オンプレミスLLM/機械学習エンジニア■フルリモート/正社員■オンプレLLMの設計・開発

■場所：フルリモート
※京都オフィスへ出社が可能な方も歓迎しております
出社場所：
京都府京都市左京区田中門前町73番 百万遍ビル 3F

■時間：平日9:00~18:00
※実働8時間、休憩1時間
※時間外労働：有

■形態：正社員

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概要
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Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。
金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。
私たちは、閉域・オンプレミス環境で動作する生成AIを提供し、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。
インフラの構築から、ローカルLLMの運用基盤、日本語特化のガードレール、業務課題を解くAIアプリケーションの開発まで、プライベートAIを成立させるために必要な技術を一気通貫で扱っています。

本ポジションでは、生成AI、LLM、深層学習、数理最適化、AIセキュリティなどの技術を活用し、顧客の業務課題とセキュリティ要件を満たすAIシステムの設計・開発・運用を担っていただきます。
単にモデルを作って終わるのではなく、顧客の業務理解、要件定義、アーキテクチャ設計、プロダクトへの組み込み、MLOpsによる継続的な改善までを通じて、プライベートAIを企業の業務へ実装する仕事です。

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業務内容
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・生成AI、深層学習、数理最適化モデルの設計・実装・評価・運用・改善
・データセットの構築、前処理、特徴量設計、モデル選定、チューニング
・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装
・オンプレ/クラウド環境（AWS、GCP等）上でのモデル運用・スケーリング
・MLOpsの導入による継続的な学習・評価・改善サイクルの構築
・クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ
・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定
・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携した社会実装の推進
・技術説明、顧客折衝、提案から実装までのプロジェクト推進
・コードレビュー、コード品質向上、レビュー制度の構築
・ご経験に応じたチームリードや将来的なメンバー育成

■業務内容の変更範囲
AIアルゴリズム・モデル開発業務、ならびに付随する業務、など
※全ての業務への配置転換あり

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プロジェクト例
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【常陽銀行様：ローカルLLMを活用した「JOYO AI AGENT」の構築】

常陽銀行様に対し、機密情報を外部へ送信せずに生成AIを業務活用するため、ローカルLLMを用いた専門業務特化型エージェント「JOYO AI AGENT」を開発・提供しました。インターネット環境から分離された閉域クラウド上に、ローカルLLMと運用基盤を構築。翻訳や機密情報のマスキング機能を実装しています。

また、業務文書の自動作成や稟議書レビューなど、銀行業務へのさらなる活用に向けた検証も進めています。このようなプロジェクトでは、モデルの選定・評価に加え、顧客業務の理解、ユースケースの設計、データ処理、AIエージェントの実装、運用基盤との連携、精度検証と改善まで幅広く関わります。

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仕事のやりがい
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Athenaでは、モデルの精度だけでなく、データの取り扱い、実行環境、セキュリティ、業務への適合性まで含めてシステムを設計します。
顧客から提示された要望をそのまま実装するのではなく、「どの業務課題を解決するのか」「どのような条件であれば継続利用できるのか」を整理し、モデル、データ、インフラ、アーキテクチャを選定します。技術検証やPoCにとどまらず、プロダクトへの組み込み、デプロイ、モニタリング、改善まで一気通貫で関わることで、クラウド型生成AIでは対応しにくい領域へAIを届ける経験を得られます。

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必須条件
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・機械学習／深層学習を用いたプロダクト開発経験（3年以上を目安）
・Python、PyTorchまたはTensorFlow、Scikit-Learn等のライブラリを用いた実装経験
・クラウド環境（AWS、GCP等）でのモデル運用・展開経験
・API、バックエンド、データ基盤と連携した経験
・フルタイム勤務が可能な方（実働8時間／日、週5日）

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歓迎条件
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・生成AI・LLM関連の研究または実装経験
・オンプレ環境でのモデル運用・展開経験
・MLOpsツール（MLflow、Kubeflow等）を用いた運用経験
・強化学習、時系列予測、数理最適化、需要予測などの応用経験
・チームリード、プロダクトオーナー、技術リードの経験
・セキュリティガバナンスの観点を踏まえたAI運用経験

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求める人物像
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・課題やビジネスゴールから逆算し、適切な技術やアーキテクチャを選択できる方
・新しい論文や技術を継続的に学び、自ら実装・検証へ移せる方
・担当範囲を限定せず、案件の品質向上に必要な課題を見つけて行動できる方
・顧客の業務要件と技術的な制約を整理し、関係者との合意形成を進められる方

・Reworker運営事務局による推薦可否判断
・書類選考
・面接2-3回
・内定
※基本は面接のみですが場合によっては技術課題の発生可能性がございます

・履歴書
・職務経歴書
※選考フロー、必要書類は変更する可能性がございます