株式会社ELYZA の全ての求人一覧
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AIコンサルタント

AIコンサルタント
【ELYZAについて】 「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、2020年に独自の大規模言語モデル(LLM)の開発に成功して以来、LLMの社会実装を目指しています。 具体的には「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」の大きく2つに取り組んでいます。 【業務内容】 日系大手企業を中心に、機械学習・深層学習技術を用いた、LLM(自然言語処理)の社会実装を目指したプロダクト開発のプロジェクトをリードしていただきます。 ELYZAでは社会実装(=実用化)を目的としたプロダクト開発に落とし込むため、社内の機械学習エンジニアと連携をしながらクライアントの業務の最前線で使われ続けることを重視し、収益構造やオペレーションを想定したUX設計にまで踏み込んでプロジェクト運営を行います。 【具体的な業務】 ・ヒアリング及び提案 ・スコープ策定 ・LLMプロダクトの体験設計 ・プロジェクトの導入/運用マネジメント ・各ステークホルダーと連携したプロジェクト提案 【業務の全体感】 ■提案 ・インバウンドの顧客対応が中心 ・経営陣やDXチームの責任者と商談 ・顧客の課題を特定し、実現可能性を社内のエンジニアと連携しながら判断する ・提案から契約成立まで2~3ヶ月ぐらい ※顧客の状況により変動 ■LLMプロダクト開発のPJT運営 ・契約後は3ヶ月~1年程度のプロジェクトを担当 ・AIコンサルタントがプロジェクトマネジメントを行い、社内のエンジニアと連携して本導入に向けてプロジェクトを推進していく (機械学習エンジニアと連携しながらプロダクト開発の推進)

HR(採用/組織開発)

HR(採用&組織開発の責任者)
【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、LLMの社会実装に挑戦をしています。 「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」を主とした事業活動を加速していくための採用促進はもちろん、組織規模の拡大に対応しながらELYZAの持つ「テックドリブン」や「エンジニアリスペクト」のカルチャーを保持できる組織作りを行う為のHR専任をしていただける方を探しております。 【業務内容】 採用から組織開発までHRに関する全般をお任せします。 【採用関連】 ・採用戦略の立案 ・人員計画の策定・採用推進 ・中途採用業務全般 ・インターン採用業務全般 ・採用媒体の運営 ・採用に関連する選考フロー業務(面談・面接の調整、設定、採用時の連絡等) ・エージェント対応 ・ダイレクトリクルーティング ・面接対応 【組織関連】 ・インナーコミュニケーションの企画・設計・運用 ・人事制度の企画・設計・運用 ・組織/人材開発の企画・設計・運用 ・value・カルチャーの浸透・促進 ・人的課題の特定・分析 【その他の期待・役割】 ・コーポレート関連のサポート ・チーム全体のパフォーマンス改善 ※志向性や会社状況によってアサインは柔軟に対応をします。

ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニア
【ELYZAについて】 「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、2020年に独自の大規模言語モデル(LLM)の開発に成功して以来、LLMの社会実装を目指しています。 具体的には「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」の大きく2つに取り組んでいます。 【サービス開発の状況について】 開発したモデルや、外部のAPIを試せる環境として、ELYZA App Platformの開発をしています。 モデルとのやりとりや外部のAPI呼び出しをサービスから分離し、統括的に取り扱うことのできる環境を構築しました。またモデルごとに独立した環境を用意することで、実験的なコードをサービス全体に影響を及ぼすことなく取り込むことが出来ます。 【業務内容】 App Platformの新機能の実現や、あるいは既存機能の改善を含め、アプリケーションのユーザインタフェースの開発に取り組んでいただきたいと考えています。 ELYZAでは分野を分けて開発しているわけではないので、バックエンド・インフラを含めて一貫した体験の構築に携わっていただけます。

プロダクトマネージャー(App Platform)

