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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。

マルチモーダル基盤モデル、特にビジョン＆ランゲージモデル（VLM）の研究開発に従事します。具体的には、音声や動画などの多様なデータを処理・生成するためのモデルの設計と実装を行い、モデルの性能を向上させるための新しい学習手法やデータ処理技術の開発に取り組みます。また、データエンジニアリングを通じて、効率的なデータ基盤の構築を行い、モデルの評価や検証を実施します。得られた成果は、事業に還元し、必要に応じて論文や特許の作成、対外発表を行うことも求められます。さらに、チームでの開発経験を活かし、GitHubなどのプラットフォームを用いて協力しながらプロジェクトを推進します。

機械学習エンジニアとして、クライアントのビジネス課題を解決するための機械学習システムの開発と運用を担当します。具体的には、顧客の業務理解を深め、予算や目標に基づいたML活用ビジョンを策定し、実際のシステム設計やアルゴリズムの実装を行います。また、深層学習や機械学習に関する文献調査を行い、最新の技術を活用したシステム開発を推進します。プロジェクトはほぼすべてプライム案件であり、顧客との折衝からシステムの保守・運用・改善まで一貫して関与することができます。さらに、MLOpsの実践を通じて、開発した機械学習システムが実ビジネスで持続的に活用されるよう、改善プロセスを回し続けることが求められます。

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。