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| 部署・役職名 | Research Engineer・Research Scientist （Creative Vision） |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。 ・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。 ・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。 |
| 労働条件 |
週休2日制（土曜日および日曜日）、国⺠の祝日、 年末年始（12月29日〜1月3日）、その他会社が指定した日 年次有給休暇（6日〜21日） ※入社月によって付与日数は異なります。 ▼福利厚生 健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金 ベネフィット・ワン、プレミアム優待、 財形貯蓄制度、総合福祉団体定期保険、 保険制度（団体生命保険、団体扱い生命保険、団体損害保険、団体扱い損害保険など）、 確定拠出年金（401K） ▼諸手当 通勤手当有り（上限：150,000円/月） 一般職：時間外勤務手当、深夜勤務手当、休日勤務手当、通勤手当など 管理職：マネジメント手当、深夜勤務手当、通勤手当など |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ■応募資格（必須）・Research Scientist の場合：ICCV、CVPR、NeurIPS、ICML、ICLR、ECCV、ACL、TPAMI、IJCV などトップカンファレンス／ジャーナルで視覚またはマルチモーダル生成に関する第一著者論文を発表していること。 ・Research Engineer の場合：大規模生成モデルの学習またはファインチューニングに関する実践的経験があること。 ・ コンピュータサイエンス、データサイエンス、または関連分野の修士号／博士号を有し、これら分野の基礎原理に強い理解があること。 ・視覚生成および／またはマルチモーダル生成における研究経験（Research Scientist 職の場合）または産業界での実務経験（Research Engineer 職の場合）があること。 ・チーム内で協力しながら働く意欲があること。 ・PyTorch または同等の深層学習フレームワークを用いたモデル学習・ファインチューニングに習熟していること。 ・拡散モデル（diffusion）、Flow Matching、自回帰（AR）など最新の視覚生成モデルに関する深い理解と、これらのモデルの学習／ファインチューニング経験があること。 ・自発的に学び続け、新技術の動向を常に追いかける意欲があること。 ・学術論文の発表に偏るのではなく、実社会での応用に向けた実用的な解決策の開発を目的とした産業研究に積極的に取り組みたいと考えていること。 ■応募資格（歓迎） ・（Research engineer）FSDP、DeepSpeed、Megatron－LM 等による大規模分散トレーニング、低精度トレーニング、モデル並列化の経験。 ・オープンソースAIプロジェクトへの貢献、または視覚／マルチモーダル生成に関する著名な GitHub プロジェクト経験。 ・データ収集、クレンジング、前処理に関する機械学習技術の知識。 ・音声・言語など視覚以外のモダリティデータを扱った経験。 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/05/26 |
| 求人番号 | 8455162 |
採用企業情報
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- 会社規模5001人以上
この求人の取り扱い担当者
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- 金融 コンサルティング IT・インターネット
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- スカウトメールは全て目検と手動で行っています。※経歴・得意な領域の詳細はプロフィールに記載しています
- (2025/12/11)
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