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車載AIアシスタント MLOps基盤アーキテクト
同社はモビリティカンパニーへの変革に向け、車載AIアシスタントを中心としたソフトウェアサービスの開発を推進しています。本ポジションは、その改善サイクル全体（クラウド側のLLM運用から、車両側のテレメトリ収集・モデル配信まで）のアーキテクチャオーナーです。個別コンポーネントの実装ではなく、改善サイクルという「仕組みそのもの」の設計と、それを組織に定着させることに責任を持ちます。 【具体的には】 ・クラウドLLM運用基盤の全体アーキテクチャ設計（モデルゲートウェイ、ファインチューニング戦略、評価機構、ログ収集、リージョン構成・データレジデンシー） ・LLM以外の機械学習モデル（予測・パーソナライゼーション・知覚系）を含む、モデルポートフォリオ全体のライフサイクル管理方針の策定 ・車両側ループとの接続設計（車載テレメトリ収集、OTAによるモデル・設定配信、車載小型モデルの更新戦略） ・他部門が所管する基盤（車両データ収集、OTA配信等）に対する要件定義と、インターフェース・SLAの合意形成 ・日米欧のデータ保護規制に適合したデータ収集・利活用アーキテクチャの設計 ・LLMプロバイダ選定を含む技術戦略の策定と、アーキテクチャ決定記録（ADR）による合意形成 ・評価駆動の開発文化・リリースプロセスの組織への定着 ・経営層・社外パートナーとの技術折衝、エンジニアの技術指導・採用への関与 【最初の1年で期待する成果（優先順）】 1. 評価基盤とログ収集基盤の全体設計を確定し、立ち上げをリードする 2. クラウドLLM運用（プロバイダ構成、リージョン展開、コスト可観測性）の運用体制を確立する 3. 車両側ループを含む中長期アーキテクチャロードマップを策定する ■本求人の想定役割：チームリーダー・マネージャー