AVITA株式会社
生成AI活用企業
【MLE×AI×アバタ】「対話のAlphaZero」を実装し、自律進化する知能を創る。RAGと相互学習ループで0.1秒の違和感を突破するMLアーキテクト募集
最終更新日:New
企業情報をみる職種
機械学習エンジニア年収
700万円 〜 1,000万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-07-15最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Azure OpenAI Service, Claude, Gemini, Cursor, v0
生成AI活用状況の詳細
プロダクトのコアな機能の一つとして、生成AIを組み込んで活用しています。
個人の開発においても積極的に生成AIを利用と補助を推進しています。 エンジニアの開発以外でも、クリエイティブでの生成AIのSaaSの利用も行っています。
会社全体で生成AIのナレッジの共有を社内LTやチャットツールで共有をしています。
個人の開発においても積極的に生成AIを利用と補助を推進しています。 エンジニアの開発以外でも、クリエイティブでの生成AIのSaaSの利用も行っています。
会社全体で生成AIのナレッジの共有を社内LTやチャットツールで共有をしています。
仕事内容
現在、私たちのアバター×AIのプラットフォーム「AVACOM」および「アバトレ」は、大手企業や自治体での導入が加速し、海外展開も本格化しています。しかし、この「アバター×AI」という前例のないプロダクトを社会実装する過程で、独自の技術課題に直面しています。
アバター対話において、ユーザー体験を決定づけるのは「応答の質」と「速さ」です。人間のコミュニケーションにおいて、コンマ数秒の遅延やリズムのズレは決定的な違和感として残ります。
新しくお迎えする機械学習エンジニアの方には、モデルの検証に留まらず、そのモデルを「本番環境で安定して、超高速に動かすためのシステム設計（MLOps/LLMOps）」までをリードしていただくことを期待
開発環境
・フロントエンド：React, Next.js, TypeScript, Vitest, Storybook, Biome, GraphQL, Firebase
・バックエンド：Go, gRPC, GraphQL
・インフラ：Terraform, AWS, Google Cloud, Azure AI, Cloudflare
・開発利用サービス：GitHub, SkyWay, HeyGen, Sentry, Findy Team+
・コミュニケーションツール: Slack, Notion, Google Workspace