Huronは、戦略、オペレーション、アドバイザリー、デジタル、テクノロジー、アナリティクスのサービスを通じて、組織が複雑なビジネス課題に取り組めるよう支援するグローバルなコンサルティング企業です。医療、教育、エネルギー、金融サービスなど幅広い分野で事業を展開し、マネージドサービス、アウトソーシング、リーダーシップ開発などの領域で、お客様に合わせた支援を提供しています。Huronは、クライアントごとの固有のニーズに応える実践的で大きな成果につながるソリューションに取り組む専門家を結集しており、コンサルティング、変革、データに基づく組織成長に関心を持つプロフェッショナルに適した企業です。
AIエンジニア、生成AI・RAG — Huron、バンガロール（ハイブリッド勤務）
Huron向けに、機械学習、生成AI、検索拡張生成のソリューションを構築します。 エージェント型アプリケーション、クラウドAIパイプライン、API、本番システムを開発します。
仕事内容
- 機械学習と生成AIの手法を用いて、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、埋め込み、RAGを含むAIシステムを構築する。
- LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAIなどのツールを使用して、インテリジェントなアプリケーションやエージェントシステムを構築する。
- ドキュメントの取り込みと分割から、ベクトルインデックス、ハイブリッド検索、コンテキストに応じた応答まで、RAGパイプライン全体を設計・提供する。
- FastAPI、Flaskなどのフレームワークを使い、モジュール化され、ドキュメントが整備されたAPIとサービスコンポーネントを作成する。
- データの取り込み、変換、検証、学習、推論、デプロイ、ナレッジ検索を支えるAIパイプラインを構築・管理する。
- AWSとAzureのAI・機械学習サービスを開発とデプロイに活用する。
- モデルの精度、ドリフト、検索品質、根拠との整合性、信頼性、タスク推論を対象とした監視・評価を設定する。
- 本番RAGシステムの速度、拡張性、コスト、応答品質を改善する。
- ソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、ソリューションアーキテクト、ビジネス関係者と連携し、ソリューション設計と本番環境への引き継ぎに取り組む。
- 実験、概念実証、パイロット、拡張可能なデプロイに貢献する。
- 生成AI、AIエージェント、オーケストレーションフレームワーク、RAG評価、継続的な改善の最新動向を把握する。
応募要件
- AI/ML開発またはインテリジェントなアプリケーションエンジニアリングの実務経験が4～6年ある。
- Pythonの高いスキルを持ち、scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、OpenAI APIなどの最新AI/MLライブラリに精通している。
- 埋め込み、FAISS、Pinecone、Chroma、Azure AI Searchなどのベクトルデータベース、検索最適化手法を用いたRAGシステムの設計・デプロイ経験がある。
- FastAPI、Flask、または同等のフレームワークを使ったAPIやバックエンドサービスの構築経験がある。
- LangGraphやAutoGenなどのエージェントフレームワークと、マルチエージェントのオーケストレーションパターンに精通している。
- AWSやAzureなどのクラウドプラットフォーム、およびDockerなどのコンテナツールに関する知識がある。
- Azure Machine Learning、AWS SageMaker、Google AI/MLサービスなどのクラウドMLプラットフォームを実務で使用した経験がある。
- コンピューターサイエンス、工学、データサイエンス、または関連分野の学士号を取得している。
- MCPなどのオーケストレーション標準・ツール、またはエージェントルーティングプロトコルの経験があれば尚可。
- MLOpsパイプライン、モデル提供向けCI/CD、RAGASなどのRAG評価ツール、またはモデル監視の経験があれば尚可。
- AIシステム評価、オブザーバビリティ、プロンプト性能テスト、根拠の妥当性検証に関する知識があれば尚可。
- 部門をまたいで協力し、複数のプロジェクトを管理し、技術職・非技術職の双方に伝わる形でコミュニケーションできる。
- Azure、AWS、Google CloudのAI/MLサービスに関するクラウド認定資格があれば尚可。