⁨Federated learning⁩関連の求人⁨11⁩選

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。

AIデータ作成および受託開発プロジェクトにおけるマネジメント業務を担当します。AIデータ作成プロジェクトでは、画像識別AI・生成AI向けのデータ作成において、全体工程設計、進捗管理、リソース管理を行います。顧客の課題をヒアリングし、教師データの仕様設計、詳細要件書およびオペレーションマニュアルの作成、アノテーターへの手順説明、品質管理、納品対応を実施します。また、プロジェクト管理プロセスの課題分析および継続的な改善を行います。AI受託開発においては、MLエンジニアとともに顧客ヒアリングと仕様調整を行い、プロジェクト全体の進捗管理、顧客とのコミュニケーションサポート、アノテーション作業者の調整などを担当し、各業界の最先端AI開発プロジェクトに貢献します。

大規模言語モデル(LLM)のアラインメントと指示学習に特化したエンジニアとして、基盤モデルの性能向上に取り組みます。具体的には、事前学習されたモデルに対して事後学習を行い、有用性、正確性、安全性の観点から人間にとって好ましい出力を生成するモデルを開発します。高品質なデータ生成手法の研究、コンテキスト拡張や語彙拡張などによる機能拡張、様々な産業や用途に対応可能な柔軟な言語モデルの開発を行います。また、小規模モデルでも高性能を実現するための効率的な学習手法の研究や、強化学習、指示学習などの先進的な技術を活用したモデル改良に取り組みます。

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。