株式会社ELYZA

【ELYZAについて】
ELYZA（イライザ）は東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）を中心とした先端技術を、顧客の実課題を起点に社会実装することに挑戦しています。

【ソリューション事業部について】
私たちが目指すのは、技術ありきの開発ではなく、顧客や社会のシグナルを読み解き”課題ドリブン”で先端技術をエンタープライズ領域にカスタマイズし、世の中に前例のない社会実装を実現することです。クライアントとともに、現場に根付き、実際に価値を生み続けるソリューションを届けることを使命としています。

具体的には、日本有数のLLM研究開発力を活かし、金融・製造・医療・行政といった専門性が極めて高い領域における社会実装に挑戦しています。

汎用モデルだけでは解決が困難なこれらの領域・課題に対し、「特化モデル開発」「マルチモーダル」「軽量化」などの技術アプローチ選定から、顧客現場に価値を実装するまでのプロセスを一気通貫で担っていただきたいと思っています。

【求める期待・役割】
- 顧客の本質的な課題を深く理解し、LLMなどの先端技術を活用した最適なソリューションを設計・検証する
- 論文や最新技術動向を追いながら、エンタープライズ領域の実課題に適用可能な形に翻訳・カスタマイズする
- 大手企業のパートナーとともに、現場に根付く社会実装を実現し、新たな価値を生み出す
- コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、ユーザー体験に直結するアプリケーションを構築する
- チーム横断的に知見共有や仕組み化を進め、再現性のある社会実装の加速に貢献する

【具体的な業務内容】
◆PoC（設計フェーズ）
- 論文等のサーベイ
- ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
- ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計
- 必要に応じたクライアントとの議論（※ ビジネスコンサルタントと協働）
◆PoC （開発フェーズ）
- 業界、タスクに特化したLLMモデルの開発（マルチモーダル、軽量化等を含む）
- プロンプトチューニング
- ファインチューニング
- RAGをはじめとした、複数のモデルを組み合わせた処理の構築
- データの整形・前後処理モジュールの開発
- クライアントに対する分析結果等のレポーティング
◆導入フェーズ
- 開発したAIモジュールの組み込み（※ ソフトウェアエンジニアと協働し、ELYZA Platformという自社開発の基盤への組み込みを行います）

フルリモート可

AI・LLMエンジニア

Python

Google Cloud

Terraform

Slack

Notion

Figma

【フルリモートOK】東大松尾研発のELYZA｜シニア機械学習エンジニア（Applied LLM）｜研究と社会実装の狭間で、LLMを含む先端技術を価値ある形に開発する

【ELYZAについて】
ELYZA（イライザ）は東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しています。

【ソリューション事業部について】
現在ソリューション事業部では、大手企業との共同研究において、LLMを起点とした先端技術を活用したソリューション開発を推進しています。私たちは、ただ新しい技術を導入するだけでなく、顧客の抱える本質的課題を深く理解し、それに合わせた最適なAIアプリケーションの提供を追求しています。

【募集背景】
現在多くのお客様からの引き合いがあり、AIアプリケーション開発業務が増加している現状を背景に、社会実装を見据えた「本質的に価値のあるAI開発」を一緒に担っていただける機械学習エンジニアを募集しています。
世の中には、AIに触れたことがない、あるいは導入したものの十分に活用できていない企業がまだ多く存在します。私たちは、そうした企業1社1社に寄り添い、現場で本当に使われるアプリケーションを提供することで、これまで価値を創造してきました。この成功事例をさらに広げていくために、新たなメンバーとともに顧客課題をLLMで解決し、社会に新たな価値を創出していきたいと考えています。

【業務内容】
■「研究と実装の循環で、未踏の問いを解く」 ELYZAのソリューション機械学習エンジニアのお仕事を紹介します
https://note.com/elyza/n/n14515ae34efc

プロジェクトごとにビジネスサイドのメンバーとチームを組成し、クライアントの要望や課題をもとに、アプローチ案の検討からタスク分解・開発まで一気通貫で裁量を持って開発を進めていただきます。スキルとしては、モデル自体の開発（prompt engineeringやLightGBMの訓練等まで含む）から、そのモデルを顧客に提供する際のバックエンド部分の開発までが求められ、各自がそれぞれの領域の強みを持ちながら相互に補間しあって開発を進めています。

【具体的な業務内容】
◆PoC（設計フェーズ）
- 論文等のサーベイ
- ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
- ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計
- 必要に応じたクライアントとの議論（※ ビジネスコンサルタントと協働）
◆PoC （開発フェーズ）
- プロンプトチューニング
- ファインチューニング
- RAGをはじめとした、複数のモデルを組み合わせた処理の構築
- データの整形・前後処理モジュールの開発
- クライアントに対する分析結果等のレポーティング
◆導入フェーズ
- 開発したAIモジュールの組み込み（※ ソフトウェアエンジニアと協働し、ELYZA Platformという自社開発の基盤への組み込みを行います）

