仕事内容

• 当社の創設者、CTO、関係者のアドバイザーとして機能し、当社の AI 戦略を定義します。
• AI 研究、開発、モデル展開のロードマップを作成します。
• 当社の AI チームと連携して、機械学習モデル (特に大規模な言語モデル) の設計、実装、最適化を行います。
• 外部および独自の機械学習ツールとインフラストラクチャの両方を利用して、迅速なモデル開発、効率的なリアルタイム展開、およびモデル品質の簡単な維持を促進する、適応性のある高性能機械学習システムを構築します。
• エンジニアリング チームと緊密に連携して、AI ソリューションのエンドツーエンドのスムーズな提供を保証します。
• 当社のインフラストラクチャ エンジニアリング チームと緊密に連携して、機械学習インフラストラクチャを構築して活用し、機械学習モデルがスムーズに実行され、効果的に拡張され、貴重な洞察が得られるようにします。
• データチームと協力してデータ要件を理解します。モデルトレーニングのために大規模な構造化データと非構造化データをクリーンアップ、前処理、変換します。
• AI ソリューションのプロトタイプを迅速に作成し、反復して失敗から学びます。

職務要件

• 定量的分野 (コンピューター サイエンス、エンジニアリングなど) の学士号または修士号。
• AI、機械学習、データ サイエンスの職務における 7 年以上の経験。
• エンドツーエンドの ML プロジェクトの提供における確かな実績: 影響力のあるユースケースの特定、労力の見積もり、EDA、ソリューションとモデルの開発、パフォーマンス評価、展開、モデルのモニタリング。
• Python に関する豊富な技術的実践経験。
• 機械学習の基礎に関する豊富な知識、つまりモデルのバリアントとユースケース、エンドツーエンドの ML ライフサイクル プロセス、モデル開発、モデルの選択、ハイパーパラメーターの最適化、特徴量エンジニアリング、評価などの知識。
• Tensorflow、Pytorch、Keras、Scikit、Pandas などの機械学習アルゴリズムとライブラリに関する豊富な実践経験。
• GenAI/LLM の経験。
• 次の AI トピックのうち 3 つ以上に関する実践経験: NLP、レコメンデーション システム、予測分析、コンピューター ビジョン、検索。
• Git、CI/CD パイプラインの構築に関する優れた実践経験。
• マイクロサービス アーキテクチャで Docker イメージを操作する方法の経験。
• クラウド プラットフォーム GCP または AWS の経験。
• MLOps プラットフォーム (MLflow や Kubeflow など) の経験。
• SQL の実践経験。
• 成長マインドセット、自発性、高い学習意欲と好奇心を持っています。
• データ駆動型の洞察に基づいてアクションを提供および推進した経験。

利点

• ヘルスケア領域における東南アジア市場向けの複数の製品とプロジェクト
• シンガポールとベトナムの地域技術チームと協力します
• ハイブリッドなワークモデル、柔軟でフラットな階層型作業環境
• 16 日間の年次休暇と 3 日間の病気休暇、通年勤務ごとに +1
• 競争力のある給与範囲と 13 か月目の給与
• 総給与全額に含まれる保険、プレミアムヘルスケア保険
• 年に一度の健康診断
• チームの四半期外出予算
• ラップトップ、モニターなど、必要なものはすべて揃っています。