職種
機械学習エンジニア年収
600万円 〜 1,300万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-03-24最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
仕事内容
【ELYZAについて】
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、大規模言語モデル（LLM）の社会実装を推進しています。2020年に独自のLLMを開発して以来、自然言語処理
開発環境
◆開発言語：Python, (Shell Script)
◆インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCI
◆コンテナ基盤：Docker, Singularity
◆機械学習関連ツール：Hugging Face, W&B
◆ドキュメント・バックログ管理：Notion
◆コード管理：GitHub
◆コミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord
求めるスキル
必須スキル/経験
◆仮説検証サイクルを自ら回して研究開発に取り組んだ経験（3年以上）
◆コーディングスキル（主にPython）
◆日本語にてコミュニケーションが可能なこと / Native level－like fluency in Japanese
歓迎スキル/経験
◆PyTorch、Transformers、Hugging Face系ライブラリ（Datasets、Accelerate、PEFT）の利用経験
◆ローカルLLMの推論・学習・評価経験
◆マルチノードでの分散学習経験
- PyTorchのFSDP、DeepSpeed、Megatron-LM等
◆APIベースのLLMを利用した研究開発経験
- GPT-4、Claude、Gemini等
◆StreamlitやGradio等を利用したデモの開発経験
◆NLP領域での修士号・博士号
◆論文執筆経験
求める人物像
◆Long Term Greedyに共感してくださる方
◆日々進歩する技術に対し、知的好奇心をもってキャッチアップできる方
◆オーナーシップと高い倫理観をもって業務を遂行できる方
◆LLMに関する探究心がある方
◆実際に手を動かして仮説検証を行うことが好きな方
◆研究成果に留まらず、その先の社会実装と実用化に繋げることに興味がある方
紹介資料
仕事の魅力
◆国内最高水準のLLMを開発してきた中で蓄積された技術知見やアセットを活用して研究開発に取り組める点
◆国内最大規模の計算機基盤 (A100/H100数百基相当) を利用したLLM、マルチモーダルモデルの研究開発が行える点
◆経産省主導の「GENIAC」や、産総研の「生成AI開発支援プログラム」など、国の研究開発プロジェクトにも複数採択されており、スケールが大きく責任感のあるプロジェクトに携われる点
◆社内のデータアノテーションチームと協働し、高品質なデータ作成を伴う研究サイクルを高速に回せる点
◆実際に社会実装された自社プロダクトに紐づくモデルをブラッシュアップできる点