この求人について
最先端のAIラボのモデルのトレーニングと評価に使用される、応用機械学習タスクの品質、正確性、方法論的な厳密さを評価していただきます。実験設計、モデル選択の論理、評価方法論を評価し、ルーブリックに基づいた明確な書面フィードバックを提供します。
必須の資格・経験
- 応用／実験的な機械学習（実験設計、モデル選択、ハイパーパラメータチューニング、評価方法論）の実務経験が3年以上
- データ品質の厳密さ（リークの検出、指標のゲーミング、トレーニング／テスト／CVの衛生管理）に関する深い理解
- 標準的なMLフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、XGBoost）の習熟
- MLに関する主張を証拠に照らして批判的に検討し、結果を再現できる能力
歓迎される資格・経験
- コンペティション／ベンチマークの経験（例：Kaggle）
- 応用MLにおける大学院での研究または論文発表の実績
- タスク採点またはピアレビューの経験
注：この職務で評価するのは応用／実験的なMLの厳密さであり、LLMアプリケーションの構築やMLOpsの職務ではありません。