Appenは、人工知能製品やアプリケーションを支えるデータ基盤を構築しています。1996年に設立された同社は、データ収集、データキュレーション、モデルのファインチューニング、モニタリングなど、AIデータライフサイクル全体にわたる拡張性の高いサービスを提供しています。人の専門知識とAIを組み合わせ、企業がデータをより効果的に活用できるよう支援しています。人工知能、コンサルティング、マーケティングに関する経験を生かし、さまざまな業界の組織によるAI技術の開発と導入を支えています。
応用AIリサーチエンジニア――Appen、インド（リモート）
Appenの応用AIリサーチエンジニアとして、グローバルなAI学習データプログラム向けに強化学習環境、LLMパイプライン、評価システムを開発します。 最先端研究所や顧客プロジェクト向けに、再利用可能な研究資産を作成します。
仕事内容
- 顧客および最先端研究所向けの強化学習環境とエージェント環境を作成し、タスク設計、スコアリング、評価を担当する
- 正確性、堅牢性、安全性、レイテンシー、コストの観点からモデルとデータの品質を評価するベンチマークおよび評価ハーネスを開発する
- 研究、評価、顧客トライアル向けのLLMパイプラインとエージェントシステムを構築する
- データや手法がモデルの挙動に与える影響を理解するため、ファインチューニング、アダプター、関連するモデル実験を実施する
- 評価、推論、ワークフロー自動化に向けてローカルモデルおよびセルフホストモデルをデプロイする
- 再現性のある作業を支えるため、実験、設定、データセット、結果、既知の制約を記録する
- GenAIリサーチチームや部門横断のパートナーと協力し、技術成果を再利用可能な顧客エンゲージメント資産に変換する
応募要件
- コンピューターサイエンス、工学、機械学習、または関連する技術分野の学士号、修士号、博士号
- AI/MLまたはソフトウェアエンジニアリングにおける、少なくとも3年の専門的なエンジニアリング経験または関連業界経験
- 信頼性と保守性に優れたAIシステムを作成した経験を含む、確かなソフトウェアエンジニアリング能力
- エージェントシステム、強化学習環境、LLMパイプライン、または同等のAIアプリケーションに関する実務経験
- 評価ハーネス、ベンチマーク、またはモデルテストパイプラインを作成した経験
- 技術的な課題に自律的に取り組み、研究上の疑問やアイデアを迅速に実用的なソリューションへと変換する能力
- 実験、再現性、技術文書に関する深い知識
福利厚生
- 柔軟な働き方
- 能力開発を支援するツール、リソース、成長機会へのアクセス
- 複数の業界や地域にまたがる複雑なAI課題に取り組む機会
- 革新性、責任感、好奇心、卓越性を重視する協働的な文化
