Machine Learning Engineer (NLP / Generative AI Product)
- Tokyo
- Partial Remote
- Full-time
- September 30, 2024
当社について
VISION:「人の可能性を解き放ち、新たな挑戦にむきあえる社会に
株式会社Exa Enterprise AI (以後、EAI)は、2023年10月に株式会社エクサウィザーズの100%子会社として設立されました。 我々の使命は、急激な人口減で確実に力を失っていく日本において、豊かな社会を実現することです。そのため、生成AIを含む最新テクノロジーを誰にでも親しみのあるサービスに昇華し、企業の生産性向上をリードしていきます。
業務内容
生成AIをはじめとしたあらゆるAI技術を用いた技術検証、機能実装を通じて、EAI横断組織として全プロダクトの成長と豊かな社会の実現にコミットしていただきます。 AI技術はプロンプトチューニングからLLMのファインチューニング、NLP技術、画像処理、構造データ解析など様々な分野に渡り、多くの機械学習エンジニアとの協力のもと、本人の強みを活かしつつ幅広く活用していきます。
プロダクト開発事例
現在、2つのプロダクト開発を行っております。このほかにも、様々な企画が進行中です。
exaBase 生成AI コンプライアンス意識の高い大企業でも安心なChatGPT環境を提供する生成AIサービスです。安心のセキュリティと運用の容易さを備え、ビジネス現場のタスクを効率化します。禁止ワード登録やユーザーログ蓄積などの機能があり、全社利用状況のモニタリングやコスト制御、ユーザーアカウント管理を可能にしています。
exaBase IRアシスタント 投資家や株主への広報活動を行うIR業務に特化したIR業務効率化支援サービスです。サービス展開の第一歩として、株主総会・決算説明会の想定問答集をAIと協働作成し、IR担当者がより付加価値の高い業務に集中できる環境を実現しています。
働く環境
グループリーダーは、ACL採録、研究会受賞経験があり、新卒入社2年目でエクサウィザーズの最優秀賞、入社3年目でEAI全体のAI戦略・開発をリードするエンジニアです。メンバーには、ACL、ECCV、ECIR採録経験のあるエンジニアがいます。他にも、本社にいる様々な分野の機械学習エンジニアと連携し、多くの知見を取り入れて業務を行っております。
また、EAI代表取締役を本社常務取締役が務めるなど、生成AIが社会を変えるきっかけになると考え、会社として積極的な投資を行っております。
第一線の機械学習エンジニアと共に、社長直下の横断部署で、AI技術をすべての働く人に届けるべく考え抜ける環境です。
【必須要件】
- 社会と事業にコミットする意欲
- 機械学習/深層学習に関する英語論文を読み、そのアルゴリズムを理解し実装できる能力
- 機械学習/深層学習のツールまたはライブラリの使用経験
- Python等によるプログラミング経験
- ネイティブレベルの日本語
【歓迎要件】
- AWS、Google Cloudをはじめとしたクラウド環境の活用経験
- プロダクト開発の経験
- 国際会議論文の採録経験
- マネジメント経験
About ExaWizards
ExaWizards is an AI start-up with a simple mission: solve social issues using AI and create a happy society. But to achieve it, they’re tackling issues across a wide variety of industries: Care tech, HR, fintech, medicine, security and more. They believe AI can help solve problems in all these areas, and they’re determined to do just that. Their business model can be broken into two different flows: project-focused and product-focused. For project-focused initiatives, they start from scratch. Their ML engineers and consultants identify business problems and build models aimed at solving them. In their product flow, they take the ML models developed for specific problems and generalize them to be useful for a wider array of problems. Normally they develop these solutions into SaaS products.
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