Quantiphiは、人工知能を中核とするデジタルエンジニアリング企業です。人工知能、データ、クラウド技術を活用し、組織が複雑なビジネス課題に取り組めるよう支援しています。2013年に設立され、コンサルティングとエンジニアリングの専門知識を組み合わせて、拡張性の高いAIアプリケーションの構築、データ分析基盤の開発、クラウドインフラのモダナイズ、カスタム導入を実現しています。医療、金融、教育、小売、物流などの分野で組織を支援し、AWS、Google Cloud、NVIDIAなどのテクノロジーパートナーとも連携しています。Quantiphiのチームは、先進技術を実用的なソリューションへと転換し、企業変革を支援することに注力しています。
Quantiphi シニア機械学習エンジニア（ムンバイ・出社勤務）
Quantiphiで、スケーラブルな機械学習、LLM、対話型AIシステムの設計と提供をリードします。エージェントフレームワーク、MLOps基盤、AWS統合ソリューションを構築します。
仕事内容
- 従来型機械学習、LLM、対話型AIにまたがるスケーラブルな機械学習ソリューションを設計、開発、デプロイする。
- データ準備、特徴量エンジニアリングから、モデル開発、検証、デプロイ、監視まで、MLおよびAIのライフサイクル全体を担う。
- ツール呼び出しと協調型マルチエージェントワークフローに対応した本番対応のエージェントフレームワークを作成する。
- 機械学習およびLLMベースのシステム全体にMLOpsのプラクティスを適用する。
- MLおよび対話型AIソリューションを企業アプリケーションや外部サービスと接続する、信頼性の高いREST APIを開発する。
- AIシステム向けに、スケーラブルな会話分析と可観測性の機能を構築する。
- データサイエンティスト、データエンジニア、プロダクトマネージャー、ステークホルダーと連携し、ビジネスニーズをスケーラブルなMLおよびAIソリューションに変換する。
- LLMを活用したソリューションを設計し、AWSインフラ上でエージェントフレームワークの開発をリードする。
応募要件
- 4～7年の実務経験。
- 従来型機械学習やLLMベースの対話型AIを含む、大規模MLソリューションの設計、開発、デプロイに関する実績。
- データ準備、特徴量エンジニアリング、モデル開発、検証、デプロイ、監視を含む、MLおよびAIのライフサイクル全体を管理した経験。
- 本番品質のエージェントフレームワーク、ツール呼び出しワークフロー、マルチエージェント連携の設計経験。
- MLおよびLLMシステムのデプロイ、監視、最適化を含むMLOpsの専門知識。
- 回帰、決定木、SVM、アンサンブル手法、クラスタリング、データ前処理、特徴量選択、統計モデリングに関する深い知識。
- プロンプトエンジニアリング、コンテキスト最適化、エージェント推論パターン、RAG、ベクトルデータベース、セマンティック検索に関する高度な理解。
- Python、およびscikit-learn、XGBoost、LightGBM、LangChain、CrewAIの高いスキル。
- MLモデルおよび対話型AIアプリケーション向けの堅牢なREST APIを構築した経験。
- SageMakerやBedrockなどのAWSサービスの使用経験。
- スケーラブルな会話分析およびAI可観測性フレームワークの開発経験。
- 優れた問題解決力、コミュニケーション力、ステークホルダーマネジメント能力。
- Model Context Protocol（MCP）または同等のエージェント通信標準の経験があれば尚可。
- カスタマーサポート自動化またはコンタクトセンター技術の経験があれば尚可。
- AWS ML Specialty、Azure AI Engineer、Google Cloud ML EngineerなどのクラウドAI認定資格があれば尚可。
福利厚生
- 透明性、多様性、誠実さ、学習、キャリア開発を重視する職場環境。
- イノベーションと、職業面および個人面での成長を支援する環境。