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。
リモート契約機械学習エンジニア
Tech Holding の企業リスクインテリジェンスプラットフォーム向けに、NLP と大規模言語モデルのシステムを構築します。 監視可能なサービスを導入し、偽情報、評判への攻撃、セキュリティ上の脅威の検出を支援します。
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、ナラティブおよびトピック検出のための機械学習モデルを作成、導入します。
- 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、大規模言語モデルの機能を開発します。
- 埋め込みとセマンティック検索のパイプラインを構築し、関連コンテンツを結び付け、新たな脅威を明らかにします。
- モデルを、明確なレイテンシ、コスト、精度の目標を備えた、拡張性と監視性の高いサービスにします。
- 評価フレームワークとデータセットを作成し、モデルの品質、バイアス、ドリフトを継続的に追跡します。
- データエンジニアリングチームと連携し、大量でノイズが多く多言語のテキストに対応する取り込み、ラベリング、特徴量パイプラインを改善します。
- 本番モデルを監視、再学習し、品質問題をエンドツーエンドで調査します。
- 技術的なアプローチを記録し、技術職と非技術職の関係者にトレードオフを説明します。
- 個人貢献者として、データエンジニア、バックエンドエンジニア、プロダクト関係者と協力します。
- 企業が偽情報、評判への攻撃、セキュリティリスクを検出、評価し、対応できるよう支援する AI リスクインテリジェンスプラットフォームに貢献します。
応募要件
- 本番環境の機械学習モデルを構築、導入した4年以上の実務経験。
- 高い Python スキルと、PyTorch、TensorFlow、または Hugging Face Transformers の実践経験。
- 分類、固有表現認識、トピックモデリング、セマンティック類似度など、実際のテキストを扱う応用 NLP の経験。
- OpenAI、Anthropic、またはオープンソースモデルを含む LLM の開発経験があり、プロンプトエンジニアリングと RAG を実務で使用した経験。
- pgvector、Pinecone、OpenSearch、FAISS などの埋め込みおよびベクトル検索ツールの使用経験。
- AWS、GCP、Azure のいずれかで ML サービスを導入、運用した経験と、Docker および CI/CD の使用経験。
- 指標、テストセット、エラー分析、本番監視を含むモデル評価への確かな理解。
- 優れたコミュニケーション能力と、リモートの部門横断チームで働く能力。
- 米国内のすべての雇用主のもとで働く資格が必要です。ビザのスポンサーシップはありません。
- 歓迎条件：トラスト＆セーフティ、脅威インテリジェンス、偽情報研究、またはソーシャルメディアデータの経験。
- 歓迎条件：LangChain、LlamaIndex、または独自フレームワークを用いたエージェント型 AI システムや、ツールを利用する LLM ワークフローの構築経験。
- 歓迎条件：多言語 NLP の経験。
- 歓迎条件：MLflow、SageMaker、Vertex AI、Weights & Biases などの MLOps ツールに関する知識。
- 歓迎条件：Kafka、Spark、Airflow などのストリーミングまたは大規模データ処理ツールの経験。
- 歓迎条件：LoRA または PEFT による LLM のファインチューニング、あるいは蒸留によるコストとレイテンシの削減経験。
福利厚生
- 多様性と包摂性のある職場づくりに取り組む、機会均等雇用主です。
- 応募に際して必要な配慮をリクエストできます。