トレーディングプラットフォームの新規プロダクト経験におけるシニアAIエンジニア

・プロダクトマネージャーやBizメンバーと一緒に、解きたい課題と成功指標を整理して、AIでの解決アプローチを設計する ・LLMや機械学習モデルを用いて、プロトタイプから本番を見据えた機能まで開発する ・既存のマイクロサービス / バッチ基盤上での実装（API化、バッチ処理、ワークフロー構築など）を行う ・本番環境での運用を設計し、モニタリング・アラート・改善サイクルを回す ・既存のMLOps基盤（GKE / ワークフロー基盤など）の整備や改善に、アプリケーション側からフィードバックを行う LLM / 生成AI を用いたPythonでの開発経験と自然言語処理モデルの構築などの機械学習経験の両方があるかなりハイスキルなシニアAIエンジニアの方がFITいたします。 （開発環境） 言語：TypeScript, Go, Python, Dart FW：React, NestJS, Flutter, gRPC, GraphQL サーバ構成：GCP (GKE, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow) ミドルウェア：PostgreSQL, Argo Workflows 開発ツール：Terraform, Cloud Build, GitHub Actions, Argo CD その他ツール：Looker Studio, Tableau, Google Analytics, Datadog （AI環境） ・NotionAI ・OpenAI ・Claude ・Gemini ・NotebookLM ・CURSOR ・Devin （必須） ・Python を用いたソフトウェア開発経験3年以上 ・LLM / 生成AI を用いたアプリケーション開発の経験（プロンプト設計、評価フローの設計、ガードレール設計などを含む） ・機械学習または自然言語処理モデルの構築・評価・改善の実務経験（例：レコメンド、分類、回帰、自然言語処理など） ・ビジネス側メンバーと対話しながら要件をすり合わせ、仕様を決めて進めた経験 ・モデルの説明性やリスクを意識して設計・実装した経験 （尚可） ・機械学習システムの本番運用経験（モデルのモニタリング、データドリフト検知、再学習パイプライン構築など） ・MLOps / GenAIOps ツールの利用経験（例: MLflow, Langfuseなど） ・レコメンド、異常検知、不正検知いずれかのモデル開発・運用経験 ・AI活用の社内展開や、AIツール導入の推進経験

1回