LLM開発エンジニア
1000~1200万
東京大学 松尾・岩澤研究室
東京都文京区
1000~1200万
東京大学 松尾・岩澤研究室
東京都文京区
データベースエンジニア
IT研究開発
その他データサイエンティスト/アナリスト
【職務内容】 大規模言語モデル(LLM)の実用化が加速すると同時に,その本質的な理解や社会実装する上でのリスクを制御する手法など,行うべき重要な研究開発テーマは増加しています。松尾研は,これまでLLMに関する主要な研究を精力的に行い,100億パラメータサイズで日英2ヶ国語対応のLLMWeblab-10Bの開発,経産省及びNEDOが進める日本国内の生成AI基盤モデル開発を推進する「GENIAC」プロジェクトにおいて,「Tanuki-8×8B」の開発などを行ってきました。 今後も,LLMに関する研究開発の取り組みを更に加速させます。 ※以下は採用後に取り組んでいただくプロジェクトの一例です。 [1] LLMのフルスクラッチ構築,継続学習 (1B〜1000B) ① 大規模テキストコーパス,医療や法律等のドメイン固有情報の収集と整備 ② クラウドサービスを利用したLLMのスクラッチ開発,継続学習 ③ 評価データセットの整備 ④ 既存研究の再現実装や先端手法の追求(熟考型モデル、自立型エージェント、秘密計算、Mambaアーキテクチャなど) [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 ⑤ 既存研究,プロダクトの調査再現実装(Bias, Halucination, Watermark, Copyright, etc. ) ⑥ 既存プロダクトの検証 [3] 外部知識や外部ツールとの融合(LLM Agent) ⑦ Retrieval Augmented Language Model,Tool利用方法(ToolkenやCameleon),Web操作等の技術のベンチマーク ⑧ 上記に関する評価データセットや評価環境の整備
必須スキル ・修士以上の学位を有する方(あるいは取得見込みの者) ・生成系の言語モデルに関する,データ加工,モデル学習,評価の一連のサイクルを実施した経験 ・日本語でのコミュニケーション及び文章作成能力,英語での文章読解能力を有すること(英語論文等から情報をキャッチアップできること) 歓迎スキル ・医療/製薬領域への知見がおありの方 ・開発チームをリードした経験 ・開発した言語モデルを公開した経験 ・国際学会等で発表される技術の再現実装の経験 ・マルチノードマルチGPUでのニューラルネットの学習経験(Deep SpeedやMegatron LMなどの分散学習のライブラリの利用経験)
1,000万円〜1,200万円
東京都文京区
最終更新日:
500~1000万
【職務概要】 会員登録数620万人超・79万件以上のサービスが出品されるスキルマーケット「ココナラ」を運営する当社において、R&Dグループのデータエンジニアを担当いただきます。 マッチングアルゴリズムの進化や検索体験の向上に向け、機械学習を活用した検索システムやデータドリブンな意思決定を支えるデータ基盤(DWH)およびETL環境の設計・構築・運用をお任せします。 【具体的な業務内容】 ・検索システムの基盤設計 / 構築 / 運用(プロダクトバックエンドとElasticSearchとのデータ連携等) ・推薦(レコメンド)システムの基盤設計 / 構築 / 運用 ・不正検知システムの基盤設計 / 構築 / 運用 ・データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守 ・データ分析ツールの管理・運用 ※仕事内容変更範囲:会社の指示する業務
【必須要件(すべて必須)】 ・クラウドによるデータ基盤(DWH)の構築・運用経験(特にGCP、またはAWS, Azureの経験) ・ETL環境(データ抽出・加工・書き出し)の構築・運用経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・データ分析ツールの管理・運用経験(Looker, Redash, Tableauなど) 【歓迎要件】 ・不正検知関連の経験、知識 ・機械学習モデルの開発経験 ・MLOpsの経験(設計 / 構築 / 運用)
・スキルマーケット「ココナラ」をはじめとするマーケットプレイス事業 ・プロ人材を企業に紹介するエージェント事業
830~1080万
