株式会社Athena TechnologiesのオンプレミスLLM / 機械学習エンジニア【正社員】の求人

◾️ 私たちが目指すこと

Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。私たちは、閉域・オンプレミス環境で動作する生成AIを提供し、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。インフラの構築から、ローカルLLMの運用基盤、日本語特化のガードレール、業務課題を解くAIアプリケーションの開発まで、プライベートAIを成立させるために必要な技術を一気通貫で扱っています。
本ポジションでは、生成AI、LLM、深層学習、数理最適化、AIセキュリティなどの技術を活用し、顧客の業務課題とセキュリティ要件を満たすAIシステムの設計・開発・運用を担っていただきます。単にモデルを作って終わるのではなく、顧客の業務理解、要件定義、アーキテクチャ設計、プロダクトへの組み込み、MLOpsによる継続的な改善までを通じて、プライベートAIを企業の業務へ実装する仕事です。

◾️ 仕事のやりがい

Athenaでは、モデルの精度だけでなく、データの取り扱い、実行環境、セキュリティ、業務への適合性まで含めてシステムを設計します。顧客から提示された要望をそのまま実装するのではなく、「どの業務課題を解決するのか」「どのような条件であれば継続利用できるのか」を整理し、モデル、データ、インフラ、アーキテクチャを選定します。技術検証やPoCにとどまらず、プロダクトへの組み込み、デプロイ、モニタリング、改善まで一気通貫で関わることで、クラウド型生成AIでは対応しにくい領域へAIを届ける経験を得られます。

◾️ 業務内容

・生成AI、深層学習、数理最適化モデルの設計・実装・評価・運用・改善
・データセットの構築、前処理、特徴量設計、モデル選定、チューニング
・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装
・オンプレ/クラウド環境（AWS、GCP等）上でのモデル運用・スケーリング
・MLOpsの導入による継続的な学習・評価・改善サイクルの構築
・クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ
・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定
・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携した社会実装の推進
・技術説明、顧客折衝、提案から実装までのプロジェクト推進
・コードレビュー、コード品質向上、レビュー制度の構築
・ご経験に応じたチームリードや将来的なメンバー育成

◾️ 具体的なプロジェクト例【常陽銀行様：ローカルLLMを活用した「JOYO AI AGENT」の構築】

常陽銀行様に対し、機密情報を外部へ送信せずに生成AIを業務活用するため、ローカルLLMを用いた専門業務特化型エージェント「JOYO AI AGENT」を開発・提供しました。インターネット環境から分離された閉域クラウド上に、ローカルLLMと運用基盤を構築。翻訳や機密情報のマスキング機能を実装しています。
また、業務文書の自動作成や稟議書レビューなど、銀行業務へのさらなる活用に向けた検証も進めています。このようなプロジェクトでは、モデルの選定・評価に加え、顧客業務の理解、ユースケースの設計、データ処理、AIエージェントの実装、運用基盤との連携、精度検証と改善まで幅広く関わります。

・課題やビジネスゴールから逆算し、適切な技術やアーキテクチャを選択できる方
・新しい論文や技術を継続的に学び、自ら実装・検証へ移せる方
・担当範囲を限定せず、案件の品質向上に必要な課題を見つけて行動できる方
・顧客の業務要件と技術的な制約を整理し、関係者との合意形成を進められる方

・機械学習／深層学習を用いたプロダクト開発経験（3年以上を目安）
・Python、PyTorchまたはTensorFlow、Scikit-Learn等のライブラリを用いた実装経験
・クラウド環境（AWS、GCP等）でのモデル運用・展開経験
・API、バックエンド、データ基盤と連携した経験
・フルタイム勤務が可能な方（実働8時間／日、週5日）

・生成AI・LLM関連の研究または実装経験
・オンプレ環境でのモデル運用・展開経験
・MLOpsツール（MLflow、Kubeflow等）を用いた運用経験
・強化学習、時系列予測、数理最適化、需要予測などの応用経験
・チームリード、プロダクトオーナー、技術リードの経験
・セキュリティガバナンスの観点を踏まえたAI運用経験