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| 部署・役職名 | Research Engineer, LLM/Agent / Japanese |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
－ エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 （メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等） 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 － 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 （学習 → プロダクトライフサイクル全体） － プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 （量子化、蒸留、キャッシュ等） モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング － 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 － コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における修士号・博士号を有すること－ LLM を用いた複雑なエージェントシステムの開発経験 － ソフトウェアエンジニアリングと ML における十分な実務経験 － LLM のプロンプト作成、および / または言語モデルを使ったプロダクト開発の経験 － PyTorch / JAX での大規模モデル学習・推論の経験 － LLM / Transformer アーキテクチャの深い理解 － 論文読解・再現実装の能力 － Python での高品質なコード実装力 － 言語レベル : いずれか必須 － 日本語 : Fluent （プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル） － 英語 : ビジネスレベル 【歓迎（WANT）】 【歓迎スキル・経験】－ 大規模な強化学習（Large－scale RL on language models）の経験 － マルチエージェントシステムの設計・実装経験 － トップカンファレンス（NeurIPS / ICML / ACL / EMNLP 等）での論文発表 － RLHF / DPO 等のアライメント手法の実装経験 － マルチモーダルモデル（Vision－Language 等）の経験 － エージェント評価・安全性研究の経験 － 博士号（CS / ML / NLP / 関連分野） － 英語での研究コミュニケーション能力 |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/05/14 |
| 求人番号 | 8233973 |
採用企業情報
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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- 12月は来期に向けた採用が動き出し、年明けスタートを見据えた準備に最適な時期です。競合が多くないため企業とも丁寧に話せる好機。転職予定がなくても市況を知るだけで大きな価値があります。将来のキャリア整理のきっかけに、ぜひお気軽にお話ししませんか？
- (2025/12/01)
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