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[Upstage Japan] Head of AI Technology (AI テクノロジー責任者)

职能机器学习
级别总监级
地点Tokyo, Japan
方式现场办公
类型정규직
发布2个月前
立即申请

职位介绍

Upstage Japan Head of AI TechnologyAI テクノロジー責任者Upstageについて:

UpstageはAI技術を活用してビジネス課題を解決することに特化した企業です。「Making AI Beneficial」というビジョンと、「働き方の未来を創る(Building Intelligence for the Future of Work)」というミッションのもと、単純な業務自動化にとどまらず、複雑な意思決定を支援しコストを削減することで、企業の生産性を飛躍的に高めるAIプロダクトとソリューションを提供しています。これにより、企業が業務プロセスを変革し、より効率的に成長できるよう支援しています。

「誰もがAIの恩恵を受けられる、すぐに使えるAIソリューション」の提供を目指し、企業が世界トップクラスのAIモデルをさまざまな分野で手軽に活用できるAPIシリーズを展開。ビジネス環境に最適化されたLLM(大規模言語モデル)技術を用いたPrivate LLMサービスにより、業務効率と生産性の向上を実現し、AIが社会で有益に活用される未来の実現に取り組んでいます。また、Upstage Document AIは世界水準のOCR・情報抽出技術を基盤とし、煩雑な文書処理の自動化・効率化を推進するプロダクトです。

Upstageは、Document AI含むエンタープライズ向けGenAIプロダクトの開発に加え、世界最高水準の多言語LLMの構築にも取り組んでいます。日本では、パートナー主導のGTM戦略を軸に、SI/コンサルティングファーム、クラウドサービスプロバイダー、ハードウェアベンダー、ディストリビューターなどの多層的なパートナーエコシステムを通じて、金融・保険・製造・医療などの主要業界への展開を加速しています。

AI テクノロジー責任者について:

Upstage JapanのAI テクノロジー責任者(Head of Technology)は、日本法人のテクノロジー戦略全体を統括・指揮する、極めて重要なリーダーシップポジションです。ソリューションアーキテクト(SA)チーム、テクニカルプログラムマネージャー(TPM)、リサーチエンジニアを統括し、日本市場における技術的な競争優位性の確立と、グローバル本社との技術連携を主導します。事業開発責任者とともに日本法人の中核を担うポジションとして、Country Managerを支えながら、AI技術の社会実装と事業成長を推進します。

業務内容:

テクノロジー戦略の立案・実行

  • 日本法人のテクノロジーロードマップを策定し、事業目標との整合を図りながら自ら推進する。
  • SA、TPM、リサーチエンジニアの各チームを統括し、採用・育成・評価を含むチームマネジメントを行う。
  • グローバル本社のプロダクト・エンジニアリング・R&Dチームと密接に連携し、日本固有の技術要件(日本語処理、国内コンプライアンス等)をグローバルプロダクトロードマップに反映させる。
  • 日本市場における技術的な差別化戦略を定義し、競合に対する優位性を確立する。

プレセールス・技術支援

  • 重要顧客・戦略パートナーに対し、自らソリューションアーキテクトとして顧客との折衝・技術提案・PoC推進を担う。
  • SAチームと連携し、エンタープライズ顧客・パートナー向けのPoC設計から技術提案・導入支援まで、技術的なデリバリー品質を担保する。
  • 顧客ブリーフィング、業界イベント、技術ワークショップにおいて、Upstage Japanの技術代表として参加・登壇する。
  • LLM、Document AI、RAGを活用したGenAIアーキテクチャの設計・実装における最終的な技術責任を持つ。
  • SI/ISV/ディストリビューターパートナーの技術的なオンボーディングと共同ソリューション設計を指揮する。

プログラム管理・グローバル連携

  • TPMチームと協力し、日本におけるエンタープライズPoC・導入プロジェクトのエンドツーエンドの技術デリバリーを管理する。
  • グローバルチームとの定例横断会議において日本側の技術課題を取りまとめ、アジェンダ設計と意思決定を主導する。
  • 日本チーム内の技術プロセスとナレッジ共有の仕組みを構築し、グローバルベストプラクティスを日本に根付かせる。
  • プロジェクト全体を通じた技術的・運営上のリスクを早期に特定・解決する。

