機械学習エンジニアとして確実に利益を生める人材でいたい
技術は思い入れではなく、事業の利益とユーザーの意思決定への貢献度でフラットに選びます。 その中で一貫して取り組んできたのが、AI・機械学習の出力を「それらしい結果」で終わらせず、人が根拠を確認して意思決定に使える状態まで設計しきることです。 検索クエリ分類ではビジネス側が判断できる形にPros/Consを翻訳し、RAG開発では回答の根拠となるページ・元文書まで辿れる設計を実装してきました。 今後はこの軸を主戦場として、AI機能をプロダクトの利益に変える開発を深めていきます。
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