■案件の内容
公共・行政領域を対象とした法人向けAIプラットフォームを開発・提供する企業にて、機械学習エンジニアを募集します。
各種の行政データを収集・構造化し、顧客企業の営業データと組み合わせることで、営業活動全般をAIで支援するプロダクトです。

本ポジションでは、LLM APIやプロンプトを使ったアプリ実装にとどまらず、データ・モデル・評価・フィードバックを一つにつなぎ、AI/MLシステムの品質を継続的に高めていく仕組みそのものの設計・実装を担っていただきます。

主に担当いただく業務は次のとおりです。
・AIが扱うデータ・意味構造の設計（データ整備や技術選定を含む）
・AI機能の評価基盤づくり（品質指標の設計、評価データセットの整備、出力評価、品質差分の測定）
・AIシステムの失敗分析と改善（原因の切り分けと改善方針の設計）
・AI/MLアーキテクチャの設計と技術選定
・PdM・バックエンド・データチームなど関係者との連携

■求めるスキル：
・機械学習を活用した本番プロダクトにおいて、課題の定義から設計・実装・評価・改善のいずれかを通して担った経験
・評価データや指標、実際の利用データを用いて、モデルやAIシステムの品質を数値で評価し、改善につなげた経験
・AI/MLが扱うデータについて、データモデルや特徴量、ラベル、エンティティなどを設計した経験
・Pythonによる機械学習やデータ処理システムの実装経験
・輪郭のはっきりしない事業課題から、AI/MLで解くべきテーマと評価の方法を具体化した経験
・PdMやソフトウェアエンジニアなど、専門性の異なるメンバーと協力してプロダクトを作り上げた経験
　※LLM APIを用いたアプリ実装やプロンプト設計だけでなく、データ・モデル・評価を含めたAI/MLシステム全体の設計・改善経験を重視します

■歓迎スキル：
・NLPや検索、Retrieval、レコメンド、ランキングのいずれかにおける本番運用の経験
・LLMやAIエージェントの評価基盤（Evaluation Framework）を構築・運用した経験
・オフライン評価とオンライン指標の両方を設計した経験
・Semantic Layer／Knowledge Graph／Ontologyなどの設計経験
・Embeddingやベクトル検索、Rerankingを用いた検索システムの開発経験
・機械学習モデルの学習やファインチューニング、特徴量エンジニアリングの経験
・MLOps／LLMOps／AI Observability基盤を構築した経験
・Human-in-the-loopを取り入れたフィードバックループの設計経験
・AI/ML領域でアーキテクチャや技術選定を主導した経験
・公共・行政分野への関心