AIシステムソフトウェアエンジニア - AIファンド - カナダリモート
Haven Safety AI の企業向け安全インテリジェンス・プラットフォームで、本番環境向けの LLM パイプラインとエージェント・オーケストレーションを構築します。 規制産業向けに、検索、評価、可観測性、モデル品質を改善します。
仕事内容
- モデル呼び出し、ツール呼び出し、グラフクエリ、検索、品質ゲート、専門エージェントへの引き継ぎを調整する多段階 LLM パイプラインを開発・運用します。
- インシデントの証拠から分析、レビュー、企業学習までを担う Haven の協調エージェントチームとオーケストレーション層を拡張します。
- Neo4j のグラフトラバーサル、ベクトル検索、ハイブリッド検索を用いてコンテキストシステムを設計します。
- 評価データセット、スコアリング手法、回帰テストスイート、モデル比較、人によるレビューのループ、段階ごとの品質帰属を作成します。
- トレーシング、ツール呼び出しの監査、コストとレイテンシーの監視、障害処理、品質ダッシュボードを追加します。
- 顧客に影響が及ぶ前に、オーケストレーションのループ、ハルシネーション、未検知のモデルドリフトを特定します。
- タスク要件に応じて OpenAI、Anthropic、Google のモデルを選択します。
- プロダクトチームやナレッジエンジニアリングチームと協力しながら、AI ロードマップの策定にも貢献します。
- CTO にレポートし、創業チームの幅広い責任を担います。
応募要件
- 実際の顧客が利用する LLM システムを提供した経験を含む、プロフェッショナルな AI または機械学習エンジニアリング経験。
- LangGraph、LangChain、または同等のフレームワークを用いた、多段階のツール呼び出しワークフローの構築・トラブルシューティング経験。
- 代表的なデータセット、回帰テスト、LLM-as-a-judge 手法、または人によるレビューのループを用いた、再現可能な LLM 評価プロセス。
- LLM のコンテキストを準備した経験があり、何をどの程度、なぜ検索するのかについて情報に基づく判断ができること。
- デプロイ、監視、インシデント対応に至るまで、システムに責任を持った実績。
- 本番環境の障害または回帰を調査し、解決した経験。
- 複数のモデルプロバイダーに対応し、品質、レイテンシー、コスト、コンテキスト、運用リスクのトレードオフを説明できること。
- Neo4j と Cypher、または同等のグラフデータベースに関する実務知識。グラフデータモデリングを迅速に習得できること；あれば尚可。
- 高い Python 開発スキル。
- FastAPI、非同期サービス、テスト、可観測性、保守可能なインターフェースに関する本番経験。
- Cypher、スキーマ進化、MERGE パターン、埋め込み、稼働中のナレッジグラフの運用を含む高度なグラフ経験；あれば尚可。
- エンタープライズ AI セキュリティの経験；あれば尚可。
- Azure とハイブリッド検索の経験；あれば尚可。
- Azure AI Search、Pinecone、MongoDB Atlas、pgvector、Elasticsearch、または同様のプラットフォームの経験；あれば尚可。
- エンタープライズ B2B SaaS の経験；強く歓迎。
福利厚生
- 大きな裁量を持てる少人数チームに参加できます。
- 安全チームから直接フィードバックを受け、仕事が顧客に与える影響を確認できます。
- CTO、プロダクトチーム、ナレッジエンジニアリングチームと密接に協力できます。
- 重要な技術的意思決定に影響を与え、顧客に迅速に変更を届けられます。
- 安全性が極めて重要な領域で、複雑な推論課題に取り組めます。
- 測定可能で、可観測かつ改善可能な品質を重視する、評価優先の文化で働けます。