応用科学者

この求人について

Amazon Japanの輸送オペレーション向け意思決定システムを開発するJP OPS STAR Foundationで、応用科学者として研究と実装を担います。配送経路、輸送能力、ネットワーク設計などの課題に対し、生成AI、大規模最適化、グラフベース学習を組み合わせてモデルを構築します。LLMを利用したエージェントシステムでは、MCPサーバー、text-to-SQL、RAGを含む構成を設計し、推論品質、ツール利用の正確性、タスク完了度、信頼度スコアを評価する仕組みを作ります。バックテストや自動回帰検知のパイプラインも設計します。物流ネットワークの構造を表現するグラフニューラルネットワークを研究し、学習方法、評価手順、本番導入を進めます。大規模モデルの学習・推論向けGPUパイプラインを開発し、レイテンシ、スループット、コストをベンチマークします。課題定義、実験設計、適切なベースラインの設定、不確実性の定量化、デプロイ、本番の継続測定まで科学的なプロセスを一貫して所有します。データエンジニア、BIE、オペレーション部門と協働し、モデル出力と事業への影響を検証します。勤務地は東京都で、ソフトウェア開発部門のフルタイム勤務です。論文・特許や査読付き学会・学術誌での発表、GPU・Neuron・TPUなどのAIアクセラレーターを用いたLLMの本番開発・運用、またはコンピュータアーキテクチャの経験が記載されています。