1A01.【Lab】リサーチサイエンティスト・リサーチエンジニア

【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、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。 【Labチームのミッション】 Labチームは「日本語汎用・業界特化の独自LLM開発」と「LLMの実用化に向けた要素技術の開発」を担い、最先端研究を社会実装につなげることで、ビジネス価値を創出し、社会で広く活用されることを目指しています。 【募集背景】 KDDIとの業務提携により大規模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。国内外において飛躍的・革新的な研究成果を創出しつつ、産業応用まで一気通貫で推進していくため、Research Scientist・Research Engineerを増員します。 【本ポジションの期待・役割】 LLMを中心とした先端技術の研究開発を通じて新たな知見や体験を創出し、技術の社会実装を推進する役割を担っていただきます。 - 生成AI・LLM領域における研究課題の発見と問題解決を自律的に行うこと - 新しいアイデアや発想を実装に落とし込み、社内の解像度を引き上げること - 社内の他事業部と連携し、研究成果を事業へ還元すること - 社外発信（学会発表・技術ブログ・モデル公開など）を通じて、研究コミュニティに貢献すること 【職務内容】 - 大規模計算基盤を活用したモデル開発基盤の実装 - 事前学習、SFT、RLHF など学習アルゴリズムの研究 - 高品質データセット構築に向けた方針策定とレビュー - モデル軽量化・高速化、RAG・エージェントなど応用技術の検証 【本ポジションの魅力】 - スタートアップならではの機動力を持ちながら、国内最大級の計算資源を活用し、最先端LLMの研究に挑戦できる - 研究成果を自社プロダクトや共同研究へ直結させることで、社会的インパクトを実感できる - 経産省「GENIAC」や産総研プロジェクトなど、大規模国策プロジェクトにも参画できる（2024年度実績有） - 高品質データ作成を内製化しており、データ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる

【両職種共通】 ◆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 ◆機械学習、自然言語処理、画像処理、音声処理のいずれかの分野における専門知識 ◆Pythonでの2年以上の開発経験 ◆日本語でのビジネスレベルのコミュニケーションスキル

【両職種共通】 ◆情報系もしくはそれに類する分野での修士号、またはそれに準ずる経験 ◆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 ◆Git/GitHub を用いたチームでの開発経験 ◆Docker、Kubernetes などのコンテナ技術の実務経験 ◆Claude Code、Devin などのコーディングアシスタントを使ったAI駆動開発経験 【Research Scientist】 ◆情報系もしくはそれに類する分野での博士号、またはそれに準ずる経験 ◆トップ国際会議または査読付き論文誌への採択実績 ◆マルチモーダルモデルや次世代アーキテクチャの研究経験 ◆顧客課題をLLMや機械学習を用いて実際に解決した経験 【Research Engineer】 ◆Pythonを用いたプロダクションレベルの開発経験 ◆分散処理・並列処理の実装経験（マルチGPU環境での学習・推論など） ◆機械学習モデルの実装から本番環境へのデプロイまでの一連の経験 ◆MLOps・LLMOps パイプラインの設計・構築・運用経験

◆ELYZAのコア・バリューであるLong Term Greedyの考え方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