Genは、サイバーセキュリティ、デジタルプライバシー、個人情報保護、ファイナンシャルウェルネスの分野で事業を展開するグローバルな消費者向けテクノロジー企業です。Norton、Avast、LifeLock、MoneyLionなどのブランドを通じて、人々のデバイス、アイデンティティ、個人情報、資産の保護を支援しています。製品には、脅威検知、情報漏えいへの対応、オンラインプライバシーツール、銀行機能、そしてEngineを通じた組み込み型金融サービスが含まれます。また、AIを活用したセキュリティ技術や、次世代のAIアプリケーションへの信頼構築を目指すGen AI Foundryにも投資しています。150か国以上で約5億人のユーザーにサービスを提供し、プラハとテンプの2か所に本社を置いています。
応用AI研究シニアマネージャー－プラハハイブリッド勤務
Genで言語モデル、強化学習、コンピュータビジョンなどを用いたサイバーセキュリティ製品向けの応用AI研究を主導します。研究エンジニアを管理し、モデルを実験段階からグローバル規模の本番環境へ移行します。
仕事内容
- 小規模言語モデル、強化学習、エージェントAI、コンピュータビジョン、古典的機械学習にまたがる実践的な応用AIイニシアチブを主導する
- アーキテクチャ、モデリング、本番化に関する意思決定を担う
- 採用、パフォーマンス管理、キャリア開発、技術コーチングを通じて、3～5名の研究エンジニアチームを管理・指導・育成する
- チームの方向性を揃え、障害を取り除き、測定可能な成果に集中させる
- 新しいアプローチを試作し、モデル設計を改善し、GPUクラスター上の学習実行のデバッグを支援する
- 研究およびエンジニアリングの品質基準を定義・維持する
- 問題定義とデータ戦略から、学習、ファインチューニング、評価、デプロイ、可観測性、継続的改善に至る応用AIライフサイクルを統括する
- モデルの本番導入を推進し、プラットフォーム、MLOps、プロダクトエンジニアリングチームと協働する
- ビジネスおよびセキュリティ上の優先事項を、明確な順序付けを持つ応用AIロードマップに落とし込む
- シニアリーダーにトレードオフを説明し、提供状況、モデル性能、インパクトを報告する
- 実験追跡、モデル評価、再現性、コードレビュー、責任あるAIに関するチームプラクティスを構築する
- 採用マネージャー、AI研究ラボ、プロダクト、ステークホルダー、リーダーシップとの面接に参加する
応募要件
- コンピュータサイエンス、機械学習、数学、または関連する定量分野の修士号・博士号、もしくは深層学習の専門性を示す同等の実務経験
- 本番環境で機械学習および深層学習システムを構築・デプロイした実務経験5年以上
- 複数の応用AI領域において、技術方針、デリバリー、採用、人材育成を含む小規模な機械学習または研究エンジニアチームを率いた、または管理した経験2～3年以上
- Transformerベースの小規模言語モデル、PPO・DQN・Actor-Critic系などの強化学習、エージェント型またはツール利用型LLMシステム、コンピュータビジョン、古典的機械学習など、複数の応用AI領域における深い実践知識
- 各課題に適切な技術アプローチを選択する能力
- PythonとPyTorchに精通していること。JAXまたはTensorFlowの経験があれば尚可
- DeepSpeed、FSDP、またはHugging Face Accelerateを使用し、マルチGPUクラスターでモデルを学習・ファインチューニングした経験
- 線形代数、最適化、確率、統計に関する確かな基礎知識
- 最新の研究論文にある手法を解釈、評価、実装する能力
- データパイプライン、評価ハーネス、量子化または圧縮、推論最適化、コンテナ、Kubernetes、クラウドプラットフォーム、デプロイ後の監視を含め、AIモデルを本番環境へ導入した実績
- Weights & Biases、MLflow、または同等のプラットフォームなど、MLOpsおよび実験管理ツールの経験
- CI/CD、コードレビュー、可観測性の実践経験
- 方向性の設定、1on1の実施、フィードバック、エンジニア採用を行い、曖昧なビジネス課題をデプロイ可能なAIシステムに変換して小規模な技術チームを率いる能力
- 英語が流暢であること
- コード、モデル、本番システムに近い位置で働き続ける意欲を持つ、実践的な技術リーダーシップ
- プレイヤーコーチのマインドセット
- 本番環境でのモデルの出荷、デプロイ、測定を重視する姿勢
- 応用AIの機会を評価する際の確かな判断力
- 複雑な機械学習の概念を意思決定やトレードオフに変換して伝える、明確なコミュニケーション能力
- 変化が速く、曖昧で、技術水準の高い環境で、複雑な部門横断課題に対応しながら効果的に働く能力
- 主要な機械学習カンファレンスでの論文発表、サイバーセキュリティ・プライバシー・アイデンティティ分野の経験、JAXまたはTensorFlowの専門知識があれば望ましい
福利厚生
- 柔軟な勤務形態
- 有給休暇
- 競争力のある報酬
- 従業員向け福利厚生
- ウェルビーイングプログラム
- 高い成果とキャリア開発を支えるサポート、リソース、ツール