03.【Product】ソフトウェアエンジニア（ML・LLM基盤開発）

【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、自然言語処理分野におけるプロダクトの開発を通じ、多様なビジネスや社会課題の解決に貢献しています。 【募集背景】 ELYZAでは、大規模言語モデル（LLM）の運用を行っていますが、限られた人員で開発を行っているため、今後本格化する自社モデル運用の中長期的な戦略の立案や技術検討により注力していく予定です。そのため、GPUクラスタによる推論・学習基盤の構築、より効率的で安定した大規模言語モデルの開発・運用を目指し、ML基盤・ML Opsエンジニアの募集を行っています。 【求める期待・役割】 ELYZAの大規模言語モデルの開発と運用をより効率的かつ安定したものにし、会社のミッション達成に貢献すること。 【仕事概要】 ソフトウェアエンジニアとして、スケーラブルなML基盤の構築や運用を主導し、大規模言語モデル（LLM）の運用・開発を円滑に進めるための技術戦略の策定から開発まで取り組みます。 【具体的な業務内容】 1. GPUクラスタの設計・構築・運用 - 大規模言語モデルの学習と推論に最適化されたGPUクラスタの設計と構築 - クラスタの効率的な運用とパフォーマンス最適化 2. ML Ops基盤の開発と改善 - スケーラブルで柔軟性なML Ops基盤の設計と実装 - モデルのバージョン管理とデプロイメントプロセスの自動化 - 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 - モデルの更新と再学習プロセスの自動化 - 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 3. 大規模言語モデルの最適化 - 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 - 新しい学習手法や最適化技術の調査と導入 4. プロダクト開発 - MLモデルの要件定義および開発（プロトタイピングおよび自社プロダクト用） - プロダクションデプロイ用社内ツールの整備 【開発環境】 ◆開発言語 　　- Python ◆Cloud Platform 　　- GCP, AWS, Azure ◆コンテナオーケストレーションプラットフォーム 　　- GKE, ECS ◆CI/CD 　　- GitHub Actions, Argo CD ◆ドキュメント管理 　　- Notion, Google Docs ◆コミュニケーションツール 　　- Slack, Discord 【本ポジションの魅力】 ◆最先端技術への挑戦 - 大規模言語モデル（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 practices を確立 ◆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ML Opsスキルの習得と実践 - 希少性の高い経験による市場価値の向上 ◆多様な学習機会 - 研究開発からプロダクト開発まで、幅広い領域への関与

◆チームでの2年以上のMLサービス開発経験 ◆GCPやAWSなどのクラウド環境での開発経験 ◆機械学習、自然言語処理、画像認識、音声認識のいずれかの分野における専門知識

◆MLプロダクト開発プロジェクトのマネジメント経験 ◆HPCクラスタの構築経験 ◆OSSや技術コミュニティへの貢献経験

◆Long Term Greedyに共感してくださる方 ◆大規模モデルの運用最新技術に対し、知的好奇心をもってキャッチアップできる方 ◆事業や組織の成長に伴う様々な変化に柔軟に対応できる ◆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の社会実装と実用化に繋げることに興味がある方