アヴァント株式会社のエンジニア求人・転職・採用 | 【AIエンジニア】Python|生成AI/MLを上流から本番運用までリード/高裁量ポジション

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NEW【AIエンジニア】Python|生成AI/MLを上流から本番運用までリード/高裁量ポジション

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ITアーキテクト、AI・機械学習エンジニア

東京都

1000-1500万円

正社員

リモートワーク可服装自由オンライン選考可新技術に積極的残業月20時間未満女性エンジニアが活躍中

事業概要

ミガロホールディングスの一員としてIT部門をけん引しています。もともとの特徴である穏やかな社風や働きやすさはそのままに、大手HDだからこその安定基盤や連携から生まれるシナジーをさらに活かして活躍の場を広げています。アヴァントの社長をはじめ役員陣は全員エンジニア出身。本当の意味で「エンジニアのためになる会社」を考えて作ってきました。社員ひとりひとりのためになる業務やミッションは何か、近い立場で考えてくれたり相談できたりするのは、大きな安心につながると思います。

アヴァントはエンジニアがしっかりとキャリアを作っていくことができるよう、営業やエンジニア上長とのコミュニケーションの機会も豊富です。資格取得の支援制度や若手育成はもちろん、「次世代リーダー」の育成にも力を入れています。これからスキルアップをしたい若手エンジニアも、育成を学びたいミドル層も、会社全体を一緒に育成してくれるベテラン層もみなさんが活躍できる環境づくりをおこなっています。

仕事内容

AI/生成AI領域における設計・実装・本番適用・改善を、AIスペシャリストとして担っていただきます。 単なるPoCやモデル作成に留まらず、LLM/RAG・機械学習を用いて「使えるAIを、安全に、継続的に改善できる」状態を実現するポジションです。

主な業務領域 ■ AIソリューション設計(LLM/ML) ・課題の構造化、AI適用方針の策定(LLM/RAG、従来ML、ハイブリッドの選定) ・要件整理(精度、レイテンシ、コスト、説明可能性、安全性、運用要件) ・AIアーキテクチャ設計(データ〜推論〜評価〜運用までの全体設計)

■ 生成AI(LLM/RAG)の設計・実装 ・RAG設計・実装(検索設計、ベクトル化、再ランキング、プロンプト設計) ・ガードレール設計(出力制御、禁止語/機密対策、引用/根拠提示、フォールバック) ・推論処理の実装(PythonによるAPI/バッチ、性能・コスト最適化)

■ 機械学習モデルの開発・改善 ・データ前処理、特徴量設計、学習・評価、チューニング ・モデル選定、実験設計、再現性担保(実験管理・バージョン管理) ・本番適用を見据えた推論方式(オンライン/バッチ)と精度・性能の両立

■ 評価設計・品質保証(AI品質の担保) ・評価指標/評価データ/評価手順の設計(精度、幻覚、回収率、業務KPI 等) ・オフライン評価〜オンライン評価(ユーザーフィードバック、A/B)までの設計 ・品質改善サイクル(誤り分析、プロンプト/データ/モデルの改善)

■ 運用・監視(MLOps/LLMOps観点の実装・改善) ・監視設計(品質劣化/ドリフト、レイテンシ、エラー率、コスト、利用状況) ・再学習/プロンプト更新など改善運用の仕組み化(必要に応じて自動化) ・ログ設計、インシデント時の原因分析と恒久対策

■ セキュリティ/ガバナンス(AI利用の安全設計) ・情報漏えい対策、アクセス制御、監査ログ、データ取り扱いルールの整備 ・プロンプトインジェクション等の脅威対策、セーフティ要件の実装 ・社内外の関係者と連携したAI活用ガイドライン・標準化の推進

求められるスキル・人物像

■必須スキル/経験 ・PythonによるAI開発の実務経験(生成AI/LLM活用、機械学習のいずれか。API/バッチ実装含む) ・評価設計/品質保証の経験(指標設計、評価データ設計、誤り分析、改善サイクル運用) ・セキュリティ/ガバナンスを踏まえたAI実装の経験(権限、監査ログ、情報漏えい対策等の考慮)

■歓迎スキル/経験 ・生成AI/LLMの実運用経験(RAG最適化、再ランキング、プロンプト設計・ガードレール、幻覚抑制など) ・MLOps/LLMOpsの構築・改善経験(学習〜評価〜デプロイの自動化、モデル/プロンプトのバージョン管理、再学習運用) ・クラウド上でのAI基盤構築経験(AWS/GCP/AzureでのGPU利用、推論基盤、スケーリング、コスト最適化)

勤務地・給与・その他情報

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勤務地
アクセス
勤務時間
想定年収
雇用形態
休日・休暇

得られる経験・キャリアパス

【このポジションの特徴・魅力】 ・課題定義から入り、LLM/RAG・機械学習の設計〜実装〜運用改善まで一貫して担当 ・評価設計(オフライン/オンライン)や改善サイクルの構築に裁量を持てる(精度・幻覚・ドリフト等) ・モデル/プロンプト/データのバージョン管理・再現性担保など、AI本番運用の中核を担える ・AIの品質と安全性を両立するガバナンス整備(ログ/監査/利用ルール)にも関われる ・技術選定の自由度が高く、PoC止まりではないAIプロダクト化を推進できる

事業内容の詳細

当社は現在、事業拡大フェーズに入り、対応領域・案件数ともに拡大が続いており、生成AI(LLM)/機械学習を事業に組み込み、継続的に価値を出し続けるAIエンジニア(Python)を募集します。 本ポジションでは、単なるPoCや検証に留まらず、データ・ユースケース設計/モデル・LLM活用方針の策定(RAG含む)/評価設計/実装(推論API・バッチ)/本番運用(監視・改善・再学習/プロンプト更新)まで一気通貫で推進いただきます。 さらに、精度・再現性・レイテンシ・コスト・安全性(情報漏えい/プロンプトインジェクション等を両立させながら、AIを“使える形”に落とし込み、事業成長に直結する成果創出を期待する役割です。

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