
シニアデータサイエンスリード - AI/ML・LLM | Brillio | インド・ハイブリッド
BrillioでエンタープライズAI施策をリードし、LLMアプリケーション、エージェントシステム、実運用向け機械学習ソリューションを開発します。インドでのハイブリッド勤務として、Databricks、MLOps、LLMOps、クラウドベースのモデル提供を推進します。
仕事内容
- 複雑なビジネス課題を解決し、測定可能な成果を生み出すLLMアプリケーションやエージェントシステムを含む、高度な機械学習・AIソリューションを設計・提供する。
- Azure、AWS、またはGCP上で、高可用性かつスケーラブルなAI/MLおよび生成AIモデルの開発、デプロイ、運用をリードする。
- 堅牢なメモリ、コンテキスト管理、マルチエージェントアーキテクチャを備えたAIエージェントと自律型ワークフローを構築・最適化する。
- AI Agents、Model Serving、Vector Search、MLflow、Unity Catalogを活用し、Databricks上のエンタープライズAI/MLワークロードをリードする。
- CI/CD、モデルライフサイクル管理、実験トラッキング、評価、監視を含むMLOpsおよびLLMOpsのプラクティスを確立する。
- RAGアーキテクチャ、埋め込み、ベクトルデータベース、プロンプトエンジニアリング、LLM評価フレームワークを開発・実装する。
- AIセキュリティ、責任あるAI、データプライバシー、ガードレールを適用し、ハルシネーション、プロンプトインジェクション、その他の生成AIリスクに対応する。
- エンジニアを育成し、技術的な方向性を示しながら、部門横断チームと連携してスケーラブルなエンタープライズ向けAIソリューションを提供する。
応募要件
- AI/MLエンジニアリング、機械学習、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、または関連分野で8年以上の経験。
- Pythonによる高度な実務プログラミング経験。
- SQLに精通し、大規模な構造化・非構造化データセットを扱った経験。
- 機械学習およびAIの基礎に関する確かな実践的知識。
- LLMアプリケーションの開発・デプロイ経験。
- オーケストレーション、自律型ワークフロー、ツールまたは関数呼び出し、計画、タスク分解、メモリ、コンテキスト管理を含むエージェントAIの専門知識。
- Databricks AI AgentsおよびDatabricksエコシステム全般に関する豊富な実務経験。
- CI/CD、モデルライフサイクル管理、実験トラッキング、本番デプロイを含むMLOpsおよびLLMOpsの経験。
- Azure、AWS、またはGCP上でAI/MLまたは生成AIモデル・アプリケーションをデプロイし、運用した実績。
- RAGアーキテクチャ、埋め込み、ベクトルデータベースまたはベクトル検索、プロンプトエンジニアリング、LLM評価の専門知識。
- LangChain、LangGraph、Semantic Kernel、または同等技術などのLLM・生成AIフレームワークまたはオーケストレーションツールの知識。
- コンピューターサイエンス、データサイエンス、人工知能、情報技術、または密接に関連する分野の学士号が望ましいが、必須ではない。
- 機械学習、AIエンジニアリング、データサイエンス、クラウドプラットフォーム、またはMLOpsの認定資格が望ましいが、必須ではない。
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