Android AI評価・マルチモーダル専門家募集

■必須スキル・経験 専門領域：Android AI評価、マルチモーダル・セーフティ（安全性）、ローカリゼーション ●主要フレームワーク：HHH（Helpful, Honest, Harmless）、敵対的レッドチーミング（Adversarial Red Teaming） ●高度な技術的専門知識：Android OS、パフォーマンス・エンジニアリング、デバイスレベルの診断ツール、およびE2E（エンドツーエンド）テスト手法に関する豊富な経験。 ●AI安全性・アライメント（整合性）の背景：敵対的レッドチーミング、脆弱性発見、HHHモデル評価フレームワークにおける実績。 ●分析力：複雑なマルチモーダルAIの出力や挙動パターンを評価するための、強力な批判的思考力とデータ主導型の問題解決能力。 ●言語・文化への深い理解：正確なデータアノテーションを行うため、日本語（読み書き・会話）がネイティブレベルであり、日本の文化、社会的文脈、地域ごとのコミュニケーション・スタイルを深く理解していること。部門間連携のため、英語のバイリンガル能力も必須。 ●連携・コミュニケーション能力：複雑な技術的知見や安全性のエッジケース（例外的な事例）を、グローバルなエンジニアリング・アライメントチームが活用可能な「実用的なインサイト」へと変換・伝達する能力。 望ましい資格・経験 ●MLOps（機械学習運用）、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）、またはTrust & Safety（信頼と安全）の領域における経験。 ●Googleエコシステム、日本の携帯電話キャリア環境、またはAndroidプラットフォーム・アーキテクチャの内部やその周辺での実務経験。 ●スクリプト言語（Python）や、モバイル環境向けの自動テストフレームワークに関する知識。 ●日本のテクノロジー市場における豊富な実務経験（5年以上）。 ■職務内容 Androidおよびエコシステムのパフォーマンス・テスト：日本のモバイル環境下にあるAndroidデバイスにおいて、レイテンシ、リソース消費、ハードウェアとソフトウェアの相互作用を評価する、厳密なエンドツーエンド（E2E）の体験テストおよびパフォーマンス・エンジニアリングを実施する。 ●敵対的レッドチーミング：日本語の言語構造や文化的文脈に合わせた独創的かつ敵対的なプロンプト手法を用い、マルチモーダルAIモデルを積極的に検証して、脆弱性、ハルシネーション（もっともらしい嘘）、および安全性の境界を特定する。 ●HHHモデル評価：AIの出力を「Helpful（有益）、Honest（誠実）、Harmless（無害）」というHHHアライメント基準に照らして体系的に評価し、日本語話者のユーザーに対して安全かつ信頼性の高いインタラクションを保証する。 ●マルチモーダル出力の分析：テキスト、音声、画像、デバイス操作など、複雑かつクロスモーダルなAIの出力を、高い技術的厳密さをもって批判的にレビュー・分析する。 ●データアノテーションおよびローカライゼーション：ネイティブレベルの日本語能力を活かしたデータアノテーションを行うとともに、現地の文化に対する深い理解を駆使し、ローカライズされた高品質なデータの生成を推進する。 言語：日英ビジネスレベル 外国籍：可 単金：70万くらいまで 勤務形態：常駐 勤務地：東京 開始時期、期間：即時、３か月（更新あり）