◤仕事内容◢ - 日立グループの広範な産業ドメイン(インフラ、電力、鉄道、公共など)におけるAI技術(特に画像・映像解析技術、VLM)の社会実装に向けた研究開発の取り纏め - チームの現在および将来を見通した研究戦略の考案、新規研究・事業の提案とその実行 - 国内外のお客様との共同研究やPoCの推進、技術の継続的なエンハンス - 特許創出、ニュースリリース、学会発表、展示会出展などの社外PRへの貢献 - 3〜5名規模のチームにおけるマネジメント(次期チームリーダーとしての役割)、円滑な組織運営およびリソース獲得・配分によるチーム成果の最大化 ◤会社の特徴◢ - 日立のAIフラグシップ研究所として、実社会のリアルデータを活用したミッションクリティカルな領域へのAI社会実装を強力に推進 - 多様なナレッジを持つ研究者が集い、個人の専門性と自主性を尊重しながら事業部門や他部門と連携・共創するフラットで自律的な組織 - 在宅勤務を主軸としたハイブリッドワーク(週に数回程度の出社)や充実した両立支援制度を完備し、研究開発に没頭できる柔軟な環境 ◤仕事の魅力◢ - 基礎研究にとどまらず、事業化や顧客との連携開発、国際学会での発表まで、AIの社会実装プロセスを最上流から幅広く牽引できる - 生成AIやVLMがもたらす技術革新の最前線で、産業分野特有の課題を解決するイノベーションを自らの手で創出できる - 管理職や海外ラボ(米国・英国・シンガポール等)への出向、事業部への転籍、または技術専門職など、多彩で魅力的なキャリアパスを選択可能
◤必須スキル・経験◢ - Computer visionを中心とするAI関連技術の研究実績(有名国際会議やジャーナルにおける論文採択実績2件以上、うち主著論文採択実績1件以上) - 新しい企画を自ら立案し、周囲を巻き込んで完遂した実務経験 - 社会実装に向けた2〜8名程度のチームマネジメントへ従事する強い意欲 ◤歓迎スキル・経験◢ - チームマネジメントの実務経験 - 顧客(企業、公的機関等)や事業部門など、研究機関以外と協働してプロジェクトを推進した経験 - TOEIC800点以上、または海外顧客・パートナーとの英語を用いた実務経験 - 対外的な成果実績(学会やKaggle等での受賞、Techブログ執筆、展示会出展など) ◤求める人物像◢ - 多様な人財を信頼し、安心安全な職場で一人ひとりのパフォーマンスを引き出せる方(People Champion) - 顧客・社会を起点に課題を捉え、社内外のステークホルダーと協創して誠実に社会へ貢献できる方(Customer & Society Focus) - 情熱を持って学び、現状に挑戦し素早くイノベーションを加速させることができる方(Innovation) - 課題を与えられるのを待つのではなく、自ら主体的に事業化を見据えた研究戦略を描き、主導できる方
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830~1080万
◤仕事内容◢ - 分子動力学(MD)、第一原理計算、有限要素法、熱応力解析、伝熱・熱流体解析、データ分析等を組み合わせたマルチスケール解析 - 材料機能、半導体実装、伝熱・冷却、構造強度、腐食・劣化・化学反応などの現象解明および製品設計・開発への適用 - 複雑な物理現象をモデル化し、原子・分子スケールからマクロな製品性能・信頼性に至る解析を通じた製品設計の指針策定 - 他分野の研究者や事業部の設計・生産技術部門との連携による日立の幅広い社会インフラプロダクトの価値向上に向けた研究テーマの推進 ◤会社の特徴◢ - 電力、鉄道、データセンタ等、サステナブルな地球環境と安心・安全な社会の実現に貢献する革新的な材料・プロセス技術の研究開発組織 - 20代〜60代の多様な専門家が集うフラットな環境で、学会発表や論文投稿、学位取得など社外発信を通じた研究者のキャリア成長を強力に後押し - 在宅勤務の活用やフレックスな働き方が可能であり、充実した福利厚生(カフェテリアプラン、住宅手当、両立支援制度等)が整った環境 ◤仕事の魅力◢ - 日立の多数のプロダクト(社会インフラ、最先端半導体バリューチェーンなど)に直結するダイナミックな研究開発に主体的に挑戦できる - 原子・分子スケールから部品・製品スケールまでをつなぐ解析技術を通じて、材料・プロセス・構造・システムを俯瞰する広い視野を養える - 多様な専門家と協創し、新しい技術への知的好奇心と事業化への情熱をもって社会に大きなインパクトを与えるイノベーションを創出できる
