機械学習/AIエンジニア - レバノンでのハイブリッド勤務
Aspire Software の Qmatic 製品向けに、予測、レコメンド、LLM 機能を構築・導入します。 本番環境向けのモデル、データパイプライン、エージェント型セルフサービスワークフローを開発します。
仕事内容
- 予測、分類、レコメンド機能のための機械学習モデルを開発、トレーニング、評価、デプロイする
- 提案モデルのベンチマーク、実験の実施、技術的な意思決定の記録、評価基準の策定、デプロイ済みモデルの監視を行う
- チャット、自動化、パーソナライゼーション、エージェントベースの製品体験にAIおよびLLM機能を組み込む
- ブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナのメダリオンレイヤー全体で、取り込み、変換、特徴量、データ品質のパイプラインを開発、保守、トラブルシューティングする
- デモ、ローンチ、要件定義セッション、トラブルシューティングの議論を通じて、顧客やステークホルダーと関わる
- プロダクトマネジメントと連携し、顧客やパートナーからのフィードバックを製品およびエンジニアリングの優先事項に変換する
- クリーンで保守しやすく、十分にテストされたソフトウェアを作成する
- 新興製品のアーキテクチャ、再利用可能なパターン、技術方針に貢献する
- モデル、データ、顧客向けインシデントに関する本番環境の問題を調査し解決する
応募要件
- 本番環境で機械学習またはAIシステムを開発・提供した3年以上の実務経験
- トレーニング、ファインチューニング、分類・回帰・予測モデルの評価を含む、機械学習のライフサイクル全体にわたる実務経験
- データ品質、特徴量、モデル性能を評価し、代替案をベンチマークしてモデル選定の根拠を説明できること
- Pythonに精通し、scikit-learn、XGBoostまたはLightGBM、statsmodelsなどのオープンソース機械学習ツールの使用経験があること
- 確かなSQL知識とAPI設計経験
- RAGパイプラインやベクトルデータベースなど、AIまたはLLM機能を本番環境に提供した実務経験
- Claude、Cursor、GitHub CopilotなどのAI支援コーディングツールの使用経験
- Azure、AWS、Google Cloudのいずれかの経験
- メダリオンアーキテクチャでクラウドベースのデータパイプラインやETLプロセスを作成した経験
- モデルをデプロイし、本番環境での性能を監視した経験
- 顧客向けのデモ、電話会議、ワークショップに自信を持って対応できる優れたコミュニケーション能力
- 柔軟で、製品志向、協調的、知的好奇心があり、責任感を持って働けること
- 英語の読み書きおよび会話に堪能であること
- 信頼性が高く納期を重視し、現実的な見積もりを提示して早期にリスクを共有できること
- 個人プロジェクトやサイドプロジェクトを示す、アクティブなGitHubプロフィールまたはポートフォリオ
- 歓迎：Java、Spring、Spring Bootの経験
- 歓迎：生成系アバターまたは動画レンダリング技術に触れた経験
- 歓迎：多言語音声入力を含む、音声テキスト化または文字起こしワークフローの知識
- 歓迎：エージェントオーケストレーションフレームワークまたは複数ステップのツール利用パターンに関する知識
- 歓迎：Goの経験
- 歓迎：実験追跡、モデルバージョン管理、ドリフト監視を含むMLOpsの経験
- 歓迎：VueまたはReactとNode.jsに関する実務知識