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| 部署・役職名 | ◢◤トップレベル技術×新事業領域◢◤最先端のモデル構築とビジネス実装の両立に挑むLLM開発コアメンバー |
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| 仕事内容 |
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 高い性能と利便性を兼ね備えた大規模言語モデル（LLM）の研究開発、精度の改善、ならびに開発基盤の整備を主導していただきます。単なるモデル構築にとどまらず、プロダクトやソリューションへの組み込みから実環境での運用・定着までを一貫して担当していただきます。 ◎大規模言語モデル（LLM）の研究開発・評価 ・モデルアーキテクチャの選定、継続事前学習、指示チューニング、RLHF等のアライメント手法の実装 ・長文対応、外部ツール連携、エージェント機能を見据えた能力拡張の設計 ・日本語および特定業務ドメインにおける出力品質、安全性、ハルシネーション抑制に向けた検証と改善サイクルの確立 ・業務課題に即したオフライン・オンライン評価指標およびベンチマークの設計とモニタリング ◎開発基盤（LLMOps）・データパイプラインの構築 ・学習・評価・推論の自動化パイプライン設計と再現性の高い実験環境の運用 ・学習データの収集、フィルタリング、アノテーション方針の策定およびデータ品質管理 ・オンプレミスや閉域網環境でのデプロイを見据えた推論速度・コスト・メモリの最適化 ◎ビジネス実装およびナレッジ展開 ・プロダクトマネージャーと連携した要件整理および技術方針の策定 ・クライアント環境（オンプレ含む）へのAPI実装、システム組み込み、効果検証の伴走 ・チーム内コードレビューや技術指導、論文発表・テックブログ等を通じた外部発信 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎ミッションクリティカル領域向け国産LLMの開発・社会実装 ・高度なセキュリティと専門知識が求められるエンタープライズ企業向けに、自社環境内で完結して安全に動作する高精度LLMをゼロから構築 ◎生成AI基盤の最適化およびLLMOps環境構築 ・大規模分散学習フレームワークの整備や、運用フェーズでの劣化検知・再学習パイプラインを自動化する基盤の開発 |
| 労働条件 |
◎勤務時間：10:00〜19:00（実働8時間／休憩60分）※フレックスタイム制あり（コアタイム 10:00〜15:00） ◎休日休暇：完全週休2日制（土日）、国民の祝日、年次有給休暇（初年度10日）、リフレッシュ休暇（初年度最大3日）、慶弔休暇、ゴールデンウィーク、年末年始休暇、子の看護休暇、介護休暇ほか ◎福利厚生：各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）、子ども手当（試用期間終了後、満20歳までの子1名につき月1万円）、成長支援制度（書籍・講座等の購入支援）、結婚・出産祝い金（3万円）、深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当、交通費実費支給ほか |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ◎機械学習モデルの研究開発経験（3年以上）◎大規模言語モデルの学習実務経験（規模不問、ログレベルでの原因追求および仮説検証の経験） ◎LLM領域における最先端の技術・論文動向を継続的に追求する意欲 【歓迎（WANT）】 ◎Megatron－LMやNeMo等の分散学習フレームワークを用いた開発経験◎MLOps環境の構築・運用経験、または分散処理の経験 ◎コンペティションでの上位入賞経験 ◎学会登壇、論文採択、テックブログ執筆等の外部発信実績 ◎英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと |
| 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 | 2026/07/29 |
| 求人番号 | 9288686 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500人
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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