Ford Motor Companyは、1903年にさかのぼる歴史を持つ、米国を拠点とする自動車メーカーです。車両の開発・生産に加え、モビリティサービス、デジタル体験、ソフトウェアへと事業領域を広げています。また、持続可能性に向けた取り組みや環境目標も掲げており、交通、イノベーション、地域社会への貢献、責任ある事業活動を結び付ける姿勢を示しています。
フォード・モーター・カンパニーのAI/MLアーキテクト（ハイブリッド勤務、インド）
企業向けの自律エージェント、マルチエージェントシステム、検索拡張生成（RAG）パイプラインを構築します。 MLOps、コンテナ、ベクトルデータベースを活用し、Google Cloud上で生成AIを本番環境に展開します。
仕事内容
- 企業プロセス向けの自律型および半自律型AIエージェントを開発、展開する。
- オーケストレーション、タスク分解、計画ループ、エージェント間通信を備えたマルチエージェントアーキテクチャを設計する。
- エージェントを企業プラットフォーム、RESTおよびGraphQL API、データベース、Google Cloudサービスに接続する。
- 短期、長期、エピソード記憶、意味記憶の機能を構築する。
- プロンプトテンプレートと再利用可能なプロンプトライブラリを作成、テスト、改善、保守する。
- Vertex AI Model Garden経由のGeminiを含む基盤モデルを評価、選定、ファインチューニングする。
- 文書の取り込み、チャンク分割、埋め込み生成を含む、高スループットかつ低レイテンシのRAGパイプラインを構築、調整する。
- スケーラブルなベクトルデータベースを統合し、運用する。
- 構造化データと非構造化データを利用に向けて整理、準備する。
- TerraformによるInfrastructure as Codeを用いて、安全なGoogle Cloud環境を構築する。
- 自動テスト、コンテナビルド、環境間デプロイを行うCI/CDパイプラインを構築、保守する。
- Dockerでアプリケーションとエージェントをパッケージ化し、GKEまたはCloud Runにデプロイする。
- Vertex AI PipelinesやCloud Composer/Airflowなどのツールでワークフローオーケストレーションを設定する。
- エージェントの品質、レイテンシ、トークン使用量、ハルシネーション率を評価する指標とテストパイプラインを定義する。
- コンテンツフィルタリング、モデレーション、根拠確認、プロンプトインジェクション対策、プライバシー制御、人によるレビュー工程を導入する。
- 本番環境の監視、ログ、分散トレーシング、リアルタイムアラートを設定する。
- エージェントのワークフロー、モデル設定、キャッシュ、インフラを改善し、コストと性能を最適化する。
- Gitのブランチ、プルリクエスト、コードレビューを管理する。
- データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、ビジネスチームと連携し、本番運用可能なAIソリューションを提供する。
- システムアーキテクチャ、エージェントのフロー、ツール、プロンプト、コンテナ、運用手順を文書化する。
応募要件
- 機械学習またはAIエンジニアリングの実務経験が3年以上あり、MLOpsの確かな基礎知識を有すること。
- 本番環境向けLLM、生成AI、またはエージェントシステムの設計と展開に関する実務経験が1～2年あること。
- Pythonに精通していること。
- PyTorch、TensorFlow、またはScikit-learnの使用経験があること。
- 深層学習、自然言語処理、Transformerアーキテクチャについて、理論と実践の両面で深い知識があること。
- LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、またはVertex AI Agent Builderの実務経験があること。
- Google Cloud Platform、Docker、Kubernetes/GKE、Cloud Run、Cloud Functionsの実務経験があること。
- ベクトルインデックス、セマンティック検索、Vertex AI Vector Search、AlloyDB、または同等ツールの実務経験があること。
- SQLおよびNoSQLデータベース、REST API、GraphQL APIの知識があること。
- Terraform、Git、およびCloud Build、GitLab CI、JenkinsなどのCI/CDツールの使用経験があること。
- Prometheus、Cloud Logging、またはLangSmithの使用経験があり、LLM出力の品質と安全性を評価した経験があること。
- Google Cloud Professional Machine Learning EngineerまたはProfessional Cloud Architectの認定資格があれば尚可。
- 学士号または同等の学歴を有すること。