【JAPAN AI】Product AI Engineer

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM・機械学習モデルの設計・実装・評価経験
• 自然言語処理（NLP）または音声認識技術を活用したシステム開発経験
• 本番環境でのAIモデル運用・モニタリング経験
• 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善の経験
• A/Bテスト基盤の開発またはデータ分析支援の経験
• PythonなどAI開発に用いるプログラミング言語の実務経験

• 課題発見・解決力:
  プロダクト開発における技術的なボトルネックを自ら特定し、AIを活用した革新的な解決策を提案・実施できる問題解決力が求められます。
• 自律的な学習・探求力:
  AI技術は進化が非常に速く、新技術の調査・プロトタイプ開発・技術検証を自ら推進できる継続的な学習姿勢が必要です。
• チームへの貢献・知識共有力:
  AI技術に関する知見を積極的に共有し、チームメンバーのスキル向上に寄与できる協調性とコミュニケーション能力が求められます。
• ユーザー視点のプロダクト思考:
  ユーザーのフィードバックやデータ分析に基づいてプロダクトの改善を推進できる、エンジニアリングとプロダクト両面の視点が必要です。
• マルチステークホルダーとの協働力:
  デザイナー・PdM・PjMなど多職種メンバーと円滑に連携し、技術的な意思決定に積極的に参画できる対話力が必要です。

• RAG・ファインチューニングの実装経験:
  RAG（検索拡張生成）やファインチューニングなど、LLMの応用技術に関する実装・チューニング経験があると即戦力として活躍できます。
• MLOps・クラウドインフラの構築経験:
  AWS・GCP・AzureなどのクラウドプラットフォームでのMLOps環境整備やモデルデプロイの経験があると、より広い業務に貢献できます。
• 音声認識・自然言語処理の専門知識:
  JAPAN AI SPEECHなどの音声AI製品開発に活かせる音声認識技術や自然言語処理の深い知識・実装経験は高く評価されます。
• AI関連の論文読解・技術調査力:
  最新のAI研究論文を読み解き、プロダクトに応用する技術検証力は、急速に変化するAI市場において特に歓迎されるスキルです。

• LLMプロダクト開発の実践的知見:
  法人向けAIプロダクトの設計から運用まで一貫して関わることで、LLMを活用したプロダクト開発の実践的なノウハウが深く身につきます。
• AIシステムの本番運用・MLOpsスキル:
  本番環境でのモデルモニタリングや推論APIの最適化業務を通じて、AIシステムを安定稼働させるための運用スキルが習得できます。
• データドリブンなプロダクト改善力:
  A/Bテスト基盤の開発やデータ分析支援を通じて、データに基づいたプロダクト改善の手法とサイクルを実践的に学ぶことができます。
• クロスファンクショナルな開発経験:
  デザイナー・PdM・PjMとの協働を通じて、技術力だけでなく、プロダクト全体を俯瞰するビジネス・プロダクト視点が養われます。
• 最新AI技術の調査・プロトタイピングスキル:
  新技術調査や技術検証を業務として継続的に行う環境で、生成AI分野の最前線にいち早くキャッチアップし続けるリサーチ力が身につきます。