1A02.【Solution】機械学習エンジニア

【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。 【ソリューション事業部について】 現在ソリューション事業部では、大手企業との共同研究において、LLMを起点とした先端技術を活用したソリューション開発を推進しています。私たちは、ただ新しい技術を導入するだけでなく、顧客の抱える本質的課題を深く理解し、それに合わせた最適なAIアプリケーションの提供を追求しています。 ★ソリューション事業部についての詳しい紹介はこちら https://note.com/elyza/n/n14515ae34efc 【募集背景】 現在多くのお客様からの引き合いがあり、AIアプリケーション開発業務が増加している現状を背景に、社会実装を見据えた「本質的に価値のあるAI開発」を一緒に担っていただける機械学習エンジニアを募集しています。 世の中には、AIに触れたことがない、あるいは導入したものの十分に活用できていない企業がまだ多く存在します。私たちは、そうした企業1社1社に寄り添い、現場で本当に使われるアプリケーションを提供することで、これまで価値を創造してきました。この成功事例をさらに広げていくために、新たなメンバーとともに顧客課題をLLMで解決し、社会に新たな価値を創出していきたいと考えています。 【業務内容】 ソリューション事業部の機械学習エンジニアとして、LLMを基盤に、ファインチューニングやRAGなどを用いたカスタマイズを行い、アプリケーション開発をリードしていただきます。社会課題の解決を目的に、適切な技術選定と検証を進めるとともに、AI開発プロジェクトの品質維持・向上やチーム全体のパフォーマンス改善にも主体的に取り組んでいただきます。 私たちは社会実装を目的とし、実際の現場で長く使われ続けるAIアプリケーションの開発を進めています。コンサルタントと連携しながら、ユーザー体験や業務オペレーションを意識し、「本質的に価値のあるAI」を作ることを大切にしています。 【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で得られる技術的経験】 ◆ドメインを問わず、顧客課題に特化したAIアプリケーションの開発やLLMを社会実装していく上でのビジネス的/技術的な論点を知ることができる ◆先端技術の導入も模索しながら、顧客課題に特化した細かなプロンプトエンジニアリング、パイプライン構築、RAGなどの周辺技術のカスタマイズ経験を積むことができる 【開発環境】 ◆開発周辺ツール - GoogleDrive - Figma - Github - VS code (任意) ◆コミュニケーションツール - Slack - Notion - Discode - Google meet ◆バックエンド (ML) - Python - haystack ◆データベース - Amazon OpenSearch Service ◆インフラ - Google Cloud (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コンサルタントは顧客折衝・調整を行い、機械学習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ます。また、開発においてはソフトウェアエンジニアと協働します。このように、それぞれが自分のプロフェッショナルとしての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 - 機械学習エンジニアは顧客やユーザーとの距離が近く、そ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。機械学習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で、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いたりする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により、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いるため、学ぶ意欲があれば様々なことを学びながら業務に活かし、得意分野を伸ばしたり広げたりすることが可能です。

◆ML/NLPの分野において仮説検証サイクルを回しながら課題解決に取り組んだ経験（3年以上） ◆コーディング・開発スキル（主にPython） ◆日本語にてコミュニケーションが可能なこと / Native level - like fluency in Japanese

◆コンピューターサイエンスの基礎知識 ◆バージョン管理ツール, Docker, クラウド計算機サービス (Google Cloud, AWS, Azure) の知識 ◆クライアント折衝といったプロジェクトマネジメント経験 ◆Kaggle, SIGNATE, AI Crowd, 学会付きの各種コンペティション等、データサイエンス系コンペの入賞経験 ◆チーム（複数人）での開発経験 ◆プロプライエタリLLMのAPIを活用したアプリケーション開発経験 ◆オープンソースLLMのファインチューニングの経験

◆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 ◆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 ◆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 ◆共同研究を通して社会実装と実用化に繋げることに興味がある方