ML/AIエンジニアの求人

▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる、世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達/購買機能の抱える課題の解決を通じてより良いものづくりの実現を目指すスタートアップです。 製造業の調達×エンタープライズというドメインの複雑さゆえ、弊社は2018年に設立されて以降、「誰の」「何の課題」を解決するのかという問いに徹底して向き合ってきました。 現在、社内には1名のLLMエンジニアが在籍し、各チームにおけるLLM活用を推進していますが、1名では対応できる範囲に限界があります。 また、現時点ではLLMを活用する案件が次々と発生しているわけではないものの、今後の開発においてLLMを活用するハードルを下げ、社内のエンジニアがLLMの活用に対する理解や意欲を持てる状態を作ることが重要です。そこでLLM活用を推進してくださる方を募集します。 ▍これから取り組みたいこと ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・LLMを活用することで技術ソリューションの質を向上させる目的で、エンジニア組織内に知見を蓄積する体制をつくること ・LLM活用のハードルを下げ、エンジニア全員がエンジニアが理解・意欲を持つ環境を作ること ・LLMを使ったソリューションアイデアに対して、技術検証を伴う試行錯誤のスピードを早くしていくこと ▍仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ UPCYCLEの検索体験チームにて、以下のMissionを担っていただきます。 ＊Mission ・UPCYCLEに集約したデータ（非構造化、構造化ともに）からユーザーが自身のニーズに合った情報を探しやすくするための機能の提案から実装、評価を担うこと ・UPCYCLEの他プロダクトチーム（Stream aligned team）を技術面で支援し、LLM活用を促進すること ＊想定する業務例 1. ユーザーの業務課題をヒアリングし、LLMで解決できる可能性を技術的に検討 2. ベストプラクティス、論文、GitHubリポジトリなどを調査して実現可能性を評価 3. 他社事例や業界標準手法のリサーチ 4. プロトタイプの実装 5.実装したプロトタイプの性能評価および改善提案 ※プロダクション反映のためのインフラ構築やアプリケーション実装は他の開発者が行います。 ▍ポジションの魅力 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 【真の顧客価値創造にフォーカスできる環境】 ユーザーの声を最重要視する企業文化の中で、最先端技術を駆使しながらも、真の顧客価値創造にフォーカスできる環境があります。技術至上主義ではなく、実際のビジネス課題解決に情熱を注げます。 【Engineerドリブンな組織】 エンジニアの課題意識がビジネスの方向性を決定する企業文化が根付いています。技術開発だけでなく、ビジネスサイドにも関与できる環境で、幅広い視野を持ったエンジニアとして成長することができます。 【最先端のLLM技術を活用したプロダクト開発】 最先端のLLM技術を活用したプロダクト開発において、構想段階から実装、さらには事業化まで一貫して携わることができます。AI技術者としての総合力を磨き、次世代のテクノロジーリーダーへと成長できる環境です。 【グローバル規模で産業界に変革をもたらす機会がある】 世界中の自動車部品バイヤーの意思決定を支援する革新的プロダクトの開発に携わり、グローバル規模で産業界に変革をもたらす機会があります。 ▍開発環境 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・フレームワーク ：Ruby on Rails, React（TypeScript）,FastAPI ・デザインツール ：Figma ・データベース ：Aurora PostgreSQL ・インフラ ：AWS、Vercel ・構成管理：Terraform ・コード管理 ：Git/Github ・CI/CD ：GitHub Actions ・コミュニケーション ：Slack ・Issue管理 ：Notion

・プロダクト志向で開発にコミットしたい方 ・ユーザーのフィードバックが得られるプロダクトを開発したい方 ・事業状況や組織状況など、幅広く考慮した上で技術的な意思決定をしたい方 ・HRTを持った率直なコミュニケーションができるチームで働きたい方 ・最新のLLM関連技術をキャッチアップする意欲のある方

・LLMや自然言語処理に関する基礎知識 ・技術調査・情報収集（論文／GitHub／API仕様など）のスキル ・プロトタイピングや検証コードの実装経験 ・業務課題を理解し、技術に落とし込む力

・Python等の言語を理解し、LangChain, LangGraphを用いてLLMを利用した経験 ・LLMの評価指標を考案し、その指標を利用してシステム全体を改善した経験 ・技術選定、アーキテクチャ設計をリードした経験 ・機械学習モデルのプロダクション環境への実装／デプロイ経験

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