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| 部署・役職名 | 数十ノード規模の計算資源をフル活用し、LLMの学習実行・評価からボトルネックの改善までを推進する |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
<概要> LLM(大規模言語モデル)の開発における、継続事前学習(CPT)、教師あり微調整(SFT)、 強化学習(RL)の学習実行とパフォーマンス評価・改善を担っていただきます。 実験管理ツールや各種ログから、学習の効率・性能に関するボトルネックを仮説ベースで特定し、 モデルのポテンシャルを最大限に引き出すための検証と改善を主導するポジションです。 <プロジェクト概要> 現在のLLM開発において、多くのエンジニアが直面している課題の一つが「計算資源の不足や、実験の順番待ちによる開発スピードの停滞」です。 どれだけ優れた仮説があっても、検証環境が限られていれば最適なアプローチを見出すことは困難になります。 当プロジェクトの最大のおもしろさは、数十ノード規模の大規模なGPUクラスタ環境を、順番待ちのストレスなく豊富に活用できる点にあります。 本ポジションでは、インフラの構築そのものではなく、この潤沢な計算資源を最大限に活かし、実際のモデル学習を回しながら 評価結果やログを徹底的に分析していただきます。 「データに基づいて仮説を立て、学習の効率化や性能向上に向けた改善を迅速に回す」という、 モデル開発の本質的なプロセスに集中して取り組める環境です。 <具体的な職務内容> ・大規模言語モデルの開発における継続事前学習(CPT)、教師あり微調整(SFT)、および強化学習(RL)の学習実行と検証 ・WandBなどの実験管理ツールを用いた評価結果の調査、および各種ログ分析に基づく学習効率・性能のボトルネック特定 ・特定したボトルネックに対する仮説ベースの改善策(ハイパーパラメータや分散トポロジーの調整等)の立案・検証・適用 ・モデル学習の効率化や精度向上に向けた、合成データ生成を含むデータパイプラインの運用と評価 ・分散学習フレームワークを用いた、モデルの学習安定性およびメモリ効率化に関する検証・チューニング <従事すべき業務の変更の範囲> 会社の定める業務全般 <プロジェクトのやりがい> ・計算資源の制約や順番待ちに縛られることなく、自身の立てた仮説に基づく大規模な実験・検証を迅速に実行できる ・評価メトリクスやログといった定量データから「どこが詰まっているか」を紐解き、自身のチューニングによって学習効率やモデル性能が向上していく手応えをダイレクトに実感できる ・継続事前学習から強化学習、データ生成まで、LLM開発のライフサイクル全体における「実行・評価・改善」の高度なノウハウを体系的に蓄積できる <開発環境> 開発環境:Python, PyTorch, Megatron-LM / Megatron Bridge, NVIDIA-NeMo その他開発環境:AWS (EC2, EKS), AWS ParallelCluster, Slurm, Linux 開発支援ツール:git, GitHub, Docker, WandB (Weights & Biases) |
| 労働条件 |
<雇用形態> ・正社員 ・試用期間あり(3ヶ月) <勤務地> 株式会社フィックスターズ本社 東京都港区芝浦1-1-1 BLUE FRONT SHIBAURA TOWER S 31階 <リモートワーク> 制度としては週2日までが上限 <就業場所の変更の範囲> ・会社の定める場所(配置転換、出向、転籍の可能性あり) <勤務時間> ・裁量労働制適用 ・所定労働時間:8時間 (推奨:始業時間10:00、終業時間19:00) ・休憩時間:1時間 ※専門業務型裁量労働制により9時間働いたものとみなします <休日・休暇> ・完全週休2日制(土・日・祝日) ・夏季休暇 ・年末年始休暇 <制度・福利厚生> 各種制度: ・社員持株会制度:持株会奨励金として拠出金額の100%を補助 ・社外活動費補助:社外セミナー、勉強会、プログラミングコンテスト、国際学会等の参加費用補助 ・語学研修補助:オンライン英会話または日本語レッスン費用の半分を補助 ・ビジネススキルアップサポート:MBAやPhDの取得希望者に学費等のサポート ・資格取得補助:業務に関連のある資格に対し、合格奨励金の支給や受験料を補助 ・産業医によるメンタルヘルスサポート ・ドリンク補助 ・書籍購入補助 ・キーボードなどの備品購入補助 その他: ・残業時間は月平均20時間 ・「エンジニアが主役」がモットーの会社 ・Google Workspaceの各種アプリの他、コミュニケーションツールとしてSlack、プロジェクト管理としてGitLabを全社で利用 ・勉強会、社内大学等、エンジニアの活動を奨励する成長支援 ・部活動(スキー部、ゴルフ部、テニス部、フットサル部、ボードゲーム部)、おやつタイム、社内新聞などの社内交流文化 |
| 応募資格 |
