プリンシパル機械学習エンジニア - Ryz Labs（アルゼンチン勤務・リモート）
Ryz Labs の海外クライアント向けに、本番機械学習とスケーラブルな AI プラットフォーム開発をリードします。分散アーキテクチャ、MLOps、LLM 活用システムのセキュリティ管理を担います。
仕事内容
- 大規模な本番環境で AI モデルをデプロイし、運用する。
- モデル品質、ハルシネーション率、ドリフト、レイテンシ、インフラ支出を追跡する。
- Python、Go、TypeScript を用いて分散型のイベント駆動マイクロサービスを設計する。
- 信頼性の高いサービス提供に向けて、Infrastructure as Code と CI/CD パイプラインを構築する。
- エージェント権限、人的レビューのワークフロー、データ分離、プロンプトインジェクション対策を整備する。
- 初期段階からプロダクトマネージャーと協働し、ビジネスニーズをスケーラブルな技術設計に落とし込む。
- 経営層やクライアントの上級ステークホルダーにアーキテクチャ上のトレードオフを説明する。
- 海外クライアント向けの先進的な AI プラットフォーム開発を支援する。
- 本番システム、応用 AI、エンジニアリングプラクティス全般でシニア技術責任者を務める。
応募要件
- 12〜15年以上のソフトウェアエンジニアリング経験があり、バックエンドおよび分散システムアーキテクチャから本番機械学習へと経験を発展させていること。
- MLOps、モデル評価、高度な RAG、埋め込みを用いたベクトル検索、HNSW、ハイブリッド検索、ファインチューニングに関する深い専門知識。
- Python、Go、TypeScript を用いた分散システム、マイクロサービス、非同期イベント駆動アーキテクチャに精通していること。
- Docker、AWS、Google Cloud、Azure の実務経験と、自動化された CI/CD デリバリーの経験。
- 実環境における LLM の安全性、脅威モデリング、データ境界の適用、エージェントセキュリティを理解していること。
- 英語で流暢にコミュニケーションできること。
- 複雑な技術的判断をクライアントの経営層や非技術系ステークホルダーに明確に説明できること。
- LlamaIndex、Semantic Kernel、AutoGen、CrewAI、MCP などのマルチエージェント・オーケストレーションツールの経験があれば望ましい。
- コンサルティング、技術アドバイザリー、高成長テクノロジープラットフォームのいずれかの経験があれば望ましい。