◤必須スキル・経験◢ - MD、第一原理計算、応力解析、伝熱解析のいずれかを用いた実務経験(特にMDを用いた実務経験を歓迎) - 分子シミュレーションツール(ANSYS等)の使用経験 - テーマ設定や仮説検証を自ら考え、研究や開発テーマを主体的に推進した経験 - 英語の利用への抵抗がない方(論文読解・執筆、学会発表等のため) ◤歓迎スキル・経験◢ - CAD、機械学習、Python、機械学習ポテンシャル等を用いた設計業務の経験 - 学会発表経験(特に国際学会)、論文投稿の実績 - 博士号を保有している方 ◤求める人物像◢ - 新しいことや前例のない課題に対し、主体的に学習・情報収集を行いながら挑戦できる方 - 他者の専門性や仕事を尊重し、多様な人財と協働してイノベーションを加速させることができる方 - 技術進化への貢献を通じて社会に大きなインパクトを与えたいという高い志と、事業化への積極性をお持ちの方
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600~1400万
【研究内容】 ・深層表現学習の基礎・応用に関する研究開発。 松尾研究室では世界モデルを中心に、より賢い機械を実現する、また知能の原理を解明するための研究開発を広く行っています。 外界をモデル化する基礎的な方法論の構築、あるいは自然言語処理やロボティクス領域での研究推進を担っていただきます。 研究テーマの例は下記の通りですが、これに縛られず、世界モデルというコンセプトに共感して主体的にテーマを設定できる方を広く募集します 例)深層生成モデル (VAE, GAN, Flow, 拡散モデル等) 自己教師あり学習 大規模モデルの構築 深層学習の基礎研究(宝くじ仮説、ネットワークアーキテクチャ探索等) 強化学習・ロボティクス(特にシミュレータを活用した方策の獲得、実世界転移) 自動運転に関する画像認識技術(特に動画認識、動画予測等) 自然言語処理・意味理解(特にTransformerなどの最近の進展に関する研究、マルチモーダルデータの活用等) 【業務内容】 ・研究開発(成果を国際学会に投稿することは推奨) ・学生を含むご自身の研究領域に関するプロジェクトのマネジメント ・企業との共同研究プロジェクト、年間数コマ程度の講義担当(ご興味とすり合わせてご調整)
必須スキル ・博士の学位を有する方 ・機械学習に関する研究・論文執筆経験 ・PyTorch, TensorFlow, JAX等の深層学習ライブラリの利用経験 歓迎スキル ・関連分野のトップ国際会議(下記は例)での主著論文を含む研究業績(特任助教・特任講師については必須)。 機械学習基礎:ICLR, ICML, NeurIPS 言語系:ACL, NAACL, EMNLP 画像系:CVPR, ECCV, ICCV ロボティクス:IROS, ICRA, RSS, CoRL ※マネジメント経験は必須ではありませんが、業務の一環として学生のマネジメントが発生する可能性はございます
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550~1400万
【職務内容】 大規模言語モデル(LLM)の実用化が加速すると同時に,その本質的な理解や社会実装する上でのリスクを制御する手法など,行うべき重要な研究開発テーマは増加しています。松尾研は,これまでLLMに関する主要な研究を精力的に行い,100億パラメータサイズで日英2ヶ国語対応のLLMWeblab-10Bの開発なども行ってきました。今後も,LLMに関する研究開発の取り組みを更に加速させます。 現在,松尾研では,LLMの理解と制御に関する研究と開発両方の人材を募集しておりします。 ※以下は採用後に取り組んでいただく研究例の一例です。 [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 (継続事前学習,固有ドメイン知識,論理推論能力を高める方法,学習データと発現する能力との関係の分析,Unlearningなど) [2] LLMの動作原理の理解 (In Context LearningやPromptingの原理の理論的・実験的解明,Chain of Thought等の発展的なPrompting戦略,Probingや介入によるTransformerの内部状態の分析手法の構築など) [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 (Bias, Hallucination, Watermark, Copyright, Privacy等の社会的問題に対する評価,解決方法など) [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 (Retrieval Augmented Language Model, Tool Autmgenet Language Model, 状態空間モデルなどの次世代アーキテクチャ,Transformerの軽量化,LLMにルールを遵守させる方法,マルチモーダルに関する研究,ロボティクスとの融合など)
