シニア Azure クラウドデータエンジニア
General Dynamics Information TechnologyAzure データパイプラインと拡張性の高い医療データモデルを構築し、インディアン・ヘルス・サービスの臨床記録を近代化します。企業向け医療データの ETL ワークフローと PySpark 変換処理を開発します。
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シニアAI・機械学習エンジニア（米国内リモート）
Nivodaのグローバルなジュエリーマーケットプレイスと宝飾店向けストアフロントのランキング、推薦、マルチモーダル検索システムを開発します。 検索、商品発見、画像マッチングを支える本番運用向けの機械学習機能を構築します。
仕事内容
- ランキングとマルチモーダル検索のためのマーケットプレイス検索基盤を構築・運用します。
- Nivodaのマーケットプレイスと宝飾店向けストアフロントに、設定可能なマルチテナント型のランキング・推薦システムを構築します。
- プロンプト設計と検索拡張手法を用いて、コンテキスト検索と計画中の対話型アシスタントを開発します。
- 画像埋め込みを使用し、画像から属性、画像から商品を照合するパイプラインを構築します。
- 確率的なシステムが重大な操作を実行する前に、復旧手段と確認ステップを追加します。
- オフライン指標やインターリービング実験を含む、検索・ランキング評価を定義して実施します。
- 基盤モデルとLLMの出力を評価し、ストレステストを行います。
- 特徴量開発、学習、評価、デプロイ、監視にわたり、ランキング・推薦モデルを管理します。
- 本番負荷の下でも低レイテンシを実現するリアルタイムモデルサービングを設計・最適化します。
- 厳格な評価ハーネスを活用し、AIコーディングエージェントでML基盤とパイプラインを開発します。
- Discovery Podに加わり、グローバルなジュエリーマーケットプレイス向けにランキング、推薦、検索入力、コンテキスト検索、対話型検索、画像アップロード検索を構築します。
応募要件
- 実務経験5〜10年。
- Elasticsearch/OpenSearch、Vespa、またはpgvector、Pinecone、Weaviateなどのベクトルデータベースを含む情報検索基盤の経験。
- Learning-to-Rank、埋め込みベースの検索、協調フィルタリングなど、ランキングと推薦に関する応用機械学習の経験。
- 特徴量開発、学習、評価、デプロイ、監視にわたるMLモデル管理の経験。
- プロンプト設計、検索拡張手法、検索結果がない場合やトレードオフへの対応を含む、NLP・LLMアプリケーションの本番運用経験。
- 本番負荷の下で低レイテンシのリアルタイムシステムにモデルを提供した経験。
- オフライン指標とインターリービング実験を使って検索・ランキングシステムを評価できること。
- 基盤モデルとLLMを実際に扱った経験があり、その出力の評価とストレステストができること。
- 確率的なシステム向けに、適切な障害処理を設計した経験。
- AIコーディングエージェントを使ったML基盤・パイプライン構築に慣れており、評価とテストを重視すること。
- 英文の履歴書。
- 歓迎条件：コンピュータビジョンの基礎と画像埋め込みに関する知識。
- 歓迎条件：設定可能なマルチテナントシステムの設計経験。
- 歓迎条件：対話型またはアシスタント型検索製品の経験。
- 歓迎条件：マーケットプレイスまたはEコマースの検索、ランキング、推薦に関する経験。
福利厚生
- 柔軟な勤務時間。
- リモートファーストの企業文化。
- 専門性を高め、学べる機会。
- 休暇日数の上限なし。
- 急速な事業拡大期に加われる機会。
