【業務内容】
・課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design)
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル【機械学習、数理最適化、シミュレーション等】への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文【SOTA】から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約【コスト、計算リソース、リアルタイム性】を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。

・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)
既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。
ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。

・アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering)
個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。
全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。

・事業価値への接続と期待値コントロール (Communication)
技術的なアプローチが、顧客のPL【売上向上・コスト削減】にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。
技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか【技術的限界】を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。

【仕事のポイント】
1. 経営の中枢で技術戦略を描き、日本の産業構造を変革する舵取り役
2. 大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求
3. 100を超える独自AIモジュール資産を活用した多角的な技術アプローチ
4. 顧客の難題を解くために、技術だけでなくビジネスや現場を深く理解する
5. フラットな組織で専門性を持ちながら技術を共有し高め合う
6. 一人ひとりが幅広いプロジェクト関与の機会を持つ