職務概要
シニア機械学習エンジニアは、機械学習モデル、特にNLPとLLMを構築し、大規模なNLP/LLMモデルをクラウド環境で実行します。この職務は、経験豊富な学習者、機械学習スキルセットの向上、他者との知識の共有に不可欠です。チームのシニアメンバーとして、シニアMLエンジニアは個人でもチームでも活躍します。機械学習に情熱を持ち、最先端のNLPやLLMテクニックを研究し、教育分野に応用することを楽しめる方。主体性を持ち、同僚と状況を共有しながらタスクを遂行することができます。シニア機械学習エンジニアは、MLに関する直接的な知識とスキルを応用し、生徒の学習体験の向上に直接的な影響を与えます。この役割には、現状に挑戦し、革新的なアイデアを提案する勇気が必要です。優れたコミュニケーターとして、シニア機械学習エンジニアは部門を超えたチームと協力します。
仕事の詳細
- 在宅ワーク
- 月～金｜午前9時～午後6時（米国東部標準時
- フィリピン時間午前12時～午前9時
責任：
- MLEマネージャーと密接に連携し、NLPのイニシアチブ、ロードマップ、戦略を定義する。
- 製品チームやプロジェクト関係者と協力し、ビジネス要件を必要なNLP機能に変換する。
- 様々な自然言語処理アプリケーションのための最先端のLLMモデルの開発、展開、最適化。
- NLP/LLMテクニックを活用し、通話記録、電子メール、メンターノートなどの非構造化データソースから価値あるインサイトを発見する。
- ジェネレーティブAIを活用し、次世代の学習体験を構築。
- モデルの研究、データ処理、モデルのトレーニングと微調整、モデルの実験と評価、モデルの改善、モデルの展開など、ML開発のライフサイクル全体を実行します。
- データエンジニアチームと協力してデータ処理パイプラインを開発・実装し、モデルのトレーニングと推論のための高品質なインプットを確保する。
- MLOpsチームと協力してMLモデルを本番環境に導入し、スケーラビリティ、信頼性、パフォーマンスを確保する。
- ソフトウェア、インフラ、セキュリティの各チームと協力し、MLソリューションをエコシステムにシームレスに統合する。
- LLM、NLP、ディープラーニングの最先端技術を常に把握し、積極的にユースケースに適用してイノベーションを推進する。
- 他のチームメンバーと協力し、MLの基準やガイドラインを作成する。
- アジャイル、MLのベストプラクティス、会社のプロセスに従う。
- リーダーシップ、チームメンバー、他のチームと状況や最新情報を共有する。
- 若手チームメンバーの指導にあたる。
- MLモデルのトレンドとニーズを調査。
- その他指示された関連業務を行う。
知識、スキル、能力：
- GitOpsのプラクティス（Terraformが望ましい）を活用し、高可用性、耐障害性、スケーラビリティ、分散ソフトウェア/インフラストラクチャを本番環境で運用した経験。
- 既存のMLOpsフレームワーク（Databricks、Seldon、Sagemaker、DVCなど）の使用経験。
- Scala(Java)、Go、Pythonのいずれかのプログラミング経験をお持ちの方。
- クラウドベースのエコシステム（AWSが望ましい）におけるビッグデータインフラの運用経験
- トラフィックマネジメントとネットワークの概念を理解していること。
- ストリーム処理システム（ksqlDB、Spark Streaming、Apache Beam/Flinkなど）の使用経験。
- ソフトウェアエンジニアリングの標準的な方法論（単体テスト、コードレビュー、設計書、継続的デリバリー）の経験。
- パフォーマンス、スケーラビリティ、セルフサービスを重視し、プロダクショングレードのサービス、SDK、データインフラを開発、展開する。
- アイディアを明確かつ簡潔に表現する能力。
- 起業家またはイントラプレナーとして、新製品や新組織の創造を主導した経験。
仕事の資格
最低限の資格：
- コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、データサイエンス、機械学習／ディープラーニング、数学、物理学、または関連分野の修士号以上。
- クラウド環境でのソフトウェア開発における5年以上の業界経験
- 大規模な機械学習またはディープラーニングモデルを構築し、POCから本番リリースまでのML開発ライフサイクル全体を遂行した3年以上の業界経験。
- 言語モデリング、テキスト分類、センチメント分析、トークン埋め込みなど、NLPおよびLLMの概念を深く理解していること。
- Python、R、SQLなどのプログラミングスキル
- PyTorch、TensorFlow、Hugging Faceなどのディープラーニングフレームワークの実務経験。
- AWS、Azure、Sagemaker、Databricksなどの主要なクラウドおよびデータプラットフォームの使用経験
- データETL、フィーチャーエンジニアリング、可視化技術の経験
- MLFlow、StreamlitなどのオープンソースのMLツールやAPIの使用経験
- 複雑なデータや要件を分析し、現実的な解決策を導き出す優れた問題解決能力
- 新しい解決策やアプローチを考え出す優れた創造的思考力。
- 強力なコミュニケーション能力とコラボレーション能力を有し、ビジネス関係者や部門横断的なチームとシームレスに連携できる。
- テンポが速く、協調性が高く、ダイナミックな職場環境で働きやすい方。
望ましい資格
- 博士号取得者が望ましい。
- Databricksの使用経験があることが望ましい。
- AWSクラウドプラットフォーム経験者優遇