必須スキル ※下記の4点の条件を満たしている方 ・Computer Science,自然言語処理などの関連領域での修士以上の学位を有する方(あるいは取得見込みの方) ・言語モデルに関する直近2年以上の研究経験(もしくはそれ相当のスキル) ・国内会議(下記は例)での自然言語処理分野の主著論文を含む研究業績 JNLP,JSAI,IBIS ・日本語および英語でのコミュニケーション及び文章作成能力を有すること. 歓迎スキル ・Computer Science,自然言語処理などの関連領域での博士の学位を有する方(あるいは取得見込みの方) ・言語モデルに関する3年以上の研究経験(もしくはそれ相当のスキル) ・トップ国際会議(下記は例)での言語系分野の主著論文を含む研究業績 機械学習基礎:ICLR, ICML, NeurIPS 言語系:ACL, NAACL, EMNLP ・マルチノードマルチGPUでの言語モデル学習経験 ※マネジメント経験は必須ではありませんが、業務の一環としてマネジメントが発生する可能性はございます
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700~950万
◤募集背景◢ 当社では1987年のOracle Database取扱開始から35年以上にわたり、お客様のデータベース構築・運用を支援してきました。企業の競争力の源泉である「データ」を安心、安全に保持するためのデータベースは企業システムにおける根幹・心臓部だと考え、私たちは取り組んでいます。今ではOracle DatabaseだけでなくPostgreSQLやEDBといったデータベース製品群と、それらが稼働するオンプレミス、パブリック・クラウドのプラットフォームも含めて提供し、「Oracle Databaseの当社」から「データベース分野の当社」へと成長し進化を続けています。 データベース事業は当社の中核ビジネスに成長し、中期経営計画のなかで最も注力すべき事業の一つに挙げられています。お客様から多くのご期待をいただいている現状に甘んじることなく、私たちはデータプラットフォームのプロフェッショナルとして、お客様に新たな価値と体験を提供していくため、データベースやクラウドの分野に強い関心を持ち、共に成長できる新たな仲間を求めています。データベース分野での経験と、お客様に価値を提供する熱意、今の自分よりも成長しようとする意志を何よりも重視しています。 お客様と当社の仲間と共に成長し、新たなビジネスの成功を創造する仕事に挑戦しましょう。 (主な受賞歴) 「Oracle Japan Award 2023 」において、当社はOracle Cloud Infrastructureを含むOracle Databaseビジネスに関して最も著しい功績を達成したパートナーとして「Best Partner of the Year」を受賞しています。 「EDBパートナーキックオフ 2024 」において、当社はEDBビジネスに関して国内で最も著しい功績を達成したパートナーとして「Partner of the Year」を受賞しています。 ◤仕事内容◢ データベースを中心に専門性を高め、データベース分野のスペシャリストとして活動します。データベースに関わるお客様の課題を把握し、解決策をご提案します。担当のデータベース製品だけでなく、さらにはオンプレミスやクラウド環境など様々なプラットフォームでのご提案、お客様のビジネスを成功に導く様々な技術支援(設計、構築、技術サポート、コンサルティング)を担当し、ご希望をお伺いしながら、ご経験やスキルを踏まえて最も活躍できるチームに所属します。 具体的には 私たちの主な業務をカテゴリごとに記載します。 ・プリセールス(ご契約前の提案フェーズ) 製品や技術サービスの紹介、営業に帯同した提案活動 要件ヒアリング、提案書の作成、プレゼンテーション 企画セミナーの担当 ・ポストセールス データベース/クラウドインフラの設計、導入、構築 製品バージョンアップ、データベースの移行 データベースのバックアップやディザスタリカバリ環境の設計、構築 データベースの診断、チューニング ご経験や保有されているスキルにあわせて、まずはポストセールス業務から経験の幅を広げていきます。 <ミッション> データベース分野のスペシャリストとして、お客様へ安心と信頼を継続してお届けし、お客様の企業活動の成功に貢献する。 <担当分野/製品> 就業当初はご希望やご経験、スキルを踏まえて以下の製品から1つのデータベースを選定して担当し、ゆくゆくは複数の製品担当として、データベース分野のスペシャリストを目指します。 Oracle Oracle Cloud EDB(PostgreSQL) <入社後に得られるスキル、経験> ■データベース分野の深い知識と経験 ・メーカーから得られる最新情報や、お客様の課題を解決するデータベース分野全体の提案からデータベース、ハードウェア、ネットワーク、クラウドプラットフォームといった幅広く深い知識を習得できます ・データベースに関する難易度の高い技術支援の提供やトラブルシュート、チューニング経験により、該当製品に対する業界トップクラスの技術支援スキルと問題解決能力を習得できます ・特定製品だけでなくデータベース分野をカバーする提案や技術支援の経験から、様々なDBMS製品とデータベース周辺ツールに知識と経験の幅が広がり、データベース分野のスペシャリストになることができます ■プロジェクトマネジメントスキル ・多くのお客様からいただく大規模なデータベース構築、更改プロジェクトでのプロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーの経験から、プロジェクトをリードし、まとめあげていくスキルを習得できます
<必須(MUST)> 以下を全て満たしている方 ・基礎DBアーキテクチャの理解 Oracle DBの物理構成 代表的プロセスの役割 チェックポイント リカバリ機構 ・基礎DB構築・運用管理・データ移行の経験 シングル構築の経験2回以上 自身が構築した環境の運用管理経験 自身が構築した環境の運用手順書の作成経験 ・データ移行経験 ・パッチ適用またはバージョンアップ経験 <歓迎(WANT)> ・データベースに関するトラブルシュートの経験 ログから問題が発生している箇所を特定し、自ら調査した経験 ・SQLチューニングの経験 索引作成や統計情報再取得によるSQL性能問題を解決 ・プロジェクトリーダー ・チームマネジメント
1972年設立の独立系ソフトウェア専門商社。国内外の優れたパッケージソフトウェアを発掘・提供し、企業のIT課題解決を支援しています。データベース、システム運用管理、セキュリティ、データ活用など幅広い領域で、製品選定・導入支援・技術サポート・教育・コンサルティングを展開。特定メーカーに縛られない提案力と、導入後まで伴走する手厚いサポートを強みとしています。平均勤続年数は12.9年、売上高は537億円(2025年度)
650~800万
◤募集背景◢ 当社では1987年のOracle Database取扱開始から35年以上にわたり、お客様のデータベース構築・運用を支援してきました。企業の競争力の源泉である「データ」を安心、安全に保持するためのデータベースは企業システムにおける根幹・心臓部だと考え、私たちは取り組んでいます。今ではOracle DatabaseだけでなくPostgreSQLやEDBといったデータベース製品群と、それらが稼働するオンプレミス、パブリック・クラウドのプラットフォームも含めて提供し、「Oracle Databaseの当社」から「データベース分野の当社」へと成長し進化を続けています。 データベース事業は当社の中核ビジネスに成長し、中期経営計画のなかで最も注力すべき事業の一つに挙げられています。お客様から多くのご期待をいただいている現状に甘んじることなく、私たちはデータプラットフォームのプロフェッショナルとして、お客様に新たな価値と体験を提供していくため、データベースやクラウドの分野に強い関心を持ち、共に成長できる新たな仲間を求めています。データベース分野での経験と、お客様に価値を提供する熱意、今の自分よりも成長しようとする意志を何よりも重視しています。 お客様と当社の仲間と共に成長し、新たなビジネスの成功を創造する仕事に挑戦しましょう。 (主な受賞歴) 「Oracle Japan Award 2023 」において、当社はOracle Cloud Infrastructureを含むOracle Databaseビジネスに関して最も著しい功績を達成したパートナーとして「Best Partner of the Year」を受賞しています。 