⁨Responsible AI⁩関連の求人⁨12⁩選

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。

本ポジションは、マネーフォワードケッサイ（MFK）およびデジタルバンクプロジェクトにおける「与信評価モデル」の実装・運用をリードする役割です。 PoC段階のモデルを銀行水準の本番環境へ移行し、MLOpsを通じた継続的な品質管理、および「責任あるAI（Responsible AI）」の観点に基づいた公平性・透明性の実装を推進していただきます。 現在、与信評価モデルの初期検証は順次完了しており、次のフェーズとして「銀行システムへの統合」と「厳格な運用体制の構築」を急いでいます。実務リーダーとして、以下の課題解決を牽引していただくことを期待します。 本番環境へのマイグレーション： 検証環境（Databricks）から本番環境（SageMaker）へのスムーズな移行と、不確実性を排除したCI/CDパイプラインの構築。 銀行水準の品質担保： 融資判断の根拠を説明するためのXAI（SHAP、反実仮想等）の実装と、モデルのバイアス検知・公平性担保。 大規模データの効率的処理： 会計トランザクションデータの特性を活かした分散学習（pandasUDF/Spark等）の導入による、学習・推論サイクルの最適化。 主な業務内容 現場における技術選定および実装のリードを担っていただきます。 MLワークフローの設計・実装：DatabricksとAmazon SageMakerを連携させた、一貫性のあるMLパイプラインの構築。 与信評価モデルの実装・高度化：大規模データセット（Parquet形式等）を用いた、スケーラブルなモデル訓練の実装。 公平性と説明可能性（XAI）の導入：統計的手法（統計的パリティ等）を用いたバイアス評価と、判断根拠を可視化するアルゴリズムの実装。 モデル運用監視（Monitoring）：精度劣化や環境変化（コンセプトドリフト）の継続的な監視、および再学習フローの運用。

AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。 ◆役割・期待 業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・ お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発 ・アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進 ・お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革 ・生成AIを活用したソリューションの開発、導入 ・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造 ◆AIエンジニアの魅力 最先端の技術を活用した挑戦的なプロジェクトから大規模プロジェクトまで、様々な選択肢があり、自分の志向にあったキャリア形成ができます。 また、クライアント向けのデリバリだけでなく、個々人がAI技術を活用してアクセンチュア社内の自分達の業務を効率化することにも挑戦ができます。