Tech Holdingは、専門サービス、マネージドサービス、人材配置ソリューションを提供するテクノロジーサービス企業です。業界知識と技術的な専門性を生かし、企業のデジタルトランスフォーメーションや業務上のニーズに対応し、成長と戦略目標の実現を支援します。人材配置サービスでは顧客と人材をつなぐほか、デジタル変革に取り組む組織にコンサルティングやマネージドサービスも提供しています。
メキシコ勤務・リモート機械学習エンジニア（契約）
Tech HoldingのAIリスクインテリジェンスプラットフォーム向けに、NLPおよびLLMモデルを構築します。 誤情報、評判への攻撃、セキュリティ脅威を特定する、拡張性の高いサービスを展開します。
仕事内容
- テキスト分類、エンティティ抽出、クラスタリング、ナラティブ検出、トピック検出の機械学習モデルを作成・展開する。
- プロンプト設計、検索拡張生成、エージェント型ワークフローを活用してLLM機能を開発する。
- 関連コンテンツを結び付け、新たな脅威を特定するための埋め込みおよびセマンティック検索パイプラインを構築する。
- モデルを拡張性と監視性に優れたサービスにし、レイテンシ、コスト、精度の目標を定める。
- モデルの品質、バイアス、ドリフトを継続的に追跡する評価フレームワークとデータセットを作成する。
- データエンジニアリングチームと連携し、大量でノイズの多い多言語テキストの取り込み、ラベリング、特徴量パイプラインを改善する。
- 本番モデルを監視・再学習し、パイプライン全体の品質問題を調査する。
- 毎日のスタンドアップに参加し、米国拠点のクライアントチームと技術的な議論を行う。
- 企業が新たなオンライン脅威を検出、評価、対処できるAIリスクインテリジェンスプラットフォームの構築を支援する。
応募要件
- 本番環境で機械学習モデルを開発・展開した、4年以上の実務経験がある。
- Pythonを高度に扱え、PyTorch、TensorFlow、またはHugging Face Transformersの実践経験がある。
- 分類、固有表現認識、トピックモデリング、意味的類似性などのNLP技術を実際のテキストに適用できる。
- プロンプトエンジニアリングや検索拡張生成を含む、LLMアプリケーションの構築経験がある。
- pgvector、Pinecone、OpenSearch、FAISSなどの埋め込み・ベクトル検索ツールを使用できる。
- DockerとCI/CDを用いて、AWS、GCP、またはAzure上に機械学習サービスを展開・運用できる。
- 指標、テストセット、エラー分析、本番監視など、モデル評価手法を理解している。
福利厚生
- 多様性とインクルージョンを重視する機会均等雇用主のもとで働ける。
- 応募手続き中に必要な配慮を利用できる。
- メキシコからリモートで勤務できる。
