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ビジネスソリューションアーキテクト

株式会社Recursive

  • AI
  • AI/ML
  • Artificial Intelligence
  • DX
  • chatGPT
  • Machine Learning
  • Generative AI
  • Digital Transformation
  • Large Language Models
  • Deep tech

クライアント企業のビジネス課題をAI駆動型ソリューションやカスタムソフトウェアに変換する業務を担当します。具体的には、クライアントの初期ニーズヒアリングからAIソリューション導入までの全プロセスをサポートし、要件定義、ソリューション設計、プロジェクト計画の策定を行います。また、クライアントチームと社内技術チーム間の架け橋として、プロジェクトの進捗管理、課題の特定と解決、ステークホルダーへの定期的な報告を実施します。さらに、AI・機械学習・ディープテクノロジーを活用した革新的なソリューションの提案、商業目標達成に向けた成長機会の特定、プロジェクト成果物の品質管理と納期管理も重要な責務となります。日本の大手企業との協業を通じて、環境保全や持続可能な社会の実現に貢献するAIソリューションの実装を推進します。

  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 11名〜100名

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Software Engineer - Backend

株式会社Third Intelligence

  • AWS
  • Slack
  • GCP
  • GitHub
  • LLM
  • プロダクト開発
  • Go
  • Notion
  • C++
  • スタートアップ

Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI(汎用人工知能)」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 Third Intelligenceについて(https://speakerdeck.com/thirdintelligence/third-intelligence-company-deck) 仕事内容 ポジションの意義・背景 AI研究開発組織と連携しバックエンドに主軸を置くソフトウェアエンジニアとして技術的・事業的なオーナーシップを発揮しながらAIプロダクト開発を推進するポジションです。グローバル展開を見据えた、極めて高い品質やスケーラビリティ、可観測性、保守性、UXを誇るプロダクトを開発する役割を担います。 業務内容・期待成果 本ポジションでは、グローバル展開を見据えたプロダクトのサービスにおけるバックエンドの設計・実装・テスト・運用を担当していただきます。 0→1のプロダクト開発フェーズにおいて技術的なボトルネックを迅速に特定・解消し、プロトタイピングから大規模スケールへの移行を推進することを期待しています。 高負荷なAIサービスを支える、高耐久性かつ低遅延なインフラの設計、およびCI/CDパイプラインの構築にも取り組んでいただきます。 加えて、エンジニアリングチーム内では英語によるコミュニケーションが多く発生するため、グローバルスタンダードな開発手法やベストプラクティスの導入も進めていただきます。

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HPC / Cloud Infrastructure Engineer

株式会社Third Intelligence

  • AWS
  • GCP
  • 生成AI
  • LLM
  • プロダクト開発
  • Kubernetes
  • スタートアップ
  • パブリッククラウド
  • 財務
  • オンプレミス

Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI(汎用人工知能)」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 Third Intelligenceについて(https://speakerdeck.com/thirdintelligence/third-intelligence-company-deck) 仕事内容 ポジションの意義・背景 遍在型AGIの研究開発のための学習環境、およびプロダクトにおいて必要となる推論環境に必要な計算資源の選定・調達からHPCプラットフォームの構築・運用までを担います。AI研究開発の進捗を直接的に左右し、また計算資源の利用効率を高めることで財務上も大きなインパクトがあるポジションです。 業務内容・期待成果 外資・国内クラウド・オンプレミス、ジョブスケジューラやオーケストレータを評価し、AIの学習・推論ワークロードを効率的に処理できる基盤構築と運用、継続的なチューニングを行います。 Research Engineerと協力しながら、新しい学習・推論技術を評価・導入し、インフラの競争力を維持・強化いただくことを期待します。 HPC以外のインフラ管理 (主にパブリッククラウド上に構築されたリソース群) もこのチームにおいて実施し、全体として整合性のあるインフラ管理運用を実現します。

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