Ford Motor Companyは、1903年にさかのぼる歴史を持つ、米国を拠点とする自動車メーカーです。車両の開発・生産に加え、モビリティサービス、デジタル体験、ソフトウェアへと事業領域を広げています。また、持続可能性に向けた取り組みや環境目標も掲げており、交通、イノベーション、地域社会への貢献、責任ある事業活動を結び付ける姿勢を示しています。
生成AIデータサイエンティスト
Fordの企業向けおよびモビリティ用途に向け、本番環境で稼働する大規模言語モデルと生成AIソリューションを構築します。 評価フレームワークやエージェント型ワークフロー、Google Cloud上の機械学習システムを開発します。
仕事内容
- 大規模言語モデルを活用したアプリケーションを設計し、プロトタイプから本番環境まで開発して、企業向けおよび顧客向けのニーズに応えます。
- プロンプト、構造化出力、モデルルーティング、コンテキスト管理、モデル適応の手法を開発します。
- 品質、正確性、関連性、堅牢性、速度、コスト、安全性、ユーザー体験を評価するフレームワークを構築します。
- 計画、ツール利用、記憶、振り返り、人による承認、複数ステップのワークフローなど、エージェント型AIの機能を実装します。
- Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage、Cloud Run、Cloud Functions、Pub/Subおよび関連サービスを利用して、Google Cloud上で拡張性の高いAIおよび機械学習ソリューションを開発・デプロイします。
- 企業のプラットフォームやアプリケーションと連携する、再利用可能なPythonコンポーネント、API、実験パイプライン、データプロダクトを作成します。
- モデリング、実験、評価、本番運用に用いる構造化・非構造化データのパイプラインを構築、維持します。
- 探索的分析や特徴量エンジニアリングを行い、統計手法と機械学習手法を適用します。
- デプロイ済みのモデルやアプリケーションを改善するため、可観測性、監視、ガードレール、自動テスト、フィードバックループを整備します。
- 技術面の知見、トレードオフ、リスク、提案を、技術系および非技術系の関係者に説明します。
- 生成AIの動向を把握し、関連する研究を実際のビジネスニーズに応用します。
応募要件
- データサイエンス、コンピューターサイエンス、統計学、数学、工学または関連分野の学士号、あるいは関連する教育と経験を組み合わせた同等の能力。
- 統計分析と従来型機械学習をビジネス課題に適用した経験が2年以上あること。
- データ探索や特徴量エンジニアリングから、モデルの検証、デプロイ、監視まで、データサイエンスソリューションをエンドツーエンドで提供した経験が2年以上あること。
- データサイエンス、機械学習、応用AI、自然言語処理、または関連する技術職での実務経験が2年以上あること。
- Pythonによるプログラミング経験が2年以上あり、SQLに習熟していること。保守性とテスト性を備え、本番環境で求められる品質のコードを作成した経験があること。
- 商用またはオープンソースの大規模言語モデルを使ったアプリケーション開発の経験が1年以上あること。
- プロンプトエンジニアリング、大規模言語モデルの評価、モデル統合、自然言語処理の基本概念に関する経験が1年以上あること。
- GCPのデータおよびAIサービス、特にVertex AIとBigQueryの利用経験が1年以上あること。または他の主要クラウドプラットフォームで同等の経験があり、GCPに移行できること。
- Git、API、コンテナ、CI/CD、ID・アクセス管理、本番環境の監視など、最新のソフトウェア開発およびクラウドデプロイの実務経験が1年以上あること。
- ツールを利用するエージェント、ワークフローオーケストレーション、マルチエージェントシステムなど、エージェント型AIの経験があれば尚可。
- 関連分野の修士号があれば尚可。
- エージェント型AIシステムの設計またはデプロイ経験が5年以上あれば尚可。
- 曖昧なビジネスニーズを測定可能な技術目標に変換できること。
- 優れた分析力、問題解決力、文書作成力、コミュニケーション能力。
- Model Garden、Generative AI Studio、カスタムトレーニング、モデルエンドポイント、パイプライン、評価、監視など、Vertex AI機能の実務経験。
- BigQuery、BigQuery ML、Dataflowまたは関連するGCPサービスを利用した分析・機械学習ワークフローの構築経験。
- ファインチューニング、パラメーター効率の高い適応、合成データ生成、蒸留、またはモデルのサービングと最適化の経験。
- 生成AI向けの評価データセット、自動評価器、敵対的テスト、レッドチームシナリオ、回帰テストスイートの作成経験。
- LLMOpsとMLOps、モデルおよびプロンプトのバージョン管理、実験追跡、監視、スケーラブルな推論、コスト最適化に関する知識。
- 規制対象、安全性を重視する環境、または大企業環境でAIソリューションを提供した経験。
- 米国で合法的に就労できる資格を有すること。
- ビザのスポンサーシップはありません。
福利厚生
- 医療、歯科、眼科、処方薬の保険が入社初日から適用されます。
- 柔軟に取得できる家族介護休暇。
- 有給の育児休暇。
- 新しい親の職場復帰を支援するプログラム。
- 補助付きの緊急保育サービス。
- 養子縁組や代理出産の費用補助、生殖医療を含む家族形成支援。
- 従業員とその家族向けの車両割引。
- 管理職向けリース制度。
- 授業料補助。
- 活発な従業員リソースグループ。
- 個人およびチームでの地域貢献活動に対する有給休暇。
- クリスマスから元日までの1週間を含む、充実した祝日休暇。
- 有給休暇。追加の休暇を購入することもできます。