某企業において、AIプラットフォームの構築をリードします。
高度なニューラルネットワークモデル、大規模データ処理、生成AIを活用したレコメンドなど、「リアルタイム推論 × 生成AI × マルチテナント学習」を備えた世界水準のML基盤の構築を目指します。
求める指向性・経験
・推薦・検索システムの高度化と統合 (Unified Search & Rec)：Two-Towerモデル等の導入、検索クエリと行動ログを統合したアルゴリズムの実装、およびWhole Page Optimization（商品だけでなくUI構成全体をバンディット等で最適化）の実現。
・マルチモーダル・生成AIの活用 (Generative RecSys)： LLM/VLMを活用した、ユーザーコンテキストに合わせたコピー生成や推薦理由の提示（Explainability）。
・SaaS型ML基盤の刷新 (MLOps)：低レイテンシなリアルタイム推論システムへの移行や、データ豊富なクライアントの知見を新規クライアントへ適用するための転移学習・基盤モデルの設計。
・ビジネス価値の最大化:：因果推論やUplift Modelingを用い、単なるCVR向上ではなく「推薦による純増効果（LTV・利益率）」を最大化するロジックの実装。
＜環境＞
・BQML
・PyTorch
・HuggingFace
・Vertex AI