最先端LLM×事業成長｜顧客の課題をプロダクトで解決するLLMエンジニア募集！

仕事内容

「技術のPoC（研究開発）にとどまらず、ビジネス現場の課題を解くAI/LLMプロダクトの本番運用・MLOps構築までを一気通貫で推進するテックリード / AI・MLエンジニア」です。 自ら手を動かして機械学習モデル（CV/LLM）やエージェント基盤、MLOpsパイプラインを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・クライアント・経営層等）と伴走し、課題特定・要件定義・アーキテクチャ選定・運用改善まで幅広く担当していただきます。 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM（OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等） や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント（Agentic Workflow）の構築・評価 ● Vector DB や RAG（検索拡張生成） パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン（CV）・機械学習モデルの最適化＆開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル（CNN / Swin Transformer / YOLO等）の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化（能動学習/BaaL等）の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定（scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで）と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用（PoCからプロダクト化へ） ● FastAPI や Docker、各種クラウド（AWS / Azure / GCP）を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD（GitHub Actions等） による継続的学習（Continuous Training）環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ（レガシーからの移植やコード変換支援）の推進 ▍プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 ・プロダクト企業の新規LLMアプリケーション開発における、企画構想・要件定義・実装 ・大手SIerの大規模開発における、技術アドバイザーとしてのAI監修・実装 ・動画解析AIモジュールの開発および、既存Webシステムへの統合 ・大手インフラ企業の需要予測モデル構築と実運用化 ※面談では実際のプロトタイプやイメージ等をお見せすることも可能です。 ▍その他より長期でのさまざまな関わりの例 プロジェクト以外にも、長期的に様々な関わり方でご一緒できたらと考えております！ Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 例） ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り　　など 面談やその他フローを通して、幅広いご活躍の可能性を一緒に模索できたらと考えております。 ご応募をお待ちしております！