◾️ 私たちが目指すこと

Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化、需要予測などの技術を組み合わせ、顧客の課題整理から、データ設計、モデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で関わっています。
本ポジションは、博士課程で研究を続けながら、AI技術の社会実装にも携わりたい方を対象としています。研究で培った仮説設定、先行研究の調査、実験設計、評価、考察の力を、企業の実際の業務課題へ適用していただきます。一方で、社会実装の現場で得た課題や知見を、自身の研究や専門性へ還元することもできます。研究か実務のどちらか一方を選ぶのではなく、両者を往復しながら専門性を高める働き方を実現いただけます。

◾️ 仕事のやりがい

研究テーマと完全に一致する案件だけを担当するとは限りません。顧客課題に応じて、生成AI、LLM、画像認識、数理最適化、時系列予測など、複数の技術から適切な方法を検討します。まだ正解や十分なデータがない課題に対し、仮説を立て、必要なデータや評価指標を設計し、検証を重ねる経験を得られます。また、PoCで有効性を確認するだけでなく、APIやバックエンドへの組み込み、クラウド環境へのデプロイ、モニタリング、改善まで担当します。研究で培った力を、実際に企業で使われるAIシステムへ変える経験を積める環境です。

◾️ 業務内容

・生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価
・顧客課題に関する技術調査、先行研究調査、実現可能性の検証
・仮説設定、実験設計、評価指標の設計
・データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計
・アルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度改善
・モデルの推論速度、計算量、運用条件を踏まえた最適化
・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装
・クラウド環境（AWS、GCP等）へのデプロイ・運用
・MLOpsによる学習・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
・技術内容や検証結果に関する顧客への説明
・論文や最新技術の調査およびプロジェクトへの応用
・コードレビュー、技術レビュー、開発品質の向上
・ご経験に応じた技術リード、メンバーへの知識共有

◾️ 具体的なプロジェクト例

【キッコーマン様：食材と調味料の相性を予測するAIモデルの共同研究】
キッコーマン様と、食材と調味料の組み合わせに対し、人がどの程度「おいしい」と感じるかを予測するAIモデルを共同で開発しました。味覚の評価は人によって異なり、モデル開発に利用できるデータが最初から存在していたわけではありません。そのため、データの収集方法、質問項目、評価方法の設計から取り組み、アンケートデータの収集・分析、モデル構築を進めました。
このように、正解やデータの作り方が定まっていない課題に対し、顧客の専門知識と機械学習技術を組み合わせ、検証可能な研究・開発テーマへ変換するプロジェクトがあります。

参考：キッコーマン様 味覚予測AI共同研究
https://athenatech.jp/case/kikkoman-taste-prediction

・博士課程に在籍している方
・Pythonを用いた研究開発または実装経験
・機械学習、深層学習、統計、数理最適化等に関する専門知識
・論文や技術資料を読み、実験や実装へ落とし込んだ経験
・Git、GitHub等を用いた開発経験
・自身の研究内容や検証結果を、専門外の相手にも説明できる方
・研究活動と業務の予定を自ら管理できる方

・AI、機械学習に関する査読付き論文、国際会議、国内学会等での発表経験
・機械学習モデルの構築、精度改善、運用経験
・生成AI・LLM関連の研究または実装経験
・画像認識、時系列予測、数理最適化、需要予測等の研究・実装経験
・クラウド環境でのモデル展開・運用経験
・API、バックエンド、データ基盤と連携した開発経験
・モデルの軽量化、推論高速化、評価設計の経験
・共同研究、産学連携、企業との研究プロジェクトの経験
・技術リード、コードレビュー、研究指導の経験

・研究成果を論文だけで終わらせず、企業の業務へ適用したい方
・社会実装で得た課題を、自身の研究や専門性へ還元したい方
・研究テーマに限定せず、顧客課題に必要な技術を学べる方
・仮説と検証結果を区別し、根拠を持って説明できる方
・研究上の新規性だけでなく、実用性や運用可能性も考えられる方
・顧客や他職種のメンバーと認識を合わせながら開発できる方
・研究活動と業務の双方に責任を持ち、計画的に取り組める方