
株式会社CARTA HOLDINGS
CARTA HOLDINGS CTO室 AI Lab リードデータサイエンティスト
Google Cloud Platform(GCP)
CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。
仕事の進め方
プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。
▼基盤整備
・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する
・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める
・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める
・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する
▼事業適用
CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
以下のようなプロセスで取り組みを進めます。
●ヒアリング・要求分析
・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す
●何をどのように進めるのかを決める
・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する
●検証する
・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する
●継続して改善する
・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む
●成果を横展開する
・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です
開発環境・利用しているツール
●LLM基盤・ツール
・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
・LangChain, Langfuse
●プログラミング言語・フレームワーク
・Python (pandas, scikit-learn など)
・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
●インフラ・MLOps
・AWS, GCP
・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
●コミュニケーション
・GitHub, Slack, Google Meet
●業務内容備考
変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)