シニア機械学習エンジニア（Applied Research Engineer）

・ドメイン特化モデル開発 - 特定ドメイン（医療・金融・行政等）のデータを用いたLLMのファインチューニング・継続事前学習の経験 - ドメイン特化タスクに対するベンチマーク構築・評価・改善の経験 - ドメイン特有のデータ形式の理解と前処理の実装経験 ・ドメイン固有のデータ解析 - 機密性の高い文書の匿名化・構造化・情報抽出などのテキスト処理システムの開発経験 - 人流データなど大規模時系列データの解析・可視化・予測モデル構築の経験 - LLMと時系列データ・信号処理を組み合わせた分析システムの開発経験 ・AIエージェント - AI Agent/Multi Agent Systemの設計・実装経験 ∟Tool Use/Function Calling/MCP等を活用した外部ツール、Agent間連携 ∟Agentic WorkflowやAgentic RAGの構築 ・LLM軽量化・最適化・リアルタイム推論 - LLMの量子化・蒸留・プルーニング等の軽量化技術の実装経験 - 推論高速化のための最適化技術（モデル並列化、バッチ処理等）の実装経験 - 限られた計算リソースでの高精度LLMの構築経験（小型化と性能のトレードオフ設計） - リアルタイム推論が求められるシステムの設計・実装経験 - エッジデバイスやローカルPC環境で動作する小型LLMの開発・最適化経験 ・マルチモーダルLLM - マルチモーダルLLMを用いた、テキストと非テキストデータを統合した解析システムの開発経験 - 音声認識・ボイスボット等の音声LLMシステムの開発経験 ・その他 - 特定ドメイン（医療・金融・行政等）での業務経験や深い知識 - クライアント折衝・プロジェクトマネジメントの経験 - チーム開発の経験 - 顧客課題の理解・要件定義・技術提案の経験