SIer(システムインテグレータ)/データサイエンティスト/転勤なしの求人・転職・中途採用情報
AI・データ基盤アーキテクト
AI・データ基盤アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤(スキーマ・ETL・品質管理)・AIアーキテクチャ(品質ゲート・評価基準)・AI駆動開発(コンテキスト設計)の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。
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LLM研究開発者・事業開発者
■LLMを適用可能な顧客ユースケースの探索から、基礎技術の研究、実際のアプリケーション開発、事業部に対するアプリケーションの引き渡しに至るまでの一連のプロセスをご担当いただきます。 【具体的には】 ・LLMの継続事前学習およびファインチューニング ・新しいLLM技術のリサーチと知識の取得 ・研究成果の学会や会議での発表 ・LLMの最適ユースケースの探索と提案 ・LLM技術の市場ニーズの分析と調査 ・LLMを実用化するためのWebシステムの設計と開発 ・LLMを実用化するためのモバイルアプリの設計と開発 ・現場事業部と連携し、LLMを活用した顧客へのソリューション提案支援 【ポジションの魅力】 LLM研究者として大規模言語モデル(LLM)の最前線で技術革新をリードすることが可能です。また、LLMに特化した技術だけでなく、関連する最新技術のリサーチや実装技術も身に付けることが可能です。 特に、LLMの基礎技術の開発を通じて、世界最先端の技術にキャッチアップできることはこのポジションの特別な魅力の一つと同社は考えています。 また、国内外の学会や会議での発表を通じて、自らの研究成果を世界に発信し、専門家としての認知とキャリアの向上に繋がる想定です。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 1.数人で実施する研究開発PJTのメンバーとして特定タスクを完遂する 2.技術適用先の探索、ソリューション開発の一翼を担う 3.数人で実施する研究開発PJTのリーダーとしてPJT全体の成果を出す 4.同社としての事業性と技術的革新性の両面の条件を充足する研究開発テーマ自体を創出する