Ambushは、人を重視するコンサルティング会社です。組織がリモートのデザインチームやエンジニアリングチームを構築し、社内に統合できるよう支援します。長期的なパートナーシップを通じてソフトウェア開発とデザインのサービスを提供し、医療、金融、プライバシーなどの分野のクライアントと協業しています。優れた人材の発掘と定着を支援し、リモートチームがクライアントの組織内で効果的に機能することを重視しています。
シニアデータサイエンティスト兼AIエンジニア（ブラジル・リモート）
Ambush向けに、本番環境で稼働する機械学習モデルとLLMアプリケーションを構築します。 RAG、マルチエージェント、リアルタイムAIで、顧客の重要な課題に応えます。
仕事内容
- ビジネス上重要なユースケース向けに、機械学習モデルとAIソリューションを開発する。
- データ抽出や特徴量エンジニアリングから、評価、再学習、リアルタイムデプロイまで、モデリングのライフサイクル全体を担う。
- RAGシステムやマルチエージェントアーキテクチャなど、本番環境向けのLLMアプリケーションを構築する。
- モデルの性能課題を調査し、問題ごとに適切な手法を選択する。
- 調査とスコープ策定から納品まで、取り組みを推進する。
- 米国およびインドの関係者やエンジニアリングチームと連携する。
- 要件定義や関係者との合意形成から納品まで、プロジェクトやMVPを主導する。
- 米国のクライアントに技術成果を発表する。
- ダッシュボードを作成し、ビジネス部門の相手に結果を説明する。
応募要件
- シニアレベルの実務経験。
- PythonとSQLの高いスキル。
- pandas、scikit-learn、XGBoost、LightGBMなどの機械学習ツール、または同等のライブラリを使った実務経験。
- リアルタイムまたは低遅延の推論を含む、機械学習モデルの本番環境へのデプロイ経験。
- モデルドリフトを監視し、本番環境のモデルを改善した経験。
- Optunaや後退選択法など、ハイパーパラメータ調整と特徴量選択手法に関する実践的な知識。
- エージェント、マルチエージェントシステム、RAG、API連携を含むLLMソリューションの豊富な構築経験。
- 要件またはPRDの定義から関係者との合意形成まで、プロジェクトやMVPを主導した経験。
- 上級または流暢な英語力があり、米国のクライアントに技術成果を自信を持って発表できること。
- Oracle、SAP、Workdayなどの企業向けプラットフォームとそのデータモデルに精通している方は歓迎。
- 金融サービス、信用リスク、不正対策、または大規模な消費者向け企業やB2B企業での経験があれば歓迎。
- ダッシュボードを作成し、ビジネス部門に分析結果を伝えた経験があれば歓迎。
福利厚生
- 人を大切にする企業文化。
- 支援と信頼があり、自律性を尊重する職場環境。
- 協力し合うチーム志向の文化。
- 意義あるプロダクトに携わり、長期的なパートナーシップを築く機会。
- 優れたエンジニアリング、デザイン、戦略、AIプロジェクトに関わる機会。
- リモート勤務。
