Job offer curation - ⁨ITSS⁩

デジタルエンジニアリングビジネスユニットにおいて、AI・データアナリティクス技術を活用した顧客課題解決に取り組みます。主な業務は、顧客へのAI・データ利活用コンサルティング、事業価値を生み出す高度データ分析・解析、生成AIを含むAI技術を活用したソリューション開発などです。製造業、金融、鉄道、通信など幅広い業界で、データ分析による業務効率化、品質改善、設備管理の自動化などに貢献します。具体的には、顧客の課題分析、仮説構築、価値実証（PoV）、分析プロトタイプの作成、分析モデルのチューニングなど、プロジェクトの上流から下流工程まで幅広く対応し、日立独自のLumadaソリューションを通じて社会課題の解決に挑戦します。

AIエンジニアとして、AIを活用したシステムの構想や企画を行い、企業のデジタルトランスフォーメーションを推進します。具体的には、AI活用のあるべき姿やロードマップを策定し、社内でのAI活用を促進するためのシステム化企画を立案・推進します。また、AI活用の標準プロセスを維持し、継続的な改善をリードする役割も担います。さらに、AI開発プロジェクトをリードし、プロジェクトチームのメンバーと協力して、業務効率の改善や新事業の創出に向けた具体的な施策を実行します。これにより、企業の経営目標達成に貢献し、AI技術を駆使して物流業界の課題解決に寄与することが期待されます。

LLMエンジニアとして、各業種・業界に特化した専用LLMモデルやLLMアプリケーションの設計・開発を行います。具体的には、ビジネスサイドの要件を理解し、コミュニケーションを通じて開発アイテムに落とし込む活動が求められます。また、NLP分野におけるモデルやシステムの開発経験を活かし、複数のプロジェクトでのAI/MLモデルの開発を推進します。特に、LLMのチューニングや、DNNを用いたモデル開発において、データの選定や取得方法の検討、導入前後の精度検証を行い、最適なモデルを構築することが求められます。さらに、gitを用いたチーム開発や、社内外のステークホルダーとのコミュニケーションを通じて、性能報告や開発進捗の報告を適切に行うことも重要な業務です。

このポジションでは、AIの安全性、信頼性、セキュリティに関する課題を解決するための研究開発を行います。具体的には、AI検査基盤の構築や運用、自動化を通じて、AIモデルのモデレーションを行います。SFT、RLHF、RLAIFなどの手法を用いて、AIの出力を適切に管理し、Guardrailや異常検知の開発を行います。また、安全性に関するデータ基盤を構築し、TEEを活用したプライバシー保護機械学習基盤の設計にも関与します。これにより、AIが持つ潜在的なリスクを特定し、対策を講じることで、より安全なAI技術の実現を目指します。さらに、論文や特許を通じて知財化を進め、業界のリーダーとしての地位を確立することも重要な業務の一環です。