DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードします。

具体的なタスク例：
・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の【なんとなくの悩み】を、機械学習で解けるタスク【分類、回帰、生成、最適化等】に落とし込みます。関連する最新論文【NeurIPS, CVPR, KDD等】を調査し、ビジネス制約【推論速度、コスト、データ量】に合わせた最適な手法を選定します。

・SOTAモデルの実装と検証 (Implementation)
選定した論文の手法【Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等】を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。

・プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering)
再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。

・ステークホルダーへの技術説明 (Communication)
アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。

仕事のポイント：
・最先端の機械学習技術を産業特化で深く適用
・顧客の課題を徹底的に理解し、技術で解決
・論文レベルの技術を実ビジネスに応用
・多様なデータモーダル【画像、3D、自然言語】への挑戦
・プロダクション環境での実装と品質担保
・ステークホルダーへの分かりやすい技術説明