【週2-4日/フルリモート/Python,LangChain,LangGraph】機械学習エンジニア - Memory & Evaluation Engineer（メモリ・評価ループ開発エンジニア）

-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 私たちは、マーケティングの「意思決定そのもの」をAIで拡張・資産化する、次世代のマーケティングOSを開発しています。 従来の分析ツールや生成AI単体では成し得なかった【データ可視化 → 因果関係の特定 → クリエイティブやLPの自動生成 → 施策実行】という全工程を、一気通貫で自動化・最適化するプラットフォームの構築を目指しています。 技術的には、汎用LLMの活用に留まらず、マーケティング領域に特化した独自のアルゴリズムやファインチューニングを駆使し、 非エンジニアでもチャット形式で高度なデータ抽出・分析ができる環境の構築を進めています。 さらに、過去の膨大な実行実績を学習し、AIが次の最適な施策を提案・実行するワークフローを100種類以上展開していく計画です。 データ基盤、AIエージェント、独自のプロダクト設計を横断しながら、企業の時価総額を最大化させるマーケティングにとどまらない、「経営OS」の実現に向けた開発にともに挑戦するエンジニアを募集しています。 【業務内容】 AIの記憶と評価ループの設計・開発・実装までを一貫してお任せします。 -記憶構造の設計と最適化 ・ベクトルDB（pgvector / Weaviate / MongoDB Atlas Vector Search）を活用した-長期記憶の設計 ・TTL, Decay, Trust Scoreなどを用いた動的なメモリ更新ルールの実装 ・各種Embeddingモデル（Voyage, OpenAI, Cohere, etc.）の性能評価、選定、量子化 -自動評価モデルの構築 ・LLM出力の精度を測る評価モデル（Self-Evaluation, Reward Model, Embedding類似度など）の開発 ・Precision@k / nDCG / Consistency / Brand-safety metrics といった評価指標の定量化とモニタリング -改善ループの自動化 ・n8nやLangGraphを駆使した「生成→評価→再学習」ワークフローの構築 ・Memory LayerとCreative Engine（生成エンジン）間の双方向データ同期の実装 -研究×実装の融合 ・最新の学術論文（Agentic Memory / Reflective Agents / Context Compressionなど）を継続的にキャッチアップ ・論文で提唱された技術をENSORに適用するためのプロトタイプ開発と高速な実験

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