【Ai Workforce】AI検索エンジニア

仕事内容

採用情報 事業概要 すべての経済活動のデジタル化を目指す株式会社LayerXは、Ai Workforce事業部において、「AIを業務に溶け込ませる」をコンセプトとした生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」を開発・提供しています。 Ai Workforce事業部は2023年に発足した新規事業チームであり、幅広い業界のエンタープライズ企業パートナーとの取り組みを積み重ねてきました。大規模言語モデル（LLM）などのAIの技術は飛躍的に発展していますが、それ単体では本格的な業務で使うことが難しく、そのギャップを埋めるUX (AI-UX) を実現することを目指しています。 実証実験（PoC）ではなく、プロダクトとして既に続々とお客様にご導入いただいており、AIのポテンシャルを活かす更なるプロダクトの進化や、市場の拡大に取り組んでいます。 募集背景 Ai Workforce事業部では日本を代表する大手企業に対して、生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」の導入を推進し、企業の生産性向上に貢献しています。 現在、ご導入いただくお客様及びプロジェクト数が増えるとともに、各種ビジネスドキュメント（契約書、提案書、決算書等々）を適切に整理し、効率的かつ正確に検索して活用するニーズが急速に増しており、組織拡大を図りたく新たなメンバーを募集しています。 業務内容 フォーマットや目的の異なる大規模なビジネスドキュメント（契約書、提案書、決算書等）の全文検索およびセマンティック検索機能の設計・実装・運用 Ai Workforceへの検索機能の組み込みおよび改善 ドキュメントの性質やユーザ要件に応じた検索インデックスの設計 Elasticsearch、Solr、Lucene などを用いた検索アルゴリズムおよび基盤インフラの設計・開発・最適化 検索インデックスの設計・管理、パフォーマンスチューニングおよび監視・運用 Azure AI Search などクラウド検索サービスの導入・運用 社内外のステークホルダーとの要件定義・技術的ディスカッション オンコール対応および障害発生時のトラブルシューティング ポジションの魅力 国内有数のエンタープライズ企業における、生成AI活用の最新事例を自ら作り上げることができる 様々なユースケース構築やクライアント支援を通じて、今後、世の中で重要性が益々高まるAIのプロフェッショナルとしての知見・経験を得ることができる プロダクト自体も成長途上にある中で、事業・プロダクトの両方の成長に対して主体的に関与・推進する機会を得られる 必要な条件/経験 検索エンジニアとして5年以上の実務経験（シニアレベル） 全文検索およびセマンティック検索の設計・実装・運用経験 日本語および英語ドキュメントを対象とした検索システムの構築・運用経験 ドキュメントの日本語形態素解析や n-gram、ベクター検索のチューニングノウハウ 検索システム（Elasticsearch、Solr、Azure AI Search、Amazon OpenSearch等）の利用、開発経験 Python、Java、C#、Go などバックエンド開発言語での実装経験 日本語で社内外の関係者と円滑にコミュニケーションできる能力 望ましい経験/スキル 機械学習や NLP（PyTorch、HuggingFace Transformers等）の開発経験 大規模データ処理およびパフォーマンスチューニング経験 CI/CD パイプラインの構築・運用経験 AWS、Azure、GCP 等クラウド環境でのシステム設計・運用経験 Docker／Kubernetes 等コンテナ技術を含むインフラ設計・運用経験 こんな方と働きたい LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方 LayerX羅針盤 に共感する方 給与 当社規定による ※想定年収（目安）：10,000,000円〜（年2回査定タイミングあり） ツール・開発環境など 使用ツール コミュニケーション: Slack, Google meet コラボレーション: miro, Figma ドキュメント管理: Notion AIツール: Gemini, ChatGPT 開発環境 バックエンド: Python (FastAPI), GraphQL Webフロントエンド: TypeScript, React(Next.js) データベース: Azure Cosmos DB for PostgreSQL ミドルウェア: Azure OpenAI, Azure AI Search インフラ: Azure プロビジョニングツール: Terraform, Azure Bicep バックログ管理: Notion コード管理: Github 参考記事 Ai Workforce Engineering Hiring Deck Ai Workforce Division Deck Ai Workforce事業部採用特設ページ Ai Workforce 「AIオンボーディング」の重要性とAi Workforceの挑戦 CTOからエンジニアへ。AI・LLM事業部から生み出すLayerXの新しい歴史と価値（#LXエモカレ） "生成AI×プロダクト開発"で新たな価値をつくる。大企業が導入する「Ai Workforce」の開発の面白さ

必須スキル

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