プロダクトマネージャー(App Platform)
【ELYZAについて】 「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、2020年に独自の大規模言語モデル(LLM)の開発に成功して以来、LLMの社会実装を目指しています。 具体的には「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」の大きく2つに取り組んでいます。 【業務内容】 LLMの活用基盤であるELYZA App Platformをグロースしていくために社内のMLエンジニア・Swエンジニアと共にプロダクトの機能開発をリードしていただきます。 【具体的な内容】 ・市場環境、広げるべき顧客セグメントから、大局的な目線でのマイルストーンの落とし込み ・プロダクトを圧倒的に使いやすくするために、お客様の業務フローと多様な要望を深くヒアリング、理解した上での優先度整理、あるべき仕様への落とし込み ・新たなLLMプロダクトの立ち上げ ・社内外のステークホルダーとの連携。ホスピタリティのある対応 【プロダクト開発状況】 LLM活用を加速していくために「ELYZA App Platform」というLLM実用化プラットフォームを開発。 日系大手企業のようにセキュアな環境を求められる組織内の重要業務でも組織的にLLMを導入するためのボトルネックを解消し、いち早い実用化を叶える事が可能となっています。 ※詳細はぜひ面談などでお話させてください!

機械学習エンジニア(LLMプロダクト開発)

機械学習エンジニア(LLMプロダクト開発)
【ELYZAのAIチーム全体のミッション・思い】 「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」においてAI開発プロジェクトをリードし、社会や企業に対してバリューを出す事が最大のミッションです。 【業務内容】 プロダクト開発チーム(Product&Solution)の機械学習エンジニアとして、日系大手企業を中心に、機械学習・深層学習技術を用いた、LLM(自然言語処理)の社会実装を目指したプロダクト開発のAI開発をリードしていただきます。 ELYZAでは社会実装(=実用化)を目的としたプロダクト開発に落とし込むため、AIコンサルタントと連携をしながらクライアントの業務の最前線で使われ続けることを重視し、収益構造やオペレーションを想定した「本質的に価値あるAI開発」を第一義にプロジェクト運営を行います。 【具体的な内容】 ・LLMプロダクト開発のプロジェクトマネジメント(AI領域のプロジェクト責任者) ・MLモデル・サービスの開発業務 ・論文サーベイやモジュール開発など研究開発のサポート ・チーム全体のパフォーマンス改善 【その他の期待・役割例】 ・自社サービスの開発業務 ・論文サーベイやモジュール開発など研究開発のサポート ・チーム全体のパフォーマンス改善 ※本人の志向性や会社状況によってアサインは柔軟に対応をします。

機械学習エンジニア(インターン)

機械学習エンジニア(インターン)
【ELYZAについて】 「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、2020年に独自の大規模言語モデル(LLM)の開発に成功して以来、LLMの社会実装を目指しています。 具体的には「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」の大きく2つに取り組んでいます。 【業務内容】 プロダクト開発チーム(Product&Solution)の機械学習エンジニアのインターンメンバーとして、LLMの実用化を実現するためのLLMを用いたプロダクト開発を行っていただきます。 「最先端技術を様々なケースに適用して未踏の領域で価値を創出する」をミッションに、主に日系大手企業とともにLLMの社会実装に向けたプロジェクト運営の一端をお任せします。 【具体的な内容】 ・プロジェクトにおけるAI開発 ・社内プロジェクトの研究・開発業務 ・自社サービスの開発業務

機械学習エンジニア(日本語汎用LLM/業務・業界特化LLMの研究開発)

機械学習エンジニア(日本語汎用LLM/業務・業界特化LLMの研究開発)
【 ELYZAのAIチーム全体のミッション・思い】 「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」においてAI開発プロジェクトをリードし、社会や企業に対してバリューを出す事が最大のミッションです。 日本語汎用LLM/業務・業界特化LLMの研究開発を推進するLabチームにおいても「技術の価値は、社会実装し還元されてこそ」という考え方を持ち、技術が社会に実装され大きなインパクトを生むこと、そしてELYZAのプロダクトや事業を大きく成長させることを主目的とした活動を行っています。 【業務内容】 「日本語の汎用LLM」や「特化型のLLM」の開発に係るサーベイ、データ準備、学習、評価いった業務全般と、LLMの実用化に係るモデルの軽量化/高速化やRAGやAgentといったLLM活用に有用な要素技術の研究を行っていただきます。 【具体的な内容】 ・学習全般の研究開発 - 学習用データ整備・改善 - 学習用コードの整備 - モデル選定 - モデルアーキテクチャ改善 ・ 推論全般の研究開発 - モデル軽量化 - 推論ロジック改善 - 語彙拡張 ・評価全般の研究開発 - 評価用データの整備 - 各モデルの定性評価・定量評価 - 評価観点の追加・改善 ・モデル活用に関する研究開発