仕事内容

■仕事内容 基本的に3つのミッションがあります。 A) 自社の生成AIプロダクトの生成品質を担保する B) 特定業界への生成AI導入を技術面から解決する C) 他部署を含め、様々な社内業務の自動化を推進する ※Aの具体例 　1. プロダクト内で提供するプロンプトの開発と全体管理 　2. 社内の誰もが生成AIを利用できるための「生成AIに関する社内知見の資料」を作成する 　　例）多言語プロンプトエンジニアリング、プロンプト最適化戦略、LLM選択基準など 　3. 各機能のシステムプロンプトを開発する 　4. 生成精度を担保するテストケースを設計する 　5. GaiXerのUIUX開発支援をする 　6. LLMの知識拡張手法（RAG、MCPなど）の要件を設計する 　7. 生成精度のテスト実行を、システム開発と連動して自動化する ※Bの具体例 　1. 特定分野に特化して、セールスが提案する「生成AIで解決するユースケース」の監修をする 　2. 特定分野に特化した、顧客へ提供するプロンプトを開発する 　　攻め）特定分野の専門用語を理解しながら、特定分野に特化したプロンプトを開発・精緻化する 　　守り）特定規制の遵守、品質への要件定義 　3. 特定分野に特化して、LLMの比較評価をする 　4. 特定分野でのAIの法的影響を理解するために、規制コンプライアンスの研究をする 　5. 特定分野に特化したLLMの評価フレームワークを標準化する ■仕事の魅力 生成AIの普及により、これからの働き方は大きく変わりますが、その最先端を走り続けることができます。 プロンプトをAIで生成できる可能性があるため、職業としての将来性にご不安を感じる方もいるかと思います。 そこで、生成AI時代でも最先端の専門性をもって活躍し続けられるスキルセットをチームで定義しています。 　 ※プロンプトエンジニアが専門職として成立するためのスキルセット 　　1. transformerの原理やLLMのバイアス、プロダクトの知識拡張手法（RAG、MCPなど）の設計、倫理的な問題を考慮したプロンプトエンジニアリングの専門知識 　　2. LLMが通る路線に対して、適切な生成フローや知識拡張手法（RAG、MCPなど）、または採用する外部サービス（APIなど）の要件を設計できること 　　3. 業界規制に準拠した、業界特化のinputとoutputの要件を設計できること 　　4. 特定業界の専門用語、規制、および生成AI導入における倫理的考慮事項に関する包括的なドメイン知識 　　5. UX設計 　　6. ユースケースごとに最適なLLMを選定できる 　　7. どの言語でプロンプトを書くか判断できる 　　8. LLMごとのバイアスを検出できる 　　9. LLMごとのバイアスを最小化できる 　　10. ハルシネーションに対する仮説を立てられる 　　11. ハルシネーションに対する仮説を検証し、プロンプトの微調整を自らの意思で完了できる 　　12. ドメイン知識を入れ込んだプロンプトを設計できる 　　13. 微調整に伴うLLMパラメータを設定できる 　　14. 倫理観点で生成結果をコントロールできる また、チームマネージャーは「Microsoft Top Partner Engineer Award 2024」をAI部門で受賞しており、生成AI界隈の社外の方と知見交換を行い、常に最先端技術の前線を走れるような知見輸入を進めております。 時代に順応する姿勢こそが、どんな時代でも活躍できる秘訣と考えますが、それを実現できる専門性とカルチャーを整えております。 チームも立ち上げたばかりなので、チームづくりやリーダーシップにご関心がある方も大歓迎です。