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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。

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。

Research Scientist（Responsible AI）として、AI技術の安全性や信頼性を確保するための先駆的な研究開発を行います。具体的には、AI検査基盤の自動化や大規模化を目指した研究を進め、頑健で効率的なモデレーション技術やGuardrailの開発に取り組みます。また、プライバシー保護に関する機械学習の研究や、フェイクコンテンツの検知と対策技術の開発も重要な業務です。さらに、国内外の研究機関との共同研究を通じて、研究成果を発表し、知財化を推進することも求められます。これにより、AIの安全性に関する規制やガイドラインの策定において業界をリードする役割を果たします。

募集するポジションでは、AIoTデバイスと連携するクラウドシステムのアーキテクチャ設計からサーバー最適化、エネルギーデータ分析基盤の開発まで、幅広い業務があります。PythonやJava、各種クラウドベースの技術に精通し、チームでの開発経験が求められます。