機械学習エンジニア

Nyotta について

Nyotta は、複雑なエンジニアリング業務やビジネス業務のための AI エージェントを開発しています。技術情報にもとづく推論、ツール利用、人によるレビューを組み合わせ、チームが元資料から意思決定、そして業務の完了まで進められるようにします。正確性、トレーサビリティ、統制が求められるエンジニアリングと商務のプロセスに、こうしたシステムを適用しています。

ポジション概要

エージェントが下す判断の質を高めるポジションです。どの情報を検索するか、どのツールを使うか、結果をどう解釈するか、いつ人に助けを求めるか。応用機械学習、実験、ソフトウェアエンジニアリングを横断する仕事で、ソフトウェアエンジニアと連携しながら新しい手法を検証し、失敗の原因を調べ、効果のある改善をプロダクトに反映していただきます。

主な業務

• モデル、プロンプト、検索、コンテキスト管理を試行錯誤し、エージェントのタスク完遂率を高めます。
• ワークフロー全体を通して、推論、ツール選択、出力品質を検証する評価の仕組みを構築します。
• 失敗した実行を分析し、原因がモデル、利用できるコンテキスト、ツール、実行ロジックのどこにあるかを切り分けます。
• タスク成功率、レイテンシ、コストの観点で手法を比較し、変更を展開する前に回帰チェックを整備します。
• ユーザーによる修正や観測された失敗を、より良いデータセットと評価に還元するフィードバックの仕組みをつくります。

応募資格

• 機械学習または AI のプロジェクトを構築した経験があり、テストの方法、失敗した箇所、改善した点を説明できる方。研究、授業、個人開発、実務のいずれの経験でも構いません。
• Python を使い、実験の構築、データの扱い、モデルの挙動のデバッグを無理なくこなせる方。
• 意味のある成功指標を定義でき、想定と食い違う結果を掘り下げて調べられる方。
• エンジニアと協力し、実験的な手法を保守しやすいソフトウェアに仕上げることにやりがいを感じる方。

レベルと担当範囲

• エンジニア：指導とコードレビューを受けながら、範囲を定めたエージェント機能や評価の課題に取り組みます。キャリアの浅い方も歓迎します。
• シニア：エージェント機能の実験設計から評価、リリース、その後のフォローまでを一貫して担います。応用機械学習システムをリリースし、運用してきた経験が必要です。

歓迎スキル・経験

LLM エージェント、ツール利用、検索、マルチモーダルモデル、評価フレームワークの経験、または本番環境の AI システムでの実験経験。

この仕事の難しさ

一見うまくいったように見える実行でも、必要なステップが抜けていることがあります。モデルを変更すると、ある失敗が直る一方で別の失敗が生まれることもあります。こうしたトレードオフを明らかにする評価と、一つひとつの失敗を丁寧に理解する粘り強さが求められます。

取り組む課題の例

エージェントが、役に立たないツールを繰り返し選んでしまうケース。挙動を再現し、原因がコンテキストとツール選択のどちらにあるかを検証したうえで、修正によってコストを不必要に増やさず、タスク全体の成果が改善したかを測定します。