EXLは、データ、分析、テクノロジーを活用して業務運営の改善と意思決定の高度化を支援する、ビジネスコンサルティングおよびサービス企業です。業務管理、意思決定分析、デジタルトランスフォーメーションなどのサービスを提供し、ヘルスケア、保険、金融、物流分野の顧客を支援してきた実績があります。EXLはデータサイエンスと実践的なビジネス知見を組み合わせ、各組織の目標、業務モデル、業界特性に合わせたソリューションを開発しています。
EXL シニア生成AIエンジニアリングリード（ハイブリッド勤務、米国）
企業規模の大規模言語モデルおよびエージェント型AIソリューションの設計を主導します。 AWS、Google Cloud、Snowflakeを横断する、ガバナンスの整った本番運用可能なワークフローを構築します。
仕事内容
- 大規模言語モデル、基盤モデル、エージェント型AIフレームワークを活用し、企業向け生成AIシステムを設計・提供します。
- 再利用可能なAIパターン、アクセラレーター、リファレンスアーキテクチャを作成します。
- ビジネス課題を、拡張可能なAIワークフローと本番運用可能な概念実証へと変換します。
- 新たな生成AI技術と確立された実践手法を適用し、AIプラットフォームを近代化します。
- 制御可能で信頼性の高い大規模言語モデル出力を実現するプロンプトエンジニアリング基盤を作成・保守します。
- プロンプトのバージョン管理、ライフサイクル管理、テストの実践を整備します。
- ハルシネーション、バイアス、セキュリティ脅威、コンプライアンス上の要件に対応するAIセーフガードを構築します。
- LangGraph、LangChain、CrewAI、Semantic Kernelなどを用いて、拡張可能なオーケストレーションパイプラインを開発します。
- 再利用可能なAIコンポーネント、ツール、エージェント、ワークフローテンプレートを作成します。
- マルチエージェントシステムと自律型ワークフローを構築します。
- ビジネス関係者と連携し、有用なAI活用事例を特定します。
- 合成データと企業データを用いて、AIプロトタイプとMVPを作成します。
- 拡張性、安全性、信頼性の基準を満たす本番アプリケーションへプロトタイプを発展させます。
- AWS、Google Cloud、Snowflakeにまたがる拡張可能な生成AIアーキテクチャを設計します。
- Amazon Bedrock、SageMaker、Vertex AI、Snowflake Cortex AIなどのクラウドネイティブAIサービスを利用します。
- ベクトルデータベース、埋め込み、セマンティック検索を用いてRAGシステムを設計します。
- モデルのデプロイ、推論速度、インフラコスト効率を改善します。
- 精度、関連性、レイテンシー、安全性、ビジネス効果を評価する枠組みを作成します。
- プロンプト、モデル、ワークフローのベンチマークを策定します。
- KPI、可観測性の実践、監視戦略を定義します。
- プロンプト調整、検索の改善、ワークフローの改良を通じてモデル性能を高めます。
応募要件
- コンピューターサイエンス、人工知能、データサイエンス、工学、または関連分野の学士号または修士号。
- ソフトウェアエンジニアリング、機械学習、データエンジニアリング、またはAIソリューション開発で8年以上の経験。
- 生成AI、大規模言語モデル、基盤モデルの実務経験4年以上。
- 高度な大規模言語モデルアーキテクチャとプロンプト基盤を用いた企業向け生成AIソリューション設計の豊富な経験。
- 拡張可能なAIワークフロー、オーケストレーションパイプライン、再利用可能なAIコンポーネントの開発に関する専門知識。
- ビジネスニーズを本番運用可能なAIソリューションに変換し、合成データを用いてプロトタイプを作成できること。
- プロンプトのバージョン管理、ガバナンス、セーフガード、大規模言語モデル出力の制御に関する深い知識。
- AI評価の枠組み、ベンチマーク手法、最適化技術に関する深い理解。
- ベクトルデータベース、埋め込み、セマンティック検索、RAGアーキテクチャの経験。
- 高いPythonスキルと、最新のAIおよび機械学習開発フレームワークに関する知識。