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| 部署・役職名 | Research Engineer, LLM/Agent |
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| 仕事内容 |
【募集背景】 AI STUDIO は「企業の脳」として、顧客企業の全 SaaS を統合し 数百のワークフローを AI エージェントが自律的に実行する 世界を目指しています。 しかし、この構想を実現するには、現在のエージェント技術では 解決できない「フロンティア課題」を突破しなければなりません。 複数の SaaS を横断して情報を検索・統合する際の推論品質の限界 長期にわたる業務プロセスを記憶し、文脈を維持する長期記憶の設計 テキスト・画像・音声・構造化データを統合的に扱うマルチモーダル対応 数百社が同時利用する環境での低レイテンシ推論 この 1年で、LLM を活用したエージェントシステムの採用は急速に進みました。コーディング、リサーチ、カスタマーサポート、セキュリティなど 多様な領域で AI エージェントが実用化されています。 今後、AI エージェントがより複雑なタスクをエンドツーエンドで あるいは人間と協力して遂行する未来に向けて 以下に取り組むチームを強化します。 ・長期ホライゾンの課題でより効果的なエージェントを実現する ・様々なスケールで他のエージェントと協調し、大きなタスクを 達成するための連携を設計する ・エージェント性能を最大化するため、新規のハーネス設計 インフラ改善、ファインチューニングなど必要な課題を解く 【ミッション】 Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み 新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の 品質限界を突破する。 AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に 動作する未来を、研究で切り拓く。 【期待する役割について】 Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と 応用研究をリードしていただきます。 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） 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 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習から プロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの 最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する 本番環境でユーザーに届けることを重視します。 【このポジションの魅力】 ・「企業の脳」を支える研究 単なるチャットボットの改善ではない。 企業の全 SaaS を統合し AI が自律実行する「次世代基幹システム」の 技術的基盤を、研究で切り拓く ・研究→プロダクションの直結 開発した手法が即座に本番環境へ適用され、約 200 社の企業が 利用するシステムに反映される。 論文で終わらない、実世界へのインパクトを実感できる ・最先端 AI 研究の実践 推論品質の限界突破、長期記憶設計、マルチエージェント協調など 業界最前線のフロンティア課題に取り組める ・研究と発表の両立 論文発表・技術ブログ執筆を推奨し、学術機関や OSS コミュニティとの連携も積極的に支援 ・技術移転のインパクト 開発した手法を Agentic Product Engineer チームに移転し プロダクト全体の品質を底上げするリーダーシップを発揮できる ・急成長環境 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開の スタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる 【業務内容】 ・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 |
| 労働条件 |
【就業時間】 10:00～19:00 ※土日祝は休業日となります ※出向の場合は、出向先の規程に準じます 【待遇・福利厚生】 ・書籍購入補助（半期 30,000円まで） ・リフレッシュ手当（毎月 5,000円まで） ・部活動手当（毎月5,000円まで） ・家賃手当（当社指定の駅を対象とし毎月30,000円まで） ・シャッフルランチ/ディナー （四半期に一度ランチ1,000円まで、ディナー5,000円まで） ・資格取得支援制度、英語学習支援制度（業務に必要な場合のみ） ・リフレッシュ休暇制度（3年間継続勤務した社員へ毎年付与される特別休暇 2日） ・定期健康診断（年1回） ・従業員持株会 【保険】 ・社会保険完備（健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合） 【諸手当】 ・交通費全額支給 |
| 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）】 ・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 |
| 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 | 2026/07/02 |
| 求人番号 | 8884467 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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- コンサルティング IT・インターネット マスコミ・メディア
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