Zendeskは、組織がつながった一つの環境で会話、サポートリクエスト、顧客関係を管理できるよう支援する、カスタマーサービスおよび営業向けソフトウェアを開発しています。同社のプラットフォームは、メッセージング、ライブチャット、AIを活用した自動化、データプライバシーと保護のためのツール、エージェントワークスペースを統合し、サービス業務の拡大に合わせて柔軟に運用できる環境を提供します。Zendeskはプロフェッショナルサービスやトレーニングリソースも提供しており、パーソナライズされた顧客対応、統合されたワークフロー、多様性とインクルージョン、サステナビリティを重視しています。
シニア機械学習エンジニア、AIエージェント
Zendeskのカスタマーサービス解決プラットフォームにおける、AIエージェントの計画、記憶、評価、安全性を高めます。 本番環境の軌跡データを使って強化学習システムを構築します。
仕事内容
- AIエージェントのメモリ構造と自律学習手法を設計する。
- 曖昧な目標の分解、メモリ階層の管理、選択的なスキル習得、A2Aに基づくマルチエージェントへの委任を通じて、エージェントアーキテクチャを改善する。
- 本番環境の軌跡データを使った強化学習により、カスタマーサービスエージェントのモデルを構築する。
- 報酬カリキュラム、ロールアウトシステム、フィードバックループを含む強化学習基盤を主導する。
- 複数ターンの評価と軌跡の自動分析を開発する。
- エージェントの性能低下時にデプロイを防ぐため、CIの品質ゲートとリグレッション検出を追加する。
- スーパーバイザーパターン、ケイパビリティベースのアクセス制御、出力検証を用いて、エンタープライズ向けのガードレールを実装する。
- Zendeskのハイブリッド勤務環境で同僚と協力する。
応募要件
- 本番環境の機械学習またはAIシステムを構築した経験が5年以上あること。
- 計画、ツールの振り分け、メモリ、エラー復旧を含むエージェントアーキテクチャの実務経験があること。
- 評価に関する優れた判断力があり、社内評価を作成した経験があること。
- PythonとPyTorchを使いこなせること。
- 少なくとも1つのエージェントフレームワークに精通していること。
- カスタムソリューションを構築すべき状況を適切に判断できること。
- 強化学習の経験または言語モデルに関する深い専門知識は任意。関連分野には、報酬形成、オンラインとオフラインのトレードオフ、報酬ハッキングを診断シグナルとして活用することが含まれる。
福利厚生
- ハイブリッド勤務で、週の一部は柔軟にリモート勤務が可能。
- インクルーシブな職場環境。
- 障害のある応募者および障害のある退役軍人に合理的配慮を提供。