアエンジニアリングチームやプロダクトチームと連携し、アプリケーションに AI 機能を組み込む。
- 技術的な議論やエンジニアリング上の意思決定に参加する。
- システムアーキテクチャ、実装戦略、重要な技術的決定を記録する。
- 機械学習の研究論文をレビューし、評価する。
- 有望な研究手法を実装に落とし込み、必要に応じて結果を再現する。
- 新興 AI 技術を信頼性の高い本番利用に適応させる。
- AI およびエンジニアリングの取り組みにおける継続的なイノベーションを支援する。
- エンジニアリングリーダー、プロダクトチーム、ソフトウェア・バックエンドエンジニア、世界各地の AI 研究開発グループと連携する。
- 測定可能な成果を伴う本番対応 AI システムを提供する。
- 研究成果を実用的なエンジニアリングソリューションに変換する。
- スケーラブルな業務を支える技術文書を作成し、共有する。
応募要件
- 少なくとも 3 年の実務的な AI または機械学習エンジニアリング経験があり、少なくとも 1 つの本番システムをデプロイした経験があること。
- トークン化、埋め込み、分類、固有表現認識、情報抽出を含む、NLP に関する確かな知識。
- コーディング、Git、テスト、API・システム設計、デバッグを含む、優れたソフトウェアエンジニアリング能力。
- PyTorch または Keras を使ったモデル学習の実務経験。
- Transformer や変分オートエンコーダーなどの生成アーキテクチャに関する理解。
- RAG、埋め込みとベクトルデータベース、プロンプトまたは評価設計を含む LLM の本番経験。
- FastAPI または同等のフレームワーク、Docker、AWS・GCP・Azure などのクラウドプラットフォームのいずれかの経験。
- 機械学習研究を読み解き、概念を機能するコードに変換する能力。
- 歓迎:LoRA または強化学習ベースの手法による LLM 微調整の経験。
- 歓迎:SQL データベースの知識。
- 歓迎:LangGraph や LangChain などのエージェントフレームワークに関する知識。
- 歓迎:Kubernetes、CI/CD、モデルサービング基盤の経験。
- 歓迎:オープンソースへの貢献、または公開研究結果の再現経験。
- 勤務時間は PKT 19:00 から翌日 4:00。
福利厚生
- Volga Partners との契約となり、Deel が契約および支払いの管理をサポートします。
- 90 日間の試用期間があります。
- 医療保険は会社が負担します。
- 会社規定に基づき有給休暇が付与されます。
- 会社が定める祝日には休日手当が含まれます。
- Volga Partners は、拡大を続ける AI 組織の中でキャリア開発と専門的成長の機会を提供します。








