シニアAIデータサイエンティスト
Congaの商業業務および収益ライフサイクルプラットフォーム向けに、自然言語処理、機械学習、生成AIの機能を研究・導入します。実験から本番環境まで、インテリジェントなソリューションを構築します。
仕事内容
- 自然言語処理、機械学習、深層学習、生成AIの新しい技術を調査します。
- 複雑な技術課題を検討し、仮説を立て、実験を通じてアプローチを比較します。
- モデル、フレームワーク、手法を評価し、製品機能とシステム性能の改善に活用します。
- 従来型の自然言語処理、統計的機械学習、深層学習、Transformerベースのソリューションを構築します。
- データパイプライン、自然言語処理の前処理ワークフロー、特徴表現、埋め込み、学習データセットを作成します。
- 信頼性の高いモデルを支えるデータ品質戦略を策定します。
- プロンプト、検索拡張生成、埋め込み、ベクトル検索、ファインチューニング、エージェント、構造化生成を活用し、大規模言語モデルおよび生成AIソリューションを構築・評価します。
- 精度、レイテンシ、コスト、ビジネスニーズに基づいてモデルを選定し、最適化します。
- Congaの生成AI機能を構築、グラウンディング、ガバナンスするための方針を定めます。
- 実験、ベンチマーク、評価データセット、統計手法を作成します。
- エラー分析と性能測定を主導します。
- チーム全体の評価基準を確立します。
- AIソリューションを研究・プロトタイプから本番環境への導入、監視、最適化へと進めます。
- エンジニアリングチームと連携し、モデルを大規模に導入します。
- モデルドリフトや品質上の問題を検知し、性能改善の機会を見つけます。
- エンジニアリング、プロダクト、データサイエンスの各チームと協力します。
- 自然言語処理、機械学習、実験、生成AIについて、同僚を指導し成長を支援します。
応募要件
- コンピューターサイエンス、データサイエンス、計算言語学、統計学、数学、工学、または関連する定量分野の修士号。
- データサイエンス、機械学習、自然言語処理、またはAI分野で10年以上の実務経験があり、自然言語処理または生成AIソリューションの構築・導入に主体的に取り組んだ豊富な経験があること。
- 機械学習、自然言語処理、または生成AIソリューションを実験から本番環境への導入まで進め、継続的に最適化した実績。
- 自由度の高い研究課題を、実用的で測定可能な成果に結び付ける能力。
- 優れたコミュニケーション能力と、シニアの個人貢献者として技術チーム横断で協業した経験。
- Pythonに精通し、Hugging Face Transformers、spaCy、NLTK、Sentence Transformers、PyTorch、TensorFlowを幅広く使用した経験。
- 従来型の自然言語処理手法に関する専門知識。
- 深層学習アーキテクチャおよびTransformerベースの言語モデルに関する深い理解。
- 大規模言語モデルおよび基盤モデルの実務経験。プロンプトエンジニアリング、検索拡張生成、ベクトル検索、リランキング、ファインチューニング、LoRA/QLoRA、構造化生成、大規模言語モデルの評価を含む。
- 実験計画、統計的検定、交差検証、ハイパーパラメータ最適化、エラー分析に関する高い能力。
- 自然言語処理および生成AIの評価指標に関する経験。
- SQLに精通し、構造化データと非構造化データを大規模に扱った経験。
- Spark、Databricks、BigQueryなどの分散データ処理プラットフォームの使用経験。
- Databricks、Google Cloud Platform、AWS、Azureなどのクラウドプラットフォームおよび最新の機械学習基盤の使用経験。
- MLflow、Kubeflow、Weights & Biases、Docker、Kubernetes、Rayなどの機械学習ツールの使用経験。
- FAISS、Elasticsearch/OpenSearch、Pinecone、Weaviate、Milvusなどのベクトルデータベースおよび検索技術の使用経験。
- LangChain、LlamaIndex、DSPyなどの大規模言語モデルアプリケーションフレームワークに関する知識。
福利厚生
- 個人およびチームの成長機会。
- 雇用機会の均等。
- 障害のある応募者への合理的配慮。
- 要請に応じてCongaの他拠点へ出張する場合があります。
