【データサイエンティスト】20の事業を生成AIで支援するデータサイエンティスト（LLM・Generative AI Lab）

仕事内容

Generative AI Lab のミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、CARTA全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。 ①課題抽出・要件定義 ・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し ・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定 ②LLMの検証・評価 ・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価 ・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成 ③事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等） ・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証 ・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討 ④PoCサポート・アプリケーション開発支援 ・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援 ・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供 ・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う ⑤社内ナレッジ共有・教育 ・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信 ・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、CARTA全体の生成AI活用レベルを引き上げる 変更の範囲：会社の定める業務（出向先会社での業務を含む） ▼やりがい ・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める ・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく ・CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる 【開発環境・利用しているツール】 ・LLM基盤・ツール ∟OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ∟LangChain, Langfuse ・プログラミング言語・フレームワーク ∟Python (pandas, scikit-learn など) ∟必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ・インフラ・MLOps ∟AWS, GCP ∟Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ・コミュニケーション ∟GitHub, Slack, Google Meet