「EDBパートナーキックオフ 2024 」において、当社はEDBビジネスに関して国内で最も著しい功績を達成したパートナーとして「Partner of the Year」を受賞しています。 ◤仕事内容◢ データベースを中心に専門性を高め、データベース分野のスペシャリストとして活動します。データベースに関わるお客様の課題を把握し、解決策をご提案します。担当のデータベース製品だけでなく、さらにはオンプレミスやクラウド環境など様々なプラットフォームでのご提案、お客様のビジネスを成功に導く様々な技術支援(設計、構築、技術サポート、コンサルティング)を担当し、ご希望をお伺いしながら、ご経験やスキルを踏まえて最も活躍できるチームに所属します。 具体的には 私たちの主な業務をカテゴリごとに記載します。 ・プリセールス(ご契約前の提案フェーズ) 製品や技術サービスの紹介、営業に帯同した提案活動 要件ヒアリング、提案書の作成、プレゼンテーション 企画セミナーの担当 ・ポストセールス データベース/クラウドインフラの設計、導入、構築 製品バージョンアップ、データベースの移行 データベースのバックアップやディザスタリカバリ環境の設計、構築 データベースの診断、チューニング ・事業企画 販売戦略立案 メーカー対応 各種イベントの企画、運営 ・教育 製品活用に向けた各種トレーニング 個社別オンサイトトレーニング オンデマンド研修 <ミッション> データベース分野のスペシャリストとして、お客様へ安心と信頼を継続してお届けし、お客様の企業活動の成功に貢献する。 <担当分野/製品> 就業当初はご希望やご経験、スキルを踏まえて以下の製品から1つのデータベースを選定して担当し、ゆくゆくは複数の製品担当として、データベース分野のスペシャリストを目指します。 Oracle Oracle Cloud EDB(PostgreSQL) <入社後に得られるスキル、経験> ■データベース分野の深い知識と経験 ・メーカーから得られる最新情報や、お客様の課題を解決するデータベース分野全体の提案からデータベース、ハードウェア、ネットワーク、クラウドプラットフォームといった幅広く深い知識を習得できます ・データベースに関する難易度の高い技術支援の提供やトラブルシュート、チューニング経験により、該当製品に対する業界トップクラスの技術支援スキルと問題解決能力を習得できます ・特定製品だけでなくデータベース分野をカバーする提案や技術支援の経験から、様々なDBMS製品とデータベース周辺ツールに知識と経験の幅が広がり、データベース分野のスペシャリストになることができます ■プロジェクトマネジメントスキル ・多くのお客様からいただく大規模なデータベース構築、更改プロジェクトでのプロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーの経験から、プロジェクトをリードし、まとめあげていくスキルを習得できます
<必須(MUST)> ・ITエンジニアとしての経験1年以上 ・業務におけるWindowsおよびLinuxの利用経験(どちらも必須) ・ITインフラ(ネットワーク、サーバー、データベースなど)における実務経験 <歓迎(WANT)> ・DBMS関連の実務経験 ・お客様要望のヒアリング経験
1972年設立の独立系ソフトウェア専門商社。国内外の優れたパッケージソフトウェアを発掘・提供し、企業のIT課題解決を支援しています。データベース、システム運用管理、セキュリティ、データ活用など幅広い領域で、製品選定・導入支援・技術サポート・教育・コンサルティングを展開。特定メーカーに縛られない提案力と、導入後まで伴走する手厚いサポートを強みとしています。平均勤続年数は12.9年、売上高は537億円(2025年度)
730~1310万
デジタルツイン・フィジカルAIを核とした、サイバーフィジカル技術の開発をリードしていただきます。 ■Omniverse/Isaac Sim等のシミュレーション環境と、AI(模倣学習・強化学習等)を活用し、製造プロセスのモデル化・最適化、設備の知能化・自律化に向けた要素技術を開発。 ■ロボット関連部署の実機も活用しながら、社内の関係部署や外部の研究機関・企業と連携し、研究開発テーマの設定からPoC、製造現場への展開まで一貫して推進。 ◆おすすめポイント◆ ■ファスナー製造で世界シェアNo,1!北陸ではトップクラスの年収です! ■商品の素材から企画開発だけでなく、量産用の製造装置までを自社一貫生産しており、完全内製化を実現しています。 ■キャリア面はもちろん、働き方も整