■ポジション概要 　　・当社のAIモデルを活用したプロジェクトにおいて、各種AIモデルの評価・チューニング・実装をリードしていただくポジションです。 　　・モデルの特性を深く理解し、データと目的に応じた最適なアーキテクチャやチューニング戦略を提案・実行できる方を求めています。 　　・主に土木、建築で用いられる図面データの言語化、構造データ化という難易度の高い課題に調整するしています。 ■主な業務内容 　　・最新の大規模言語モデル（LLM）、画像生成／認識モデルの比較・評価・導入支援 　　・オープンソースモデル（LLaMA, Mistral, Whisper, CLIP など）のカスタマイズ・Fine-tuning 　　・特定用途（例：文書要約、FAQ生成、マルチモーダル検索）のためのプロンプト設計・Chain-of-Thought設計 　　・LoRA / QLoRA や Parameter-Efficient Tuning を活用した軽量チューニング 　　・評価フレームの構築（BLEU, ROUGE, perplexity 等）と、実タスクでのモデル改善ループ構築 　　・エンジニア／ビジネス／データチームとのクロスファンクショナルな連携 【必須（MUST）】 ・Pythonを用いたAI/機械学習開発の2年以上の実務経験 ・PyTorch、TensorFlow、Transformers（HuggingFace）などの使用経験 ・機械学習モデルのFine-tuningまたはTransfer Learningの実装経験 ・LLMや画像モデル（ResNet、CLIP、Diffusionなど）の構造理解 ・Git/GitHubを用いたチーム開発経験 【その他】 ■こんな方と働きたい 　　・「このモデル、こうすればもっと良くなる」と仮説と検証を繰り返すのが好きな方 　　・OSSモデルやAPIモデルの違い、Fine-tuningとRAGの違いを実装ベースで語れる方 　　・エンジニアだけでなく、ビジネスサイドと一緒に「AIで何を変えるか？」を考えることにワクワクす　　　　　　　る方 　　・手段ではなく、目的ベースでAIを活用したい方 ■得られる経験 　　・スーパーゼネコンなどに向けた最先端技術を用いたAIプロジェクトにおける、実運用視点でのAI開発 　　・OSSとAPIの両側からのモデル活用経験（ハイブリッドAI戦略） 　　・AIエンジニアに必要な「実装力 × モデル選定力 × チーム連携力」のバランス感覚 　　・ビジネスに最短距離でAIを届ける経験（PoC止まりで終わらせない） お会いできることを楽しみにしております。 ▼採用ピッチ資料（会社紹介資料） https://www.slideshare.net/ssuser724428/company-introduction-v16 ▼インタビュー記事 https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/0o87ue6/ ▼採用サイト https://recruit.rci-a.com/ ▼Youtube https://www.youtube.com/channel/UCHkK387Q_TyE9-ux72ham9w