株式会社Athena TechnologiesのMLエンジニアの求人

当社成長フェーズにおいて、機械学習・AIモデルの開発から運用までを一貫してリードしてくださる機械学習エンジニアを正社員として募集します。

▍ミッション
「セキュアなAIで未来を拓く」
松尾研発スタートアップとして、最先端のAI技術を「研究」で終わらせず、社会が安心して使える「インフラ」へと実装することが私たちの使命です。

▍Athenaが定義する「機械学習エンジニア」とは
当社における機械学習エンジニアは、単にモデルを作成するだけの存在ではありません。
実際の社会課題や企業の現場に起きているビジネス課題を技術で解決するプロフェッショナルです。
クライアントの業務を深く理解し、「何のためにこのAIを作るのか」という目的（ゴール）から逆算して設計・実装を行う役割を担います。

▍募集背景
現在弊社では、大手企業とのDXプロジェクトや、生成AI・LLMを活用した自社プロダクトの開発が加速しています。単にモデルを作るだけでなく、顧客の業務フローを深く理解し、アーキテクチャ設計から運用（MLOps）までを一貫してリードできるコアメンバーを募集します。

▍仕事内容
生成AI、LLM、数理最適化、AIセキュリティなどの領域において、以下の業務を担っていただきます。
• モデルの開発・社会実装
　　生成AI / 深層学習 / 数理最適化モデルの設計・実装・評価
　　データセット構築、特徴量設計、モデル選定、チューニング
• プロダクトへの組み込み・運用
　　クラウド環境（AWS / GCP等）上でのモデル運用・スケーリング
　　MLOpsの導入による継続的な学習・改善サイクルの構築
• プロジェクトのリード（上流工程）
　　クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ
　　課題特定のための現場ヒアリングおよび業務分析（DXコンサルティングとの連携）

【具体的なプロジェクト例】
AIエージェントによる業務自動化
・ 物流現場の非効率な確認作業（電話・紙伝票）を、不備検知から自動問い合わせまで自律的に行うAIシステムの実装。
・参考資料/PR TIMES：株式会社コクヨロジテムのDXコンサルティング事例
（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000141002.html）
AIガバナンス・セキュリティ
・ 機密情報を扱う企業向けに、日本語特有の課題を解決する「LLM-Guard」の検証およびファインチューニング。
・参考資料/note：note：社員インタビュー vol.8（馬場さん）
（https://note.com/athenatech/n/n7e29a8514c37

▍主な業務内容
•生成AI／深層学習／数理最適化モデルの設計・実装・評価・運用・改善
•データセット構築・前処理・特徴量設計・モデル選定・チューニング・デプロイ・モニタリング
•クラウド環境（AWS／GCP等）上でのモデル運用・スケーリング・MLOps導入
•プロダクトチーム・バックエンド・フロントエンド・顧客と連携し、AIソリューションの社会実装を推進
•技術説明／顧客折衝／要件定義フェーズから参画・提案・実装まで
•チームリード・コード品質向上・レビュー制度構築・将来的なメンバー育成

・目的から逆算した技術選定:単なる開発（実装）に閉じず、顧客の課題解決やビジネスゴールから逆算し、その局面において真に最適な技術やアーキテクチャを見極め、選択する方
・Study & Practice： 日進月歩のAI領域において、常に最新論文や技術をキャッチアップし、即座に実装・検証へ移せる方。
・オーナーシップ： 少数精鋭のチームにおいて、自らボールを拾い、各案件の納品クオリティ向上に責任を持てる方。

•機械学習／深層学習を用いたプロダクト開発経験 3年以上を目安
•Python／PyTorchまたはTensorFlow／Scikit-Learn 等ライブラリの実装経験
•クラウド環境（AWS／GCP等）でのモデル運用・展開経験
•API／バックエンド／データ基盤と連携した経験（Webサービス形式）
•フルタイム勤務（実働 8時間／日 × 5日／週）可能な方

•生成AI・LLM関連の研究／実装経験
•MLOpsツール（MLflow、Kubeflow等）を用いた運用経験
•強化学習、時系列予測、数理最適化、需要予測などの応用経験
•チームリード／プロダクトオーナー・技術リード経験
•セキュリティ・ガバナンス観点でのAI運用経験