リサーチ・技術革新

  • リサーチエンジニアチームを牽引し、マルチモーダルAI・VLM・OCR等の研究開発成果を実サービスへの応用につなげる。
  • 最新の研究動向を把握し、日本市場での競争優位性を高める技術投資の優先順位を判断する。
  • ナレッジ共有と技術普及を推進し、チーム全体の技術力を継続的に底上げする。

雇用条件:

  • 正社員(または契約社員)
  • 勤務地:日本(リモートまたはハイブリッド)

採用プロセス:

  • 書類選考
  • ロールマッチング面接(2~4回)
  • 最終面接

全プロセスを原則オンラインで行います。(東京ベースの場合、一部例外あり)

状況により採用プロセスは変更の可能性があります。

最終面接後にリファレンスチェックを行う場合があります。

求める人物像:

  • 主体性を持ち、戦略的かつ実践的に技術組織を牽引できる方。
  • 曖昧な状況を整理し、技術・ビジネス・文化の異なる多様なステークホルダーと円滑に連携・調整できる方。
  • 日本のGTMチームとグローバルのエンジニアリング組織の橋渡し役を担うことができる方。
  • 日本における生成AIビジネスの立ち上げや成長に強い興味・意欲を持つ方。
  • 少人数のスタートアップチームで複数の役割を同時にこなすことに抵抗がない方。
  • 海外本社との連携やクロスボーダーチームでの業務経験がある方。

Upstageで働くメリット:

  • CB Insights「Global AI 100 Startups」に選出された、LLM・Document AI分野のグローバル市場で実績のあるAIユニコーンスタートアップ
  • 地球上のどこからでも、一緒に働ける – 信頼と自律性を重視するグローバルチーム
  • KAIST、ソウル大学、東京大学の博士号取得者や、Apple、Amazon他、グローバルテック出身リーダーを含む、トップクラスの研究者やエンジニアとのチームでの連携
  • Country Managerを支えながら日本法人のテクノロジー戦略全体を主導できる、高い裁量と影響力を持つポジション
  • 精鋭プロフェッショナルチームで、高成長事業をゼロから立ち上げるフェーズ。大手保険会社・製造業・グローバルテックパートナーとの直接的な協業
  • 信頼構築から収益化への転換期という、グローバルAIリーダー企業の日本展開を定義づける、キャリアの中でも稀有な機会

応募資格:必須要件:

  • テクノロジー組織・AIプロダクト・エンタープライズ企業向けのシステム開発のリードにおける関連経験が5年以上ある方(ご経験の期間について、応募書類にご記載ください)
  • SA、TPM、またはエンジニアリングチームの直接マネジメント経験(3年以上)
  • LLM・Document AI・RAG・MLOps等、エンタープライズGenAI技術への深い理解
  • エンタープライズ顧客・パートナー向けの技術提案・PoC推進経験
  • グローバル本社・海外チームとの協業経験、またはクロスボーダーでの技術組織マネジメント経験
  • 顧客のニーズや課題を技術的な解決策に翻訳し、ビジネス価値として提示する能力
  • 急速に変化する技術環境への適応力、およびダイナミックな環境における業務遂行力
  • 日本語ネイティブレベル、英語ビジネスレベル以上

歓迎要件:

  • 金融・保険・製造・ヘルスケアなど規制対象業界におけるGenAI導入・展開経験
  • AWS、Azure、またはGCPを活用したクラウドAI/MLアーキテクチャの設計・展開経験
  • SI/ISV/CSPとの技術的パートナーシップの構築・管理経験
  • マルチモーダルVLM・OCRパイプライン・ベクトルDB等の研究・実装経験
  • MLOps・可観測性(observability)・本番環境パフォーマンスチューニングの経験
  • エンタープライズ向け技術的なライティングおよびプレゼンテーションスキル
  • 日本国内のSI・ISVエコシステムやパートナー主導型GTMモデルへの深い理解
  • フリーランス・業務委託ベースのプロフェッショナルチームのマネジメント・コーディネーション経験

その他:

  • お問い合わせは joinstage@upstage.ai までご連絡ください。

  • 履歴書を含むすべての提出書類をPDF形式でアップロードしてください。

  • 履歴書には、機密情報(給与詳細、マイナンバーなど)や固有のID番号が含まれないようにしてください。

  • 参考Website

https://www.upstage.ai/jp

https://www.talent-book.jp/upstage-ai/stories/60076

福利待遇

医疗保险

退休金计划

带薪假期

必备技能

Machine learning

AI research

Model evaluation

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