シニア機械学習リードエンジニア
学習、評価、推論、デプロイにわたる、会社の機械学習システムを主導します。 Python、PyTorch または JAX と GPU 計算を活用し、本番環境の基盤を構築します。
仕事内容
- データ、学習、評価、推論、デプロイを含む、会社のエンドツーエンドの機械学習システムを主導します。
- 大規模モデルの学習およびファインチューニングのパイプラインを開発・改善します。
- モデルの能力、堅牢性、安全性、実際の製品での性能を測定する評価システムを構築します。
- レイテンシー、GPU 使用率、メモリ、コスト、信頼性を最適化する高性能な推論システムを設計します。
- 高品質な実データおよび合成学習データのためのデータパイプラインとシステムを開発します。
- モデルのデプロイ、監視、継続的な改善を支える、信頼性の高い本番環境基盤を構築します。
- 研究チームやアプリケーションエンジニアリングチームと協力し、モデルの能力を製品の改善につなげます。
- 適切な技術的トレードオフを判断し、実環境での性能に基づいて迅速に改善を重ねます。
- 本番環境の問題を速やかに特定・解決し、ユーザーへの影響を抑えます。
- チームメンバーを支援し、連携を促しながら、価値ある機械学習の成果を実現します。
応募要件
- 機械学習の実務経験があること。
- 研究用プロトタイプにとどまらず、本番環境の機械学習システムを構築・リリースした経験があること。
- 最新の大規模モデルの学習、ファインチューニング、評価、推論に関する深い知識があること。
- ソフトウェアエンジニアリングとシステムに関する確かな基礎力があること。
- 相応の規模で機械学習ワークロードを運用した経験、特に GPU ベースのシステムを扱った経験があること。
- 適切な技術的判断を下し、曖昧な課題に自立して取り組めること。
- 実験、測定、成果の提供を重視すること。
- 正確性、信頼性、本番品質に高い基準を持つこと。
- Python、PyTorch または JAX、ならびに GPU ベースの学習・推論システムの経験があること。
- 60 分間のコーディング評価に取り組む意思があること。
福利厚生
- 医療保険
- 歯科保険
- 視力保険
- 貯蓄プランの選択肢
- 有給休暇
