◾️ 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、経験豊富なエンジニアとチームを組み、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たAIシステムの実装・検証・運用を中心に担っていただきます。案件を通じて、顧客の業務課題とセキュリティ要件の両方を満たすシステムを設計する力を、段階的に身につけていただくことを期待しています。 ◾️ 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。 ジュニアメンバーとしても、モデルの実装だけでなく、閉域環境でのLLMの動かし方、データの安全な扱い方、プロダクトへの組み込みやモニタリングまで幅広く経験できます。ローカルLLMやAIセキュリティは、クラウド型生成AIに比べて実務経験を積める場が限られる領域です。技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われるプライベートAIの開発に早い段階から関われることが、このポジションならではの経験です。 ◾️ 業務内容 経験豊富なエンジニアのサポートのもと、以下の業務を担当していただきます。 • 生成AI、深層学習、数理最適化モデルの実装・評価・運用・改善 • ローカルLLMの選定・評価、閉域環境での推論環境の構築・検証 • データセットの構築、前処理、特徴量設計、モデルのチューニング • 論文や新しい技術のリサーチ、検証用コードの実装 • API、バックエンドと連携したAI機能の実装 • オンプレ/クラウド環境（AWS、GCP等）上でのモデルの運用 • モデルのモニタリングおよび継続的な改善 • 顧客ヒアリングや要件定義の場への同席、技術資料の作成 • バックエンドメンバー、フロントエンドメンバーと連携したプロダクト開発 • コードレビューへの参加を通じたコード品質の向上 ※ご経験やスキルに応じて、要件定義、技術提案、アーキテクチャ設計、MLOpsの導入、プロジェクト推進など、より上流の業務も段階的にお任せしていきます。 ◾️ 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。

• Pythonを用いた機械学習／深層学習の実装経験（実務・研究・インターン等を問わず、1年以上を目安） • PyTorchまたはTensorFlow、Scikit-Learn等のライブラリを用いたモデル構築・評価の経験 • 機械学習の基礎知識（評価指標、過学習、データ分割など）への理解 • フルタイム勤務が可能な方（実働8時間／日、週5日）

• 機械学習／深層学習を用いたプロダクト開発の実務経験 • 生成AI・LLM関連の研究または実装経験 • ローカルLLM（Llama、Qwen等のオープンモデル）を動かした経験 • オンプレ環境またはクラウド環境（AWS、GCP等）の利用経験 • API、バックエンド、データ基盤と連携した開発経験 • Linux、Git、Docker等を用いた開発経験 • 強化学習、時系列予測、数理最適化、需要予測などの研究・実装経験 • 情報セキュリティやAIセキュリティへの関心・学習経験 • 機械学習分野での研究経験（学会発表・論文執筆など）

• 課題やビジネスゴールを理解したうえで、適切な技術やアーキテクチャを選ぶ力を身につけたい方 • 新しい論文や技術を継続的に学び、自ら手を動かして実装・検証できる方 • 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 • わからないことを抱え込まず、周囲に相談しながら前に進められる方 • 機密データやセキュリティを扱う責任を理解し、誠実に業務に取り組める方