株式会社ELYZAの

1B01.【Product】機械学習エンジニアの求人

募集概要

【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。 【プロダクト事業部について】 私たちは、生成AIの業務活用を支える法人向け生成AISaaS『ELYZA Works』の開発を進めています。「質の高いLLMアプリの開発・運用において、あたりまえを創る」をプロダクト・ミッションに掲げて、「未踏のオンリーワンになる」という事業戦略のもと、他の生成AIプロダクトとは異なる独自の価値創出を目指しています。 ELYZA WorksはLLMとの協働によって、ユーザー自身が質の高いアプリケーションを作成・利用・改善することを支援します。具体的には、①ファイル参照や超長文の処理など幅広い業務シーンに対応する機能を備えている、②アプリケーション作成をLLMが自動で行う（やりたいことを伝えるだけでプロンプトや最適なフォーム形式を生成する）など、ユーザビリティ向上のためにLLMをフル活用した生成AIネイティブのユーザー体験の実現を目指しています。 また、ELYZA Worksを基盤に、特定の業界やユースケースに特化したプロダクトの開発も積極的に進めています。その第一歩として、私たちはコールセンター業界にフォーカスしたプロダクトのリリースを予定しています。 私たちが目指しているのは、他社サービスに見られるような「AIによるオペレーターの代替」ではなく、「AIによるオペレーター業務を高度化」することです。それにより、コールセンターという現場が本来持つ価値を最大限に引き出し、サービス全体の品質向上へとつなげていくことを目指しています。 【募集背景】 現在当社は、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 【開発環境】 ◆開発言語: Python ◆Cloud Platform: Google Cloud / AWS / Azure ◆プロビジョニングツール: Terraform ◆CI/CD: GitHub Actions / Argo CD ◆ミドルウェア: OpenSearch ◆ドキュメンテーション: Notion / Google Docs ◆開発ツール: GitHub / Figma ※ GitHub CopilotやCline、DevinなどのAI開発ツールも試験運用中 ◆コミュニケーションツール: Slack / Discord / Google meet ◆BIツール: Redash 【本ポジションの魅力】 ◆最先端技術への挑戦 - 最新技術をプロダクトの価値創出に繋げる経験 - 自社LLMの安定運用という未踏の領域に取り組む機会 - デファクトスタンダードがない中で新たな方法論やBest Practiceを自ら確立 ◆成長市場でのキャリア形成 - AI・機械学習分野、特にLLM領域での貴重な実務経験の獲得 - 需要が高まるMLOpsスキルの習得と実践 ◆多様な学習機会 - 構想段階から実運用までのプロダクト開発全体を経験できる一気通貫の学習環境 - 最新アルゴリズムのR&D、実装から基盤システム構築まで幅広い技術領域に携われる機会 - 技術選定・設計からデプロイ・運用まで、機械学習システムのライフサイクル全体を学べる環境