エンジニア の求人一覧 - 株式会社ELYZA

【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。 【ELYZAのLabチーム全体のミッション・思い】 「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。 【募集背景】 ELYZAのLabチームでは、日本でインフラとして「使われる」基盤モデルの開発に向け、研究開発に取り組んでいます。その研究開発を加速させるため、Labチームの採用を強化しています。 昨年、KDDIとの業務提携を結び、国内最大規模の計算機基盤の構築を進めてきました。今後はそのリソースを活用し、研究業界をリードする取り組みを行なっていきます。飛躍的・革新的なアウトプットをより充実させ、国内でも有数の研究開発チームを作っていくために、新たな仲間を募集しております。 【本ポジションの求める期待・役割】 ELYZAの競争優位性の源泉となる研究開発を推進していただきます。 ◆昨今の生成AI、LLMの情勢や先行研究を踏まえ、研究開発における目標・課題を自律的に設定すること ◆目標や課題に対し、適切なアプローチを選定、必要に応じて情報収集を行うこと ◆時に泥臭い作業も厭わず、目標に対してオーナーシップを持って取り組むこと ◆他メンバーとの柔軟な議論と協力を通じて業務を遂行すること 【具体的な業務内容】 LLMや生成AI全般の開発に係るサーベイ、データ準備、学習、評価といった業務全般と、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幅広く行っていただきます。 ◆LLM研究開発業務全般： - 事前学習、SFT、フィードバック学習、強化学習、推論、評価等 ◆周辺の要素技術の検証： - マルチモーダル、エージェント、RAGの技術検証等 ◆論文サーベイおよび社内共有 ◆技術ブログの執筆 ◆学会参加（スポンサーとしての参加も含む） 【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 【本ポジションの魅力】 ◆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

【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。 【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。 【募集背景】 大手企業との共同研究におけるLLMプロダクトの開発を推進していくために、プロダクトに組み込むためのAIモジュールの開発業務が増加しており、社会実装に向けて「本質的に価値あるAI開発」をご一緒に担っていただける機械学習エンジニアの力を必要としています。 【求める期待・役割】 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機械学習・深層学習技術を用いた、LLMプロダクトの開発をリードしていただきます。 社会課題の解決を目的とした適切な技術選定と検証（AI開発プロジェクト管理）を行い、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、プロジェクトメンバーと密に連携し、チーム全体のパフォーマンス向上に努めていただきます。 併せて、現場の最前線で使われ続けることを重視し、ユーザー体験や業務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。 【具体的な業務内容】 ・PoC（設計フェーズ） - 論文等のサーベイ - ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 - ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計 - 必要に応じたクライアントとの議論 ・PoC （開発フェーズ） - プロンプトチューニング - ファインチューニング - RAGをはじめとした、複数のモデルを組み合わせた処理の構築 - データの整形・前後処理モジュールの開発 - クライアントに対する分析結果等のレポーティング ・導入フェーズ - 開発したAIモジュールの組み込み 　（※ ELYZA App Platformという自社プロダクトへの組み込み） 【期待する役割】 ・社会課題の解決を目的とした適切な技術選定と検証（AI開発のプロジェクト管理） ・AI開発プロジェクトの品質維持・向上 ・チーム全体のパフォーマンス改善 【開発環境】 ◆開発周辺ツール 　- Google Drive, Figma, GitHub, VS Code (任意) ◆ドキュメント管理 　- Notion ◆コミュニケーションツール - Slack, Discord, Google Meet ◆バックエンド(ML) - Python, vLLM, haystack ◆データベース - Aurora(MySQL), Amazon OpenSearch Service ◆インフラ - GCP (実験環境), AWS (本番環境), Terraform 【本ポジションの魅力】 ◆AIの課題解決アプローチに集中できる環境が整っている点 　AIコンサルタントが顧客折衝・調整を行い、AIエンジニアは顧客課題に対するAIを用いたアプローチを設計し、開発はソフトウェアエンジニアと協働することで、それぞれが自分のプロフェッショナルとして価値を生み出すことに集中して取り組んでいます。 ◆顧客と距離が近く、やりがいや改善を実感できる点 　AIエンジニアは顧客やユーザーとの距離が近く、顧客やユーザーの生の声を聞くことによって、課題に対するアプローチを考えることができます。自分が考えたアプローチによって、ユーザーの仕事が改善されるのを見たり、直接感謝の言葉をいただくことも多いポジションで、役に立っている実感を得られるのは得難い魅力です。 ◆自分の強みやスキルを伸ばせる点 　スタートアップならではの規模感で、それぞれのメンバーが自分の得意な領域で最大限のパフォーマンスを発揮しています。また、弊社には各職種のプロフェッショナルが揃っており、学ぶ意欲があれば様々なことを学びながら業務へ活かし、得意を伸ばす・広げることが可能です。

【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

【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】 私たちは、LLMを活用する基盤となるプロダクト『ELYZA App Platform』の開発を進めています。現在、我々が行いたい機能追加だけでなく、プロダクト全体の改善やお客様からの要望を含め、機能開発の取り組みが拡大しており、開発チームの人員強化が必要な状況となっています。 【サービス開発の状況】 ELYZAでは、独自開発のモデルや外部APIを利用したLLMアプリをローコード・ノーコードで開発できるプラットフォームとして『ELYZA App Platform』を開発・提供しています。現在、LLMアプリの作成・改善のための機能を優先して開発しています。 【求める期待・役割】 ELYZA App Platformを中心としたプロダクト開発と改善を担当していただきます。 ◆直近将来の開発内容や、変更するコードの影響範囲の双方を考慮し、最適な開発戦略を立てること ◆担当する機能開発や他チームのサポートに、オーナーシップを持って取り組むこと ◆利用するお客様の目線に立って機能開発を行うこと ◆インシデントの発生しにくい仕組みづくり ◆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 【業務内容】 1. プロダクトの開発 　- 機能開発における企画からの要件定義 　- DatabaseやAPIスキーマの設計 　- クラウドインフラの設計、構築 　- バックエンドの開発 　- Webフロントエンドの開発 2. 各種改善タスクの実施 - CI/CDの改善、追加 - プロダクトコードの最適化、リファクタリング 3. 定常業務の実施 - 他チームの技術的な支援 - カスタマーサクセスの技術的な支援 - 社内プロダクト利用でのサポート - インシデント発生時の対応 - 運用担当（担当者のみ） 【開発環境】 ◆開発周辺ツール - Google Drive, Figma, GitHub ◆ドキュメント管理 　 - Notion ◆コミュニケーションツール - Slack, Google Meet ◆Webフロントエンド - TypeScript - React(Next.js) ◆バックエンド(API) - TypeScript - Express.js ◆バックエンド(ML) - Python - vLLM, haystack ◆データベース - Aurora(MySQL) - Amazon OpenSearch Service ◆インフラ - AWS(※一部GCP, Azure) - Terraform 【本ポジションの魅力】 ◆フロントエンドからバックエンド、必要であればインフラやMLインフラに至るまで、幅広い範囲で開発を担いながら機能開発に向き合うことが可能な点 ◆顧客の生の声を聞くことで、課題に対して最適なアプローチを取ることが可能なため、やりがいや改善を実感できる点 ◆自社開発のMLモデルがあり、それを踏まえた設計や問題解決をすることが求められるため、ソフトウェアエンジニアとしての知見やアセットをより広げていくことが可能な点 ◆運用と開発の距離が極めて近く、根本的な課題解決に向き合うことができる点

【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。 【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！

【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。 【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