三浦 千尋
機械学習エンジニア / 経験7年 / 東京都
EC・小売領域で検索改善とLLM活用に7年従事。直近2年はRAGを用いた社内ナレッジ検索の立ち上げをリードしています。
あと「ポートフォリオURL」「資格」を追加すると90%になり、スカウト受信数の向上が見込めます。
職務経歴
株式会社テクノファーム
2021年4月〜現在
機械学習エンジニア(リード)
EC検索・レコメンドの改善を担当。2024年からはLLMを用いた社内ナレッジ検索の立ち上げをリードし、回答正答率を62%→85%に改善。
日本データウェア株式会社
2018年4月〜2021年3月
データエンジニア
小売企業向けデータ基盤の構築・運用。BigQueryベースの分析基盤を3社に導入。
スキルタグ
プラットフォーム横断の実績
講座の修了・教材の販売・レビューの実績は、この求人プロフィールに自動反映されます。
修了講座バッジ
RAGシステム構築実践 — 社内ナレッジ検索AIをつくる
検証URL付きの修了証を発行済みです。採用企業はURLから真正性を確認できます。
修了認定生成AI業務活用入門 — 明日から使えるプロンプト設計
検証URL付きの修了証を発行済みです。採用企業はURLから真正性を確認できます。
販売中の教材
RAG評価の実務 — 検索精度を数値で改善する手順書
ナレッジマーケットで販売中です。購入者のレビューも実績として反映されます。
レビュー実績
4.9
教材レビュー平均(24件)
4.8
相談レビュー平均(12件)
98%
案件の納期遵守率
希望条件
正社員(転職)
年収750万円以上 / ハイブリッド勤務(週2出社まで) / LLMプロダクト開発
副業・業務委託
週1日まで / 時間単価 ¥8,000以上 / RAG・検索評価の改善支援
正社員と副業の希望は別々に管理され、スカウトの種類ごとに参照されます。
AIキャリア提案
応募履歴・保存求人・スキルタグをもとに、次の一手を提案します。提案理由は必ず表示されます。
MLOpsの実務経験を副業で1件つくる
保存中の求人3件のうち2件が歓迎要件にMLOpsを挙げています。副業案件で実績を作るのが最短ルートです。
LLM評価の知識を講座で体系化する
職務経歴の「回答正答率85%」の裏づけとして、評価設計の体系的な知識を示せると書類通過率の向上が見込めます。
職務経歴に成果の数値をあと2つ追記する
数値実績が3つ以上あるプロフィールはスカウト受信数が平均1.8倍です(当プラットフォーム調べ)。
実務知見をナレッジとして販売する
RAG精度改善の実務知見は、同じ課題を持つ企業向けのナレッジ教材として需要があります。学んだことを収益に変える次の一歩です。