AI 研究開発

仕事概要

プロダクトの「脳」となるAIエージェントおよび推論エンジンの開発・高度化を牽引していただきます。DPMが戦略的に蓄積した独自のデータ資産をLLMと高度に融合させ、単なるAPI呼び出しを超えた、マルチエージェントやMCP（Model Context Protocol）を基盤とする自律的な解決能力を持つプロダクトを構築することがミッションです。

具体的な業務内容として

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• マルチエージェント・オーケストレーションの設計： 複雑な事業課題を解くために、役割の異なる複数のAIエージェントが、自社データや外部ツールをどう組み合わせて推論・実行するかというワークフローの構造設計。

• MCP等を活用したデータ連携基盤の構築： LLMが「真実の源泉」である自社データへ動的かつセキュアにアクセスし、高度な文脈理解に基づいたアウトプットを出すためのインターフェース設計。

• ハイレベルなプロトタイプ実装： 設計理論に留まらず、難易度が高い領域（検索・要約・推薦・対話UXなど）のコアロジックを自ら実装し、フィリピン側の実装チームが量産可能な「動く技術基準」を策定する。

• AI品質と安全性の統治： ハルシネーション対策、ガードレール設計、品質KPI（正確性・再現性等）の策定を行い、AIを安全かつ継続的にプロダクトに組み込むための実装方針を統括する。

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必須スキル

・機械学習 / 深層学習を用いたプロダクト開発経験
・LLM（GPT / Claude等）を活用したアプリケーション設計・実装経験
・プロンプトエンジニアリング・RAG・ファインチューニング等の実践経験
・Python / PyTorch / TensorFlow等を用いた実装能力
・AI開発ツール・フレームワークの積極的な活用

歓迎スキル

・ML/AI領域での実務経験3年以上
・AI/MLチームのテックリード経験
・論文調査から実装・評価までの研究開発サイクルの経験
・推薦システム / 自然言語処理 / マルチモーダルAIの専門知識
・MLOps基盤の設計・運用経験

求める人物像

・“安全に出す”に強い現実派

・計測と改善に執着できる

・アーキテクチャ思考で共通化できる

・合意形成と意思決定ができる