Betway Globalは、Super Group（SGHC）が運営する消費者向けのオンラインスポーツベッティングおよびiGamingブランドです。スポーツベッティングやオンラインカジノ体験を提供しており、Betway Africaなどの地域事業がその展開を支えています。アーセナル、マンチェスター・シティ、スプリングボクス、SA20などのスポーツチームや大会と提携しています。また、Super Groupの責任あるゲーミングプログラム「SuperPlan」を通じて、より安全なギャンブルの取り組みを進めるほか、地域社会への活動やスポンサーシップにも取り組んでいます。
シニアAIエンジニア
オンラインゲーム企業向けに、Azure Machine Learning、検索拡張生成、エージェント型アプリケーションを含む本番 AI システムを構築・運用します。 安全性と監視性を備えたソリューションを提供し、概念実証を測定可能なビジネス成果につなげます。
仕事内容
- ビジネスニーズを、成功指標が明確な AI および機械学習ソリューションに変換します。
- 分類、予測、レコメンデーション、異常検知などの用途に向けてモデルを開発・調整します。
- 特徴量エンジニアリング、データクレンジング、探索的分析を通じて、構造化データと非構造化データを準備します。
- 埋め込み、ベクトル検索またはハイブリッド検索、再ランキング、根拠に基づく応答を活用した検索拡張生成システムを構築します。
- Azure OpenAI と Azure AI Foundry を使用して大規模言語モデルを接続・連携させます。
- ソリューションに適した場合は、プロンプト設計、構造化出力、ツール呼び出し、ファインチューニング、蒸留を活用します。
- 生成 AI アプリケーションの品質、速度、コストを評価し、トークンと推論の使用量を管理します。
- ツールや API を使って複数段階の作業を計画・完了するエージェント型システムを、ガードレールと人によるレビューを備えて構築します。
- Semantic Kernel、Azure AI Agent Service、AutoGen、LangGraph を用いてマルチエージェントのワークフローを構築します。
- エージェントのツール、メモリ、状態管理、エラー処理とエスカレーションの経路を設計します。
- エンティティ抽出、要約、感情分析、意図検出などの言語処理機能を開発します。
- バッチ処理とリアルタイム文字起こしの両方に対応する音声テキスト変換を実装します。
- Document Intelligence と OCR を使って、フォームや文書から情報を抽出します。
- 自動化された CI/CD とともに、API、コンテナ、マネージドエンドポイントを通じてモデルと AI サービスをリリースします。
- 実験トラッキング、モデルレジストリ、バージョン管理、再現可能なトレーニングパイプラインを整備します。
- 本番環境のパフォーマンス、ドリフト、品質、コスト、信頼性を追跡します。
- 運用上の問題を調査し、業務アプリケーションをサポートします。
- 公平性の確認、コンテンツ安全性、評価ツール、限界の明確な説明など、責任ある AI の実践を適用します。
- 個人データとデータ保存場所の管理を含む、プライバシー、データ保護、規制上の義務を満たします。
- マネージド ID、鍵管理、ネットワーク保護、最小権限アクセスによってシステムを保護します。
- モデル、プロンプト、データソース、意思決定を監査可能な状態に保ちます。
- データエンジニアリングチームと連携し、パイプライン、特徴量へのアクセス、データ品質に取り組みます。
- ソフトウェアエンジニアと協力し、AI 機能を製品や社内プラットフォームに組み込みます。
- 技術系・非技術系の同僚に、手法、トレードオフ、成果を伝えます。
- アーキテクチャ、評価、ソリューション、運用手順書を文書化します。
- AI プロジェクトを概念実証から本番環境まで進め、測定可能なビジネス成果を実現します。
- モデルと生成 AI アプリケーションについて、合意した精度とレイテンシの目標を達成します。
- デプロイ済みシステムの信頼性、サポート性、監視性を保ち、責任ある AI の要件に適合させます。
- チーム全体で活用できる共通コンポーネント、パイプライン、実践方法を作成します。
応募要件
- AI、機械学習、またはデータサイエンスエンジニアリングの実務経験が 3～5 年あり、本番環境へのデプロイ経験を含むこと。
- コンピューターサイエンスの学位を優遇します。関連する工学、情報システム、データサイエンス、統計学、または定量分野の学位も検討対象です。
- Microsoft Azure AI Engineer Associate (AI-102) や Azure Data Scientist Associate (DP-100) など、関連する専門資格を優遇します。
- Azure AI および機械学習サービスを使ったソリューション提供の実務経験。
- 機械学習、RAG、LLM アプリケーション、エージェント型 AI、NLP、音声テキスト変換など、複数分野での導入実績。
- Python と SQL の高いスキルを持ち、読みやすく、テスト済みで保守しやすいコードを重視すること。
- モデル評価を理解し、リリース前にソリューションを検証できること。
- データ、モデル、統合に関する問題を効果的に診断できること。
- 自立して業務を進め、部門をまたいで協力できること。
- 継続的に学ぶ意欲があること。
- Microsoft Azure、Azure Machine Learning、Azure AI Foundry、Azure OpenAI Service の使用経験。
- Azure AI Search および Azure AI Services の使用経験。
- Azure Functions、Azure Container Apps、AKS の使用経験。
- Azure Key Vault、Microsoft Entra ID、マネージド ID、Azure Monitor、Application Insights に関する知識。
- Azure Data Lake Storage、Azure SQL、Cosmos DB、Azure Databricks、Microsoft Fabric の使用経験。
- 高い SQL スキルと、大量の構造化・非構造化データを扱った経験。
- pandas、scikit-learn、PyTorch または TensorFlow、Hugging Face Transformers を使った Python 開発経験。
- LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel、または同等のオーケストレーションフレームワークの使用経験。
- MLflow と Prompt flow の使用経験。
- Git、Azure DevOps、GitHub Actions、Docker、および Bicep または Terraform による IaC の経験。
- REST API の構築経験。通常は FastAPI または同等のフレームワークを使用します。
- 信用情報および犯罪歴の審査が必要です。
- 学歴・資格の確認が必要です。
- ヨハネスブルグでハイブリッド勤務が可能で、月曜日から木曜日はオフィスに出勤できること。
福利厚生
- 月曜日から木曜日は出社、金曜日はリモート勤務のハイブリッド勤務制度。
- 専門性の向上とキャリア開発の機会。
- タレントマネジメント・人材育成プログラムの対象として検討される機会。
- 新しい AI 技術について学び、導入する機会。
- 本番リリースの支援やインシデント対応のため、一定の柔軟性が必要となる場合があります。