kAIgenticはシンガポールに本社を置くエンタープライズAI SaaS企業です。複雑で知識集約型の組織が、暗黙的な業務知識をガバナンスの効いたAIエージェントへと変換できるよう支援しています。同社のプラットフォームは、エージェントの設定、従業員・システム・プロセスの診断分析、人による監督、テレメトリ、継続的な改善を備えた実行環境を組み合わせています。日本にルーツを持ち、企業向け金融サービス分野との協業実績を有するkAIgenticは、既存システムを全面的に置き換えることなく、規制対象企業の保証、コンプライアンス、実践的なAIモダナイゼーションに取り組んでいます。
シニアAIリサーチソフトウェアエンジニア – kAIgentic（ハイブリッド勤務、インド）
kAIgenticで、統制されたナレッジグラフ、学習システム、本番AIパイプラインの開発をリードします。 規制対象企業の業務向けに、信頼性が高く証拠に基づくソリューションを構築します。
仕事内容
- 階層、来歴、バージョン管理、拡張性を網羅するナレッジグラフスキーマの設計と実装を全面的に主導する。
- すべての主張を根拠となる証拠および認識論的ステータスに結び付ける、根拠付き抽出パイプラインを開発する。
- メモリ管理、予算制御、大規模コンパクションのためのマルチコンテキスト推論ハーネスを作成・改善する。
- 外部データを内部オントロジーに取り込む知識蒸留ワークフローを構築する。
- 文書、インタビュー、イベントログを統合しながら矛盾を解消する統合フレームワークを開発する。
- SFT、DPO、RFTを用いたモデル適応ワークフローを作成・改善する。
- フィードバックを収集し、アクティブラーニングを支援し、オントロジーを継続的に更新する学習ループ基盤を開発する。
- 安全な運用のための報酬シグナルと評価指標を備えた強化学習環境およびカリキュラムを構築する。
- 定められた品質、レイテンシ、コスト目標の範囲で本番検索生成システムを開発する。
- グラウンディングとハルシネーションを評価するため、ブラインドルーブリックとLLM-as-judge検証を用いた評価フレームワークを作成する。
応募要件
- 規制対象環境において、AI研究システムを初期プロトタイプから本番環境まで移行させ、成功に導いた実績。
- AIネイティブなアプローチで仕事に取り組み、高い実行速度を発揮できること。
- SFT、DPO、RFTを用いた大規模ファインチューニングを含む、PythonとPyTorchの高度な専門知識。
- スキーマアーキテクチャ、バージョン管理、来歴を含む、グラフデータベースとオントロジーエンジニアリングの専門知識。
- 主張を根拠となる証拠および認識論的ステータスに関連付ける抽出システムの構築経験。
- 自律システム向けの強化学習環境、カリキュラム開発、報酬モデリングの実務経験。
- 検索拡張生成、レイテンシ削減、コスト効率の高いスケーリングに関する高度な知識。
- 仮説設計、アブレーションテスト、統計的検証を通じて厳密な応用研究を実施できること。
- モデル適応とコンテキストエンジニアリングのどちらを選ぶかについて適切に判断でき、部門横断のコミュニケーション能力に優れていること。
- 人工知能、コンピュータサイエンス、または関連分野の博士号。
- 関連する業界研究の実務経験4年以上。
福利厚生
- シンガポール、インド、日本、欧州、米国の同僚とグローバルに協働できる。
- 大手企業で経験を積んだリーダーたちとともに学び、成長できる。
- 初日から意義のある仕事を担当できる。
- 心理的安全性、率直な議論、規律ある実験を重視する環境で働ける。
- スタートアップのスピードとエンタープライズ規模のインフラに関わる仕事を両立できる。
- プロダクト、企業文化、顧客成果に影響を与えられる。
- 規制対象の企業環境におけるミッションクリティカルな課題に取り組める。