【必須(MUST)】 ・深層学習モデル(特に大規模モデル)の CPT/SFT/RL 等学習実行経験、および実験管理ツールやログ(WandBなど)を用いたパフォーマンス評価・ボトルネックの改善経験・論理的思考に基づき、課題解決に向けた設計から実装、検証までを自走して遂行できる能力 【歓迎(WANT)】 ・AWS ParallelClusterやSlurmなどのHPC/クラスタ環境を用いた実務経験・Megatron BridgeやNVIDIA-NeMo/RLなどの先端フレームワークを用いた最適化経験 ・CPT、SFT、強化学習(RL/RLHF)のパイプライン構築や、データ処理(合成データ生成等)の効率化に関する知見 ・GPU間通信(NCCL等)のチューニングや、インフラレイヤにおけるボトルネック解析の経験 ・関連する技術ドキュメントや論文を読み解き、システム設計へ適用できる能力 ・評価結果やログなどの定量的なデータに基づき、仮説ベースでロジカルにボトルネックを紐解き、改善を繰り返せる方 ・高い主体性を持ち、環境の強みを活かして自ら進んで実験・検証を推進できる方 ・理論的な理解に留まらず、実際の学習プロセスにおける安定動作や効率化といった「実装の質」にこだわりを持てる方 ・自身の専門領域に捉われず、データ、モデル、インフラの繋がりを意識した課題解決を楽しめる方 |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり 日系グローバル企業 20代管理職実績あり 上場企業 産休・育休取得実績あり 完全土日休み 月平均残業時間20時間以内 |
| 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 | 2026/06/19 |
| 求人番号 | 8708962 |
採用企業情報
- 株式会社フィックスターズ
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- 資本金554百万円
- 会社規模101-500人
- ソフトウエア
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会社概要
【設立】2002年8月8日
【代表者】代表取締役社長CEO 三木 聡
【資本金】5億5,446万円
【従業員数】334名(2025年9月末現在)
【本社所在地】東京都港区芝浦
【上場区分】東証プライム
【事業内容】
■ソフトウェア開発・高速化サービス事業
■ハードウェア基盤事業
■新規SaaS事業
フィックスターズは創業以来、マルチコアCPU、GPU、FPGA、フラッシュメモリデバイスなど、ハードウェアを最大限に活用するソフトウェア高速化技術を開発し、自動車、医療、製造業など、多岐にわたる業界のアプリケーションを高速化してきました。現在では、高速化技術のリーディングカンパニーとしての地位を確立しています。
近年、AI技術の発展に伴い、当社の持つ高速化技術がAI開発において不可欠な要素となっています。さらなる事業成長を目指すべく、これまで蓄積したユニークな技術やノウハウを活かしSaaS事業にも取り組んでおり、最近では新たにLLM (大規模言語モデル)の事業を発足しました。当社の強みである「高速化技術」を軸に、次世代AI技術の進化を推進していきます。
【会社特徴】
- プログラミングが好きなエンジニアが多数在籍
創業以来、優秀なエンジニア採用に注力してきた当社は、全社員の90%がエンジニアで構成されています。
そのうち、学位取得率は博士13.6%、修士57.4%となっており(2023年9月末現在)、プロコン優績者やHPCベンチマークで世界一の技術者といったコンピュータサイエンスに精通するエンジニアの他にも、天文学や流体力学など、様々な学問領域を専攻しているバックグラウンドの異なるエンジニアが切磋琢磨するユニークな組織です。
- ソフトウェアの高速化という領域特化した事業戦略で高い参入障壁を構築
これまで「高速化」というキーワードを軸にあらゆる顧客のあらゆるソフトウェアを様々な技術で高速化して参りました。「高速化」の領域に特化することで圧倒的な競争力を構築し、独立行政法人や、大手電機メーカ、医療・車載等の産業機器メーカ、大手金融機関から、他では受けられないようなR&D部門の開発プロジェクトや、競争力の源泉となるコア領域のソフトウェア開発を支援しています。
- 自己触媒的な成長スパイラル
ソフトウェアの高速化という事業ドメインに特化することで、あらゆる業界のユニークな開発プロジェクトを受注し、ユニークな開発プロジェクトが好きな優秀なエンジニアが集まり、さらにユニークな開発プロジェクトとエンジニアが集まってくるというスパイラルを回すことで、競争力を構築してきました。
- 自社製品開発の挑戦
これまで弊社が蓄積してきたソフトウェア高速化技術やアルゴリズム開発力を製品開発に生かし、まちづくりやソフトウェア開発、医療現場で発生する課題や無駄を解決するためのSaaS製品開発に取り組んでいます。
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