現在、正社員数名と業務委託を組み合わせて機械学習モデル、検索エンジン、LLM、提供バックエンドAPIの開発など幅広く活動しておりますが、サービスに対するユーザー需要の増加とAIに対する期待や、昨今の機械学習技術、特にLLMの技術的進歩の早さに着実に対応していくために、自走できる機械学習エンジニアを募集します。 ＜仕事内容＞ （概要） ● 機械学習モデル開発 ・主に自然言語処理・LLMの開発（マルチモーダルも開発検証中） ・ドキュメント理解やユーザークエリ意図を認識するための機械学習モデル開発 ・モデルに対する適切な評価指標を適用し、ビジネスインパクトを予測する ・開発モデルのインパクトを最大化させるための組み込みデザインをチーム連携しながら進めていく ● LLM開発 ・プロダクト課題をベースにLLMで解決できる部分の発見と設計 ・ユーザーに寄り添った回答を出力させるためのプロンプトチューニング ● 検索エンジン開発 ・Relevanceを最大化させるための検索エンジンチューニング ・プロダクトを便利にするための検索フィールドの新規追加・変更検討 ・全文検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索のチューニング ・安定したサービス提供のためのパフォーマンスチューニング ● バックエンドAPI開発 ・機械学習モデルを高パフォーマンスでユーザーに提供するためのチューニング ・量子化、枝刈り、知識蒸留、ONNX、IPEX、OpenVINOなどを用いたモデル最適化 ・使いやすいエンドポイントの設計、開発 （詳細） ・機械学習・自然言語処理モデル開発やLLM活用を中心に、プロダクション環境へのデリバリー・運用まで実施します。 ・機械学習モデルのデプロイ・改善判断を高速に行うために、適切な評価指標を用いたモデル評価の実施、改善サイクルの効率化を実施します。 ・自然言語処理やコンピュータサイエンス、数学的知見をもとに検索エンジンの改善も実施します。 ・GPUが使えない環境やリソースが限られた環境での機械学習モデル運用の場合もあるため、モデルのCPU最適化・高速化なども実施します。 【必須スキル・経験】 ● プログラミング ・Python、Rust、C++ などのプログラミング言語の3年以上の実務経験 ・Python機械学習関連ライブラリ（PyTorch、TensorFlow、Hugging Face, NumPy、Pandas、scikit-learnなど）の使用経験 ・Git/GitHubを用いたチーム開発スキル ・AWS、GCP等のパブリッククラウドを利用した開発経験 ・Docker、Kubernetes などのコンテナ技術を用いた開発経験 ● 機械学習 ・機械学習、自然言語処理、確率・統計、線形代数、微分積分、コンピュータサイエンス関連の基礎知識 ・機械学習を活用してビジネス上の課題を解決した経験 ・機械学習モデルの理解に必要な数学的概念（例えば、勾配降下法、正則化など）への理解 ・回帰、分類、クラスタリング、強化学習などの主要な機械学習アルゴリズムの理解と実装経験 ・ニューラルネットワーク、CNN、RNN、LSTM、Transformer などの深層学習モデルの知識と実装経験 ・データクレンジング、前処理、特徴量エンジニアリングの実務経験 ・モデルの評価方法（Precision、Recall、F1スコア、AUC、混同行列など）に関する知識 ＜関わるチーム＞ FRAIMの開発チームは、社員メンバーや業務委託メンバーを合わせて30名程のメンバーで構成されています。エンジニア、QA、デザイナー、プロダクトマネージャーなど、それぞれの専門性を活かしたメンバーが、プロダクト開発に日々邁進しています。 ●多様なバックグラウンドを持つメンバー 平均すると30代のメンバーが多く、子育て中のメンバーも多く在籍しています。多様なバックグラウンドを持つメンバーが互いに尊重し合い、協力しながら切磋琢磨しています。 ●フルリモート・フルフレックスで、ライフスタイルに合わせた働き方 場所や時間に縛られず、自分のペースで働けるフルリモート・フルフレックス制度を導入しています。地方在住のメンバーも多く、ワークライフバランスを重視した働き方が可能です。 ● 技術への探求心 技術的な志向が強く、毎週社内勉強会を開催し、常に新しい技術を学び、習得しています。メンバー同士で積極的に情報交換を行い、スキルアップを図る環境です。 ● フラットな人間関係 役職や年齢に関係なく、フラットな人間関係を築いています。互いを尊重し、意見を言い合える風土があり、活発な議論が生まれています。