マッチ率

【機械学習・LLMアプリケーション開発プロジェクトリーダー】あらゆる産業を繋ぐSaaS型ビジネスマッチングシステム／地方経済の活性化に貢献

1日前更新

データサイエンティスト、AI・機械学習エンジニア

東京都

700-1100万円

正社員

Pythonpandasscikit-learnPyTorchmatplotlib

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可フレックス制度あり新技術に積極的ベンチャー企業上場企業女性エンジニアが活躍中

仕事内容

■募集背景当社は、あらゆる産業のニーズとシーズを繋ぐBtoB／SaaS型ビジネスマッチングシステム「Linkers for BANK/Business」を、全国の地域金融機関向けに2018年より提供しております。現在事業は成長期を迎え、プロダクトに対する期待も高まっています。その期待に応えるべく、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した金融機関向け業務効率化の機能開発を、技術面で牽引する責任者を募集することとなりました。技術面はもちろん、社内外のステークホルダーと連携しながら一気通貫で関わり、この領域の立ち上げを共に推進していただける方をお待ちしています。

■業務概要機械学習・LLMを活用したアプリケーション開発のプロジェクトリーダーとして、技術面からこの領域全体をマネジメントしていただきます。チームメンバーのほか、ビジネスサイドのメンバーとも連携しながら、プロダクトの価値と信頼性を高める重要な役割を担います。

■具体的な業務内容・LLM、機械学習、自然言語処理を活用したアプリケーション開発のマネージメント・ビジネス的な要件に基づく実践的なタスク設定、評価データの構築、オフライン・オンライン評価の実施と改善・ビジネス側との議論を踏まえた、技術的な視点でのプロダクト企画のサポート・プロダクト内、および金融機関の独自データ活用を軸に踏まえた技術的な中長期戦略の立案

求められるスキル・人物像

■必須要件・LLMを用いたプロダクトの開発を主導した経験（受託、自社製品問わない）・上記の業務において定性・定量評価を行い、ビジネス要件を満たすまで改善した経験・Pythonを用いた開発経験

※日本語を母国語としない方については、以下条件のいずれかに該当する方・N1をお持ちの方・N1に準ずるご経験をお持ちの方　（例：日本の大学をご卒業された方、日本企業での就業経験等）

■歓迎要件・LLMを用いたプロダクト開発において、自らPromptを調整し、継続的に改善・評価のサイクルを回した経験・LangChain/LangGraph等、LLM向けのフレームワークを用いてアプリケーションを構築した経験・自然言語（日本語）を含む非構造化データを業務を通してPythonで日常的に扱った経験・flaskやFastAPIで機械学習アルゴリズムをWeb APIとして実装し、Docker imageとしてDeployと運用した経験・PyTorch/Transformers/scikit-learn等の機械学習ライブラリを業務で用いた経験

勤務地・給与・その他情報

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想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

＜開発言語＞　・Python 3 ＜フレームワーク・ライブラリ＞　・FastAPI、各種LLM API（Gemini, Open AI, Azure Open AI）＜インフラ・実行環境＞　・クラウド：AWSをメインにGCP, Azureも必要に応じて利用します　・コンテナ：Docker ＜開発・業務支援ツール＞　・ソースコード管理: GitHub 　・CI/CD: GitHub Actions, CircleCI 　・モニタリング・エラー監視: Datadog, Rollbar 　・AIコーディング支援: GitHub Copilot 　・LLMの業務利用: Gemini, Notebook LM（Google Workspaceによる法人契約）　・タスク管理: Jira 　・コミュニケーション: Slack, Chatwork, Google Workspace ＜エディタ＞　・VSCode, Cursor など、使い慣れたエディタを申請により柔軟に選択可

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: Python
フレームワーク・ライブラリ: pandasscikit-learnPyTorchmatplotlib
支給PC: 現場で選択可能（Windows/Mac）

得られる経験・キャリアパス

■ポジションの魅力

1）プロダクト開発を通じて戦略的視点を養えるポジション本ポジションには、自社プロダクトにおける技術領域の立ち上げメンバーとして参画いただきます。業務を通して高度な専門性を高められるだけでなく、ビジネスサイドのメンバーとの連携を通じて、戦略的・ビジネス的視点も養えます。

2）継続的に学び、成長できる環境自社の他プロダクトで機械学習・自然言語処理の領域で仕事をするエンジニアとの交流も多く、社内での情報交換や勉強会に加え、学会参加の機会もあります（言語処理学会、人工知能学会への参加実績あり）。さらに、業務時間内にWeb勉強会への参加も可能で、技術研鑽のしやすさも魅力のひとつです。また、Rubyの生みの親である、まつもとひろゆき氏を技術顧問に迎え、定期なコミュニケーションの場を設けています。継続的にスキルを磨ける環境の下、市場価値の高い専門性が得られる環境です。