LightGBM

【フルリモートOK】東大松尾研発のELYZA｜機械学習エンジニア（LLMソリューション開発）｜「本当に使われるAI」を研究者・クライアントと共創する

【募集背景】
ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、LLM（大規模言語モデル）の社会実装で国内有数のを実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするLLMプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。

【抱えている課題】
LLMを実務で「使える」レベルに昇華させるには、従来のソフトウェア開発とは異なる特有の課題が山積しています。AIという不確実性の高い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強力なエンジニアリング力を必要としています。

■「正解のない」UXの探求：
LLMの出力は非決定的です。また、LLMはあらゆる入力を受け付け、それらしい結果を返します。そのため、汎用的すぎるチャット形式というUXが広く利用され、良い結果を得られないのはユーザーの責任とされてしまっている気がします。UXの汎用性を上げることはプロダクトの適用範囲を広げますが、同時にユーザーが使いこなす難易度も上がります。LLMを活用したサービスをつくる上で、UXのバランス感と、非決定的な出力をいかに制御するかという問いに、正解を見出す必要があります。

■エンタープライズ品質への挑戦：
急激なユーザー数の増加に伴い、サービス内のボトルネックを修正し、拡張性の高いシステムに移行していく必要があります。また、お客様からエンタープライズグレードのサービス品質やセキュリティを求められることも多く、事業体制をアップデートしていく必要があります。

■フットワークを失わない開発組織：
前述の内容とは相反することとなりますが、R&Dチームの成果を最短距離でプロダクトとしてお客様に届けていくことを目指したいです。MLエンジニアとソフトウェアエンジニアが密に連携し、より洗練された開発プロセスと技術選定を行う。また、次々とプロトタイプを実装・実験するため、柔軟に拡張可能な基盤システムである必要もあります。

【期待する役割】
フルスタックエンジニアとして、単に要件通りに機能を実装するのではなく、「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答えることを期待しています。

■「ELYZA Works」を中心としたプロダクト開発の主導：
LLMの特性を活かした新機能の企画・設計から実装までを一貫して担当いただきます。PdM・UIデザイナーと協働し、フロントエンドの細かな操作感から、背後の複雑なロジックまで、プロダクト全体を俯瞰した開発を担っていただきます。

■LLMの実装レイヤーにおける技術的課題の解決：
MLエンジニアと協力し、RAG（検索拡張生成）の精度向上に向けたバックエンドの実装や、LLMの応答待ち時間を感じさせないストリーミング処理、非同期処理の最適化など、AIプロダクト特有の課題を解決していただきます。

■スケーラブルなアーキテクチャへの刷新：
現在のフェーズからさらに10倍、100倍の負荷に耐えうるシステムへのリアーキテクチャや、開発効率を最大化するための基盤改善、CI/CDの整備など、中長期的な技術負債の解消と投資を主導してください。

■プロダクト主導のチームビルディング：
技術選定においてオーナーシップを持ち、チーム全体の技術水準を向上させる役割を期待します。また、営業・CS・PdM・UIデザイナーらと対等に議論し、ユーザーフィードバックをもとに「何をつくるべきか？」から関わっていただきたいと考えています。

「AIを技術として研究する」だけではなく、「AIを誰もが使える道具として社会に定着させる」ためのエンジニアリングを、ぜひ一緒に楽しみたいです。

フルスタックエンジニア

TypeScript

React

Next.js

Azure

MySQL

【フルリモートOK】東大松尾研発のELYZA｜リードエンジニア（自社LLMプロダクト開発）｜「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答える

【会社紹介】
ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、先端技術の研究と実用化の両輪で活動しています。

特にLLMにいち早く研究投資し、2020年の「ELYZA DIGEST」に始まり、「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズや医療特化モデル、直近では Diffusion Model など日本語LLMの研究成果を発表してきました。得られた知見を広く社会に還元すること、そしてソリューション事業やプロダクト事業と連携し、LLMをはじめとした先端技術を社会実装につなげていくことを目指しています。

【募集背景】
現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。基盤モデルの研究開発はモデル規模や学習データ量、利用する計算資源が急速に拡大しており、分散学習を前提とした実験設計・実装の重要性が高まっています。

それに伴い、研究経験に裏打ちされた「技術的理解」と、アイデアを形にする「実装力」を兼ね備えたリサーチエンジニアの役割がより一層大きくなっています。そこでELYZAでは、そのいずれか、あるいは両方に強みを持ち、研究とエンジニアリングの両面で専門性のさらなる向上を志向される方を募集しています。

【本ポジションの期待・役割】
リサーチエンジニアは、大規模基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。

- アルゴリズム開発・実験・分析： モデル性能向上のためのアーキテクチャ改良や学習手法の最適化
- 実験パイプラインの設計・開発： 基盤モデルの追加事前学習（Continual Pre-training）、事後学習（SFT/RLHF等）、評価システムの構築・運用
- 生産性向上への寄与： コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化
- プロトタイピング： プロプライエタリモデルのAPIや自社モデルを活用した、実用可能性を探るデモ開発
- 研究開発のリード： 生成AI領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示

機械学習エンジニア

その他

Docker

GitHub

Discord

Google Meet

【フルリモートOK】東大松尾研発のELYZA｜リサーチエンジニア| 国内有数のGPU資源を活用し、LLMや次の未踏技術を社会実装につなげる

【募集背景】
ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、LLM（大規模言語モデル）の社会実装で国内有数のを実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするLLMプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。

「ELYZA Works」のサービス拡大に伴う機能追加に加え、さまざまな業界・ユースケースに特化した新規プロダクトの開発を進める、事業拡大フェーズにあります。こうした挑戦の最前線で、プロダクトのコアバリューを生み出し、「未踏のあたりまえを創る」ためのエンジンとなっていただける機械学習エンジニアを募集しています。私たちがつくるプロダクトの強みは、LLMをはじめとした高度なAI技術にあります。顧客の複雑な業務課題を解決するLLMを含む機械学習モジュールの開発や、LLMを組み込んだ革新的なユーザー体験の実現に向けて、自然言語処理／LLMの最先端技術とSaaSプロダクト開発に深い知見を持つ方を歓迎しています。

【求める期待・役割】
プロダクトチームの機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル / 自社モデル）をコアとしたプロダクトの開発を担当していただきます。
- 自然言語処理 / LLMの技術を活用し、自社プロダクトの課題解決・価値創出を行うこと
- 社内の機械学習 x エンジニアリングの仕組みづくりにオーナーシップをもって取り組むこと
- 継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むこと
- スケーラブルかつ可用性の高いLLM推論基盤の開発・運用を行うこと

【仕事概要】
1. プロダクト開発
    - 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発まで一気通貫で担当
    - ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善
    - 自社モデルの最適化とプロダクトへの組み込み
        - モデルの推論速度と精度のバランスを考慮した最適化
        - モデルの軽量化技術の研究と適用
2. 機械学習 x エンジニアリングのリード
    - 機械学習モデルを組み込むためのプロダクト開発用社内ライブラリの実装
    - モデルを効率的にプロダクションデプロイするためのワークフロー整備
    - プロダクトコードの最適化、リファクタリング
    - 他チームへの技術的な支援（アーキテクチャや実装方針の相談）
3. MLOps基盤の開発と改善
    - スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計と実装
    - モデルの継続的な監視とパフォーマンス評価システムの構築
    - 本番環境でのモデル運用に関するベストプラクティスの確立

OpenSearch

Redash

GitHub Actions

【フルリモートOK】東大松尾研発のELYZA｜機械学習エンジニア（自社LLMプロダクト開発）| ML/LLMのコアロジックの開発をお任せします

【ELYZAについて】
ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、LLM（大規模言語モデル）の社会実装で国内有数のを実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするLLMプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。

【抱えている課題】
LLMを実務で「使える」レベルに昇華させるには、従来のソフトウェア開発とは異なる特有の課題が山積しています。AIという不確実性の高い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強力なエンジニアリング力を必要としています。

■「正解のない」UXの探求：
LLMの出力は非決定的です。また、LLMはあらゆる入力を受け付け、それらしい結果を返します。そのため、汎用的すぎるチャット形式というUXが広く利用され、良い結果を得られないのはユーザーの責任とされてしまっている気がします。UXの汎用性を上げることはプロダクトの適用範囲を広げますが、同時にユーザーが使いこなす難易度も上がります。LLMを活用したサービスをつくる上で、UXのバランス感と、非決定的な出力をいかに制御するかという問いに、正解を見出す必要があります。

■エンタープライズ品質への挑戦：
急激なユーザー数の増加に伴い、サービス内のボトルネックを修正し、拡張性の高いシステムに移行していく必要があります。また、お客様からエンタープライズグレードのサービス品質やセキュリティを求められることも多く、事業体制をアップデートしていく必要があります。

■フットワークを失わない開発組織：
前述の内容とは相反することとなりますが、R&Dチームの成果を最短距離でプロダクトとしてお客様に届けていくことを目指したいです。MLエンジニアとソフトウェアエンジニアが密に連携し、より洗練された開発プロセスと技術選定を行う。また、次々とプロトタイプを実装・実験するため、柔軟に拡張可能な基盤システムである必要もあります。

■ 信頼性の高いLLM学習・推論基盤の構築：
サービスをスケールさせるために、プロプライエタリLLMだけでなく自社でのLLMホスティングも選択肢として、安定的なリソース確保が求められています。R&Dチームと連携しながらモデルの学習から推論までを一気通貫で行うために信頼性の高い基盤構築が求められます

【求める期待・役割】
機械学習エンジニアとして、単に要件通りに機能を実装するのではなく、「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答えることを期待しています。

■「ELYZA Works」を中心としたプロダクト開発の主導：
ML/LLMが絡む機能の要件定義、価値検証から実装・運用まで、一気通貫で担当いただきます。単なる実装者ではなく、「この技術は本当にユーザーに価値を届けられるのか？」という問いに対して、PdMと連携しながら仮説検証を繰り返し、技術的不確実性を下げながら機能の実現方法を深く検討していただきます。

■ 全社のMLOpsを主体的に推進：
ELYZA Worksはプロダクト事業のみではなくソリューション事業でも活用されるサービスであり、ELYZAの事業で広く活用されています。様々な機械学習モデルやパイプラインをプロダクトに組み込む必要があるため社内ライブラリの開発、モデルデプロイワークフローの整備など通じて「柔軟かつ信頼性の高い仕組み」を構築していただきます。

■プロダクト主導のチームビルディング：
技術選定においてオーナーシップを持ち、チーム全体の技術水準を向上させる役割を期待します。また、営業・CS・PdM・UIデザイナーらと対等に議論し、ユーザーフィードバックをもとに「何をつくるべきか？」から関わっていただきたいと考えています。

「AIを技術として研究する」だけではなく、「AIを誰もが使える道具として社会に定着させる」ためのエンジニアリングを、ぜひ一緒に楽しみたいです。

【フルリモートOK】東大松尾研発のELYZA｜シニア機械学習エンジニア（自社LLMプロダクト開発）| MLOps・ML機能開発をリードする

【募集背景】
ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、LLM（大規模言語モデル）の社会実装で国内有数のを実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするLLMプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。

LLMを実務で「使える」レベルに昇華させるには、従来のソフトウェア開発とは異なる特有の課題が山積しています。AIという不確実性の高い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強力なエンジニアリング力を必要としています。

【プロダクト紹介】
『ELYZA Works』は完全ノーコードで、自社業務専用のAIアプリをかんたんに作成できます。現場主導だからこそ業務にフィットしやすく、チームで共有・改善することができます。（製品紹介：https://lp.works.elyza.ai/）

多くの企業でチャット型AIツールが導入されたものの、一部個人の利用にとどまり、組織として成果につながる活用例はごく僅かです。生成AI・LLMの民主化にはまだ大きなハードルがあります。この壁を乗り越え、LLMが企業内で組織的に活用されることを目指し、2025年末に『ELYZA Works』をリリースしました。「やりたいことをAIに依頼するだけで、自社専用の業務アプリが数分で作れる」という体験を届けます。専門知識がなくても現場の方々が自身の業務をそのままアプリにできるため、属人化の解消、工数の削減をチームとして叶えることができるサービスです。

AI Agent など研究開発チームの成果や、ソリューション事業部門が培った業務変革のノウハウをスピーディーに機能に取り込むことで、独自の付加価値を高めていきます。

【求める期待・役割】
ELYZA Worksを中心としたプロダクト開発と改善を担当していただきます。
- 直近将来の開発内容や、変更するコードの影響範囲の双方を考慮し、最適な開発戦略を立てること
- 担当する機能開発や他チームのサポートに、オーナーシップを持って取り組むこと
- 利用するお客様の目線に立って機能開発を行うこと
- インシデントの発生しにくい仕組みづくり
- 継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むこと

【業務内容】
1. プロダクトの開発
  - 機能開発における企画からの要件定義
  - DatabaseやAPIスキーマの設計
  - クラウドインフラの設計、構築
  - バックエンドの開発
  - Webフロントエンドの開発
2. 各種改善タスクの実施
  - CI/CDの改善、追加
  - プロダクトコードの最適化、リファクタリング
3. 定常業務の実施
  - 他チームの技術的な支援
  - カスタマーサクセスの技術的な支援
  - 社内プロダクト利用でのサポート
  - インシデント発生時の対応
  - 運用担当（担当者のみ）

【フルリモートOK】東大松尾研発のELYZA｜ソフトウェアエンジニア（自社LLMプロダクト開発）｜「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答える

研究開発 / AI・LLM ソリューション事業 / 自社プロダクト事業

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