【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
3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
800-1100万円
正社員
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 大規模言語モデル(LLM)・機械学習・自然言語処理などの技術と専門性を強みに、新規機能開発のプロジェクトリーダーとして、プロダクト開発の初期フェーズから事業価値の向上に至るまでプロジェクトを牽引していただきます。技術的知見を持って、事業開発へ参加していただきます。
■具体的な業務内容 1. AIプロダクト開発のリード ・LLM、機械学習、自然言語処理を活用した新規機能開発プロジェクトのリード ・ビジネス要件に基づく実践的な開発タスク設定と評価データの構築 ・オフライン・オンライン評価の実施と継続的な改善 ・事業開発チームとの協働によるビジネス要件の技術的実現性評価と検証(プロダクト企画への参加) ・プロダクトや金融機関の独自データ活用を軸とした技術的な中長期戦略の立案 2. 技術面でのリーダーシップ ・開発における、技術的な意思決定・課題解決・アーキテクチャ設計への参加 ・メンバーに対する技術水準向上への貢献および実務スキル向上サポート ・専門的知見の事業横断的な共有
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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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)技術向上と相互学習環境 言語処理学会や人工知能学会が主催する年次大会(NLP、JSAI)に参加しています。 また、AI領域の責任者(新規事業推進室 機械学習マネージャー)の金本は、書籍『実践 LLMアプリケーション開発 ―プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き』(2025年9月発行)を監訳。金本をはじめとした機械学習・自然言語処理に精通したメンバーやエンジニア間で、技術向上のため日常的に意見交換を行っています。 その他、定期的な社内勉強会の実施、外部コミュニティ・カンファレンス・社外勉強会への積極的参加、技術顧問との定期的なコミュニケーションなど、多角的な学習環境があります。
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