AIエンジニア（LLM・知識グラフ）

最寄駅

各線 渋谷駅から徒歩6分 各線 表参道駅から徒歩13分 【勤務地変更の可能性】なし

業務内容

【開発概要】
大規模言語モデル（LLM）と知識グラフを組み合わせた技術を基に、HRやマーケティングのソリューション開発を進めています。

・HR：多様なデータソース（職務経歴書、採用面接動画等）から、企業と採用候補者のスキル・カルチャーマッチを定量化し、従業員の採用や育成に活用するプロダクト
・マーケティング：大規模言語モデル（LLM）と時系列を考慮した知識グラフの両方を用いて、ユーザの嗜好や行動パターンを分析し、最適なタイミングで最適なアイテムを推薦するモデルの開発

▼開発する内容としては、以下のような内容を考えています。
・職務経歴書や面接動画からの情報の抽出
・LLMを用いたスキルやカルチャーマッチの定量評価
・収集した各種データを効率よく情報検索するためのデータ構造の定義および検索手法の提案
・従業員との対話を通じて得られる情報を基にした、最適な人材配置方法の提案

【業務内容】
・LLM・知識グラフやその周辺技術に関する関連論文のリサーチ
・論文等に書かれている内容の技術検証とプロトタイプの実装
・顧客やビジネスサイドとの要件をすり合わせた上でのプロダクトの開発

【仕事の魅力】
・最先端で研究がおこなわれている内容を、社会実装に繋げることが出来る
・クライアントに対し、今あるサービスではなく新しく自分たちでサービスを作り提供できる環境がある
・社長の肝いりのプロダクトなので、社長から常にフィードバックを貰うことができる
・物理、数学系で博士を出ているメンバーが多く、アルゴリズムの面で困ったときなどに相談できるメンバーがいる

【業務変更の可能性】なし

応募条件

【必須スキル】
・自然言語処理あるいは知識グラフを、実務または研究で扱った経験があること
・ソフトウェア開発またはプロトタイプの開発経験
・日本語にてコミュニケーション可能なこと

【歓迎スキル】
・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習ライブラリを利用したモデルの開発経験
・自然言語処理に関する学術的な発表経験、国際会議の採録実績
・音声認識における研究論文の理解、要件定義・設計・実装を行った経験
・最適化、時系列予測などの数理モデリングの経験
・多くのステークホルダーの意見をまとめ、課題のヒアリング～データ分析への落とし込み、プレゼンテーションなどを実施した経験

【求める人物像】
・自然言語処理や知識グラフなどの数学的な部分だけでなく、やろうとしているドメイン領域に興味がある
・新しいことをTwitterや論文などからキャッチアップし、素早く開発を進めていこうという志向性を持っている
・トライアンドエラーを繰り返す作業に対して投げ出さず根気強くできる
・自分のアイデアに拘り過ぎず、新しい技術も積極的に取り入れようとする姿勢がある

こだわりポイント

学歴不問、即日スタート、経験者優遇、10時以降出社OK、フレックスタイム制、交通費支給、社会保険完備、研修あり、その他特別制度あり

受動喫煙防止情報

屋内受動喫煙対策：なし

案件番号

496649069