オンプレミスLLM / 機械学習エンジニア【正社員】

企業のデータ主権を守る、オンプレミスLLM/ 機械学習エンジニアを募集！

仕事概要

◾️ 私たちが目指すこと

Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。私たちは、閉域・オンプレミス環境で動作する生成AIを提供し、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。インフラの構築から、ローカルLLMの運用基盤、日本語特化のガードレール、業務課題を解くAIアプリケーションの開発まで、プライベートAIを成立させるために必要な技術を一気通貫で扱っています。
本ポジションでは、生成AI、LLM、深層学習、数理最適化、AIセキュリティなどの技術を活用し、顧客の業務課題とセキュリティ要件を満たすAIシステムの設計・開発・運用を担っていただきます。単にモデルを作って終わるのではなく、顧客の業務理解、要件定義、アーキテクチャ設計、プロダクトへの組み込み、MLOpsによる継続的な改善までを通じて、プライベートAIを企業の業務へ実装する仕事です。


◾️ 仕事のやりがい

Athenaでは、モデルの精度だけでなく、データの取り扱い、実行環境、セキュリティ、業務への適合性まで含めてシステムを設計します。顧客から提示された要望をそのまま実装するのではなく、「どの業務課題を解決するのか」「どのような条件であれば継続利用できるのか」を整理し、モデル、データ、インフラ、アーキテクチャを選定します。技術検証やPoCにとどまらず、プロダクトへの組み込み、デプロイ、モニタリング、改善まで一気通貫で関わることで、クラウド型生成AIでは対応しにくい領域へAIを届ける経験を得られます。


◾️ 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
・データセットの構築、前処理、特徴量設計、モデル選定、チューニング
・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装
・オンプレ/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・評価・改善サイクルの構築
・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
・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定
・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携した社会実装の推進
・技術説明、顧客折衝、提案から実装までのプロジェクト推進
・コードレビュー、コード品質向上、レビュー制度の構築
・ご経験に応じたチームリードや将来的なメンバー育成


◾️ 具体的なプロジェクト例【常陽銀行様：ローカルLLMを活用した「JOYO AI AGENT」の構築】

常陽銀行様に対し、機密情報を外部へ送信せずに生成AIを業務活用するため、ローカルLLMを用いた専門業務特化型エージェント「JOYO AI AGENT」を開発・提供しました。インターネット環境から分離された閉域クラウド上に、ローカルLLMと運用基盤を構築。翻訳や機密情報のマスキング機能を実装しています。
また、業務文書の自動作成や稟議書レビューなど、銀行業務へのさらなる活用に向けた検証も進めています。このようなプロジェクトでは、モデルの選定・評価に加え、顧客業務の理解、ユースケースの設計、データ処理、AIエージェントの実装、運用基盤との連携、精度検証と改善まで幅広く関わります。

必須スキル

◾️ 私たちが目指すこと

Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。私たちは、閉域・オンプレミス環境で動作する生成AIを提供し、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。インフラの構築から、ローカルLLMの運用基盤、日本語特化のガードレール、業務課題を解くAIアプリケーションの開発まで、プライベートAIを成立させるために必要な技術を一気通貫で扱っています。
本ポジションでは、生成AI、LLM、深層学習、数理最適化、AIセキュリティなどの技術を活用し、顧客の業務課題とセキュリティ要件を満たすAIシステムの設計・開発・運用を担っていただきます。単にモデルを作って終わるのではなく、顧客の業務理解、要件定義、アーキテクチャ設計、プロダクトへの組み込み、MLOpsによる継続的な改善までを通じて、プライベートAIを企業の業務へ実装する仕事です。


◾️ 仕事のやりがい

Athenaでは、モデルの精度だけでなく、データの取り扱い、実行環境、セキュリティ、業務への適合性まで含めてシステムを設計します。顧客から提示された要望をそのまま実装するのではなく、「どの業務課題を解決するのか」「どのような条件であれば継続利用できるのか」を整理し、モデル、データ、インフラ、アーキテクチャを選定します。技術検証やPoCにとどまらず、プロダクトへの組み込み、デプロイ、モニタリング、改善まで一気通貫で関わることで、クラウド型生成AIでは対応しにくい領域へAIを届ける経験を得られます。


◾️ 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
・データセットの構築、前処理、特徴量設計、モデル選定、チューニング
・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装
・オンプレ/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・評価・改善サイクルの構築
・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
・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定
・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携した社会実装の推進
・技術説明、顧客折衝、提案から実装までのプロジェクト推進
・コードレビュー、コード品質向上、レビュー制度の構築
・ご経験に応じたチームリードや将来的なメンバー育成


◾️ 具体的なプロジェクト例【常陽銀行様：ローカルLLMを活用した「JOYO AI AGENT」の構築】

常陽銀行様に対し、機密情報を外部へ送信せずに生成AIを業務活用するため、ローカルLLMを用いた専門業務特化型エージェント「JOYO AI AGENT」を開発・提供しました。インターネット環境から分離された閉域クラウド上に、ローカルLLMと運用基盤を構築。翻訳や機密情報のマスキング機能を実装しています。
また、業務文書の自動作成や稟議書レビューなど、銀行業務へのさらなる活用に向けた検証も進めています。このようなプロジェクトでは、モデルの選定・評価に加え、顧客業務の理解、ユースケースの設計、データ処理、AIエージェントの実装、運用基盤との連携、精度検証と改善まで幅広く関わります。

歓迎スキル

・生成AI・LLM関連の研究または実装経験
・オンプレ環境でのモデル運用・展開経験
・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、技術リードの経験
・セキュリティガバナンスの観点を踏まえたAI運用経験

求める人物像

・課題やビジネスゴールから逆算し、適切な技術やアーキテクチャを選択できる方
・新しい論文や技術を継続的に学び、自ら実装・検証へ移せる方
・担当範囲を限定せず、案件の品質向上に必要な課題を見つけて行動できる方
・顧客の業務要件と技術的な制約を整理し、関係者との合意形成を進められる方

応募概要

給与

年収720万円〜1,200万円
※スキルや経験に基づき要相談

勤務地

京都府京都市左京区田中門前町73番 百万遍ビル3F
※リモート併用可、柔軟な働き方を推奨しています。

雇用形態

正社員

勤務体系

試用期間

あり（3ヶ月）

福利厚生

・各種社会保険完備
・通勤交通費支給（会社規定に基づく上限あり）
・住宅手当（会社規定に基づく）
・借上社宅制度（会社規定に基づく）
・業務用PC貸与
・業務用AIツール利用料の全額負担（ChatGPT、Claude、Cursor等／上限なし）
・書籍購入支援
・資格取得支援
・社内勉強会