機械学習エンジニア（バイリンガル・日本語 - 英語）　～海外子会社の英語話者のエンジニアと協業しながら、予測モデルや生成モデルを活用した自律型のAIエージェントの設計・実装をリード～

募集背景
AIエージェントは現在アメリカ拠点のエンジニアを中心に開発していることもあり、日本語のテキストデータへの対応が課題となっており、表記揺れの前処理やチャンキング戦略といったNLP的な問題や、日本語テキストデータの評価体制の弱さなどが課題です。また、日本・海外エキスパート間のデータ構造差があり、データの整備も重要になっています。
上記の課題を解決するため、今回は日本拠点にて日本語の自然言語処理、精度評価ができる機械学習エンジニアを募集いたします。

より早くユーザーに価値を届け成長していくために、予測モデルや生成モデルを活用した自律型のAIエージェントの設計・実装を担当し、エンジニアリングとアーキテクチャ設計の両面に貢献していただきたいと考えております。

【グローバルENS（エキスパートネットワークサービス）事業について】
コンサルティングファームや金融機関向けに、市場・業界調査、ベストプラクティス研究等、様々な調査場面で活用可能なサービスをご提供しており、プロフェッショナルニーズに対して、グローバルに高精度な知見マッチングを実現しています。ENS（エキスパートネットワークサービス）業界における日本の先駆者として、市場での存在感をさらに高め、地域・言語の壁を超えたグローバルプロダクトになることを目指しており、足元ではAIへの投資も積極的に行っています。

主な業務内容
【業務概要】
機械学習エンジニアとして、海外子会社の英語話者のエンジニアと協業しながら、予測モデルや生成モデルを活用した自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきます。

【業務詳細】
・海外子会社の英語話者エンジニアと協業してのサービス開発
・機械学習モデルの設計、実装、検証
・MLOpsのベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプライン、トレーニング、モデルモニタリング、バージョン管理の推進
・機械学習モデルのパフォーマンスやスケーラビリティの最適化
・LLMのファインチューニングや、トレーニングの設計・実装
・機械学習、MLOps、LLMの最新動向を常に把握し、新しい技術や方法論の調査・実行提案
（詳しい業務は、ご経験やご希望に応じて決定いたします。）

【プロダクト・サービスへの組み込み】
・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。
・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。
・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。

【このポジションに期待する役割】
自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。
本ポジションの魅力
■機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が当社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます
ビザスクでは、70万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。当社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。
自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。

■課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。
課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。

■国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます
日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、当社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。
海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。
ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。

開発環境
・機械学習: Azure OpenAI
・プログラミング言語: Python、 C#（ASP.NET Core）
・データベース: Microsoft SQL Server
・その他：GitHub、 Slack、 Jira、 Confluence、 esa など

◆業務範囲について
雇入れ直後：職務内容を参照ください
変更の範囲：当社における各種業務全般

◆就業場所について
雇入れ直後：東京本社、および労働者の自宅
変更の範囲：本社、グループ会社といった会社の定める場所、労働者の自宅での勤務