EYは、監査、税務、コンサルティング、アドバイザリーの専門知識を提供するグローバルなプロフェッショナルサービス企業です。同社のチームは、組織が複雑なビジネス課題に取り組み、財務報告や市場への信頼を高め、データとテクノロジーを活用して変革を推進できるよう支援しています。

企業財務アドバイザリー、取引戦略、テクノロジーコンサルティングなどのサービスを提供しています。EYは、ヘルスケア、法律サービス、マーケティング、エネルギー、金融、政府などの分野で顧客と協働しており、多くのソリューションにおいてサステナビリティとイノベーションを重視しています。

企業の求人

シニアAIエンジニア - EYチェンナイ常駐

EYのシニアAIエンジニアとして、コンサルティング案件向けにエンタープライズ生成AI、RAG、会話型AI、AIエージェントのソリューションを構築します。グローバルな顧客プロジェクトに対して、安全でスケーラブルな提供を担います。

2 週間前

インド出社勤務フルタイムシニア必須言語：英語 AIエンジニア機械学習エンジニア

Azure クラウド

仕事内容

ビジネスニーズに対応するAI、生成AI、RAG、会話型AI、AIエージェントのソリューションを作成し、提供する。
ソリューション設計をスケーラブルな技術コンポーネントと再利用可能な実装パターンに落とし込む。
RAGパイプライン、プロンプトワークフロー、検索システム、連携、API、オートメーションコンポーネントを構築・維持する。
データサイエンティスト、データエンジニア、アプリケーション開発者、アーキテクト、マネージャー、ビジネスステークホルダーと連携する。
要件分析、設計、開発、テスト、デプロイ、監視、継続的改善の各工程に携わる。
AI評価、検証、ガードレール、品質管理、パフォーマンス最適化の手法を適用する。
責任あるAI、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス、リスク管理の基準を遵守する。
Azure AI Foundry、Azure OpenAI、Databricks、ベクトルデータベースなどの関連AIフレームワークを使用する。
技術文書、実装メモ、テスト結果、ソリューション説明資料、ステークホルダー向けの更新情報を作成する。
生成AI、AIエージェント、マルチモーダルAI、RAG、プロンプトエンジニアリング、エンタープライズAIプラットフォームの動向を追う。
再利用可能なコンポーネント、アクセラレーター、実装テンプレート、ソリューション文書を作成する。
テスト、検証、監視、問題解決、継続的改善の活動を支援する。
プロジェクトリードに技術的な更新、デモ、説明、見積もり、進捗状況を提供する。
若手メンバーを指導し、AIケイパビリティの向上に貢献する。

応募要件

4～8年の実務経験があり、AI/ML、生成AI、RAGアーキテクチャ、会話型AI、AIエージェント、エンタープライズAIの提供に実践的に携わっている。
企業、リリース前、または本番環境でAIソリューションに実際に携わった経験がある。
1～2件のAIまたは生成AIの実装について、ビジネスニーズ、個人の貢献、技術的アプローチ、成果を説明できる。
企業または顧客向けの環境で、AI、生成AI、Copilot、会話型AI、エージェント型AI、RAGソリューションの実務経験を示せる。
実務を通じて、LLMアプリケーション開発、RAGパイプライン、プロンプトエンジニアリング、ベクトルデータベース、AI評価、API、クラウドデプロイ、MLOps、LLMOpsのいずれかを理解している。
アーキテクト、マネージャー、開発者、データエンジニア、ビジネスステークホルダーとの協働経験が必要。
Azure AI Foundry、Azure OpenAI、Databricks、Microsoft Copilot、ベクトルデータベース、または関連AIエコシステムの経験があれば望ましい。
コンピューターサイエンス、データサイエンス、工学、情報技術、または関連分野の学士号または修士号を取得している。
大規模言語モデル、生成AI、RAGアーキテクチャ、プロンプトエンジニアリング、会話型AI、AIエージェントに関する確かな基礎知識がある。
生成AIアプリケーション、Copilot、チャットボット、ナレッジ検索ツール、AIエージェント、オートメーションワークフローを開発または支援した経験がある。
エンタープライズ検索、オーケストレーションフレームワーク、API、埋め込み、データ取り込み、モデル統合、アプリケーション統合を理解している。
AI評価、ガードレール、ハルシネーションチェック、品質指標、オブザーバビリティ、セキュリティ、プライバシー、責任あるAIの実践方法を理解している。
ソフトウェアエンジニアリング、クラウドデプロイ、API、データベース、バージョン管理、CI/CD、MLOps、LLMOpsの概念に関する実務知識がある。
技術的な問題をトラブルシューティングし、パフォーマンスを改善し、実装を文書化し、本番またはリリース前のAIソリューションを支援できる。
高い分析力、問題解決力、協調性、コミュニケーション能力を示せる。