お任せしたいこと
［役割］
AIエンジニア/バックエンドエンジニアとして、画像・音声・テキストを統合解析するマルチモーダルAIのAPI基盤開発を担当していただきます。
［役割に対して求める成果］
大量の非構造化データを高速に処理する推論パイプラインの構築と、信頼性の高いデータ提供基盤の実現。

具体的な業務内容
Python（FastAPI / PyDantic）を用いたAI推論APIの設計および実装
PyTorch / TensorFlow等で構築されたAIモデルのプロダクション環境へのデプロイ
GPUリソースの最適化（NVIDIA Triton Inference Server等）による推論効率の向上
データセットの管理・バージョン管理（DVC等）およびMLOpsパイプラインの構築
マルチモーダルデータのベクトル化およびセマンティック検索機能の開発
バックエンド処理（Celery / Redis）を用いた重いAI処理の非同期化と進捗管理

必須スキル・経験
Pythonを用いたWeb APIの開発実務経験3年以上
AIモデル（画像認識、自然言語処理等）の商用環境への実装・運用経験
Dockerを用いたコンテナ化および、GPU利用環境の構築経験
PostgreSQL / MongoDB等のデータベースを用いたデータ設計の経験
クラウドプラットフォーム（AWS / Azure / GCP）上でのAIサービス運用知見
GitHubを用いたチーム開発におけるコードレビューおよびブランチ管理の習熟

歓迎スキル・経験
NVIDIA Triton / BentoML等を用いた推論サーバーの最適化経験
MLOps（Kubeflow / MLflow）を用いた機械学習ライフサイクルの管理経験
ベクトルデータベースを用いた大規模データの検索・分析システムの構築経験
製造業や医療などのドメインにおける時系列データ解析の知見
エッジデバイス（Jetson等）へのAIモデル実装・最適化の経験
技術広報や論文調査に基づいた最新アルゴリズムの提案経験

開発環境
言語・FW：Python 3.11+, FastAPI, PyTorch
インフラ：Azure (AKS, Azure Machine Learning), PostgreSQL
管理ツール：GitHub, Slack, Jira, MLflow
技術スタック：Docker, Kubernetes, NVIDIA Triton, Redis

開発チームについて
データサイエンティストとソフトウェアエンジニアが1:1の割合で在籍する、技術密度の高いチームです。
「モデルを作って終わり」ではなく、いかに安定してユーザーに価値を届けるかを重視しています。
週に一度の技術共有会があり、最新の論文やライブラリの知見が常にアップデートされる環境です。

求める人物像
AIの理論だけでなく、ソフトウェアエンジニアリングとしての品質を追求できる方
複雑なデータ構造を整理し、他の開発者が使いやすいAPIを設計できる方
領域横断的なコミュニケーションを大切にし、専門用語を噛み砕いて説明できる方
製造業DXという社会的意義の大きな課題に対して、技術で挑戦したい意欲のある方

仕事の魅力
マルチモーダルAIという、生成AIの次に来るトレンド領域で実戦経験を積むことができます。
Azureの最新AI基盤をフル活用し、エンタープライズレベルのMLOpsを実践できます。
自身の開発したAIが、日本の伝統的な産業の生産性を劇的に向上させる手応えを感じられます。

働き方
リモート環境
[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。