Job offer curation - ⁨causal inference⁩

データサイエンティストとして、大阪・東京データ分析案件から新規事業のための市場規模調査、課題の発見までを担当します。具体的な業務内容は、顧客のニーズヒアリング、ニーズに基づいた分析プランの設計、統計分析、機械学習、数理最適化、因果推論などの手法を用いた分析/開発、提案、納品資料作成、顧客との折衝、新規プロダクト/新規事業開発における製造業における共通課題の発見、市場規模の調査、課題に基づいた最適なプロダクトの開発、統計技術の活用（機械学習, 因果推論, 組合せ最適化）、Python3.x, ShellScriptを用いた開発、GitHubを用いたコード管理などが含まれます。

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。

機械学習とデータサイエンスの最先端技術を活用し、ABEJAプラットフォーム上で実際の顧客ニーズに応える革新的なソリューション開発に取り組みます。主な業務は、機械学習モデルの研究開発、画像認識技術の探求、データ分析基盤の構築などが含まれます。具体的には、コンピュータビジョン領域でのObject Detection、Segmentation、Action Recognition、Face Recognitionなどの技術開発に挑戦します。また、教師データ作成の効率化研究、半教師あり学習、Few-shot learningなどの先進的な機械学習技術の実装や、人間とAIの協調による運用モデルの設計も担当します。