C-1: AIエンジニア

**Forward Deployed『Growth』Engineer（FDE）** ========================================= **仕事概要** -------- 職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM（大規模言語モデル）をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC（概念実証）で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用： RAG（検索拡張生成）を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築： 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps： 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発（R\&D）： 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝： クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。**必須スキル** --------- ・データサイエンスの実務経験： PythonまたはRを用いた、機械学習・深層学習モデルの開発・実装経験。 ・データ基盤スキル： SQLを用いた大規模データの抽出・加工・集計スキル。 ・論理的思考力： 抽象的なビジネス課題を、データサイエンスのタスク（分類、回帰、最適化等）に落とし込める能力。 ・生成AIへの基礎知識： LLM（GPT, Claude, Gemini等）のAPI活用経験や、プロンプトエンジニアリングに関する理解。**歓迎スキル** --------- ・MLOps / ソフトウェア開発の実践： 機械学習モデルのデプロイ・運用監視の自動化経験、またはCI/CD、コンテナ技術（Docker/Kubernetes）を用いた開発経験。 ・生成AIの開発実績： LLMを用いたアプリケーション開発やファインチューニング、LangChain/LlamaIndex等を用いた開発経験。 ・高度な専門性： 自然言語処理（NLP）、画像認識、音声処理、最適化アルゴリズムのいずれかの専門知識。 ・外部発信実績： Kaggle等のコンペティション上位入賞、国内外での論文投稿、技術ブログや勉強会での登...