Research Engineer, LLM modeling

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

完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇10日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数120日 休暇：年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日～1月3日）、慶弔休暇 ※昇給機会年2回（4月、10月）、賞与年2回（5月、11月） ※給与は経験・能力により応相談 ※50時間を超える時間外手当は別途支給 　なお、固定残業代を支給しておりますが、この時間分働かないといけないということではありません。 　業務効率の向上や社員の安定した収入のために支給しています。