シニアバックエンドエンジニア、AIプラットフォーム
数百万人が利用するソーシャルメディアプラットフォーム向けに、本番環境のLLM機能と基盤AIインフラを構築します。検索、モデルサービング、評価、安全性システムを主導します。
仕事内容
- 数百万人が利用するソーシャルメディアプラットフォーム向けにAI機能を開発します。
- プラットフォームアーキテクトやエンジニアリングチームと緊密に連携します。
- ゼロから基盤となるAIインフラを構築します。
- チームの拡大に合わせて、エンジニアリングの実践方法の策定を支援します。
- サービスをRuby on RailsおよびReact/TypeScriptアプリケーションに接続します。
- データスキーマの設計からデプロイ、オンコール運用まで、バックエンドサービスを一貫して担当します。
- LLMのサービング、検索、評価、計測、安全性システムを構築・運用します。
応募要件
- Go、Java、Kotlin、C#などの静的型付け言語を用いたバックエンドエンジニアリングの経験が5年以上あること。
- 検索拡張生成、ストリーミング応答、ツール利用など、LLMを活用した機能を本番環境に導入した経験があること。
- 複数プロバイダーへのルーティング、フェイルオーバー、トークンのストリーミング、コストと利用状況の追跡など、LLMサービング基盤の実務経験があること。
- ベクトル検索、埋め込みパイプライン、コンテキストの組み立て、出典付き回答を含む検索システムの構築経験があること。
- ハルシネーション、検索の失敗、プロバイダーの停止、コスト超過を計測・監視できること。
- 関連性、安全性、情報源の品質、結果の再現性を基準に、AIの回答品質を評価した経験があること。
- 優れたAPI設計スキルがあること。
- スキーマ設計からデプロイ、オンコール対応まで、サービスを一貫して担当できること。
- 米国在住で、米国での就労資格を有すること。
- Goの経験を強く歓迎します。
- Pythonの経験があること。
- LiteLLM、vLLM、TGIなどのLLMゲートウェイまたはサービングツールの使用経験があること。
- Qdrantやpgvectorなどのベクトルデータベースと埋め込みパイプラインの使用経験があること。
- LoRAまたはフルファインチューニングによるオープンウェイトモデルの微調整経験があること。
- コンテンツモデレーションまたは安全性ツールの経験があること。
- Ruby on RailsまたはReact/TypeScriptの知識があること。