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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。

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。

AI Governance Memberとして、国産大規模言語モデル（LLM）や生成AIサービスの開発におけるガバナンス全般に関わります。具体的には、LLMを含む生成AI開発に関連するリスク調査を行い、戦略を策定し、方針を検討します。また、生成AI開発に関する各種ルールの策定やモニタリングを実施し、ガバナンスの管理を行います。さらに、ルールメイクに関わるステークホルダーとの折衝やロビイングを行い、R&Dや技術開発、管理部門など他部門との連携を図ります。これにより、生成AIの安全性と信頼性を確保し、業界のリーダーとしての地位を築くことを目指します。

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。