仕事内容Generative AI Labのミッションは、「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」を通じて、CARTA全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。
課題抽出・要件定義
生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
LLMの検証・評価
OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI)などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
事後学習の可能性調査(fine-tuning / prompt-tuning等)
エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG(Retrieval-Augmented Generation)構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
PoCサポート・アプリケーション開発支援
各事業チームのPoC(Proof of Concept)立ち上げを技術的に支援
必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
社内ナレッジ共有・教育
チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、CARTA全体の生成AI活用レベルを引き上げる
▼やりがい
LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる
開発環境・利用しているツール
LLM基盤・ツール
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI)など
LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク
Python (pandas, scikit-learnなど)
必要に応じてPyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps
AWS, GCP
Terraform, CDKなどを用いた環境構築・運用
コミュニケーション
GitHub, Slack, Google Meet
経験・資格▼必須要件
Pythonを用いたデータ分析・モデリング、または機械学習の実務または研究開発の経験
LLMをはじめとする生成AI技術への興味関心
LLMなどの大規模モデルの評価手法や指標に関する理解
事業・ビジネス要件に即してモデルの有用性や改良余地を検討できるコミュニケーション力
▼歓迎要件
Prompt Engineeringの理解・実践経験
ファインチューニング(どのLLMでも可)やRAG構成などの経験
Webアプリケーションの基本的な仕組みに関する知識(API実装、Frontend/Backend問わず)
デジタルマーケティング領域におけるAI活用経験や、ユーザエクスペリエンス改善の実務経験
プロジェクトマネジメント経験
学会やカンファレンスでの登壇経験
既存の枠組みにとらわれず、新たな提案や改善を主体的に進められる方
▼求める人物像
曖昧な状況でも自ら課題を定義し、粘り強くトライ＆エラーを繰り返せる方
新たな技術や知識を柔軟に吸収し、自分のバイアスに気づきながらアップデートできる方
他者を理解し、チームワークを重視して成果を最大化できる方
勤務地
想定年収
Recruiting No.
社名
事業内容
ひとことコメント
【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】 AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
【東証プライム上場 有名総合輸送用機器メーカー】 生産技術本部 生産技術部プロセス先鋭グループ AI/自働化の研究開発担当
東証プライム上場 老舗光学機器メーカー FPD装置事業部 構想設計エンジニア
マーケティング・コミュニケーションは、これまでの経験と勘に頼るスタイルから、データに基づいてPDCAを回すスタイルに変わり始めました。
グローバルと連携して業務を行うことができる為、現在海外で何が起きているのか直にその目で確かめることができます。
当社はEast & Westのカルチャーが上手く混在した広告会社といえると思います。
顧客の「売ること」にダイレクトに関与する仕事・自分の一生を賭けるにふさわしいと思いますよ。
顧客中心にチャレンジングな事業展開を図るために、MBOという手段が必要だった
社風は「真面目」そして「アツイ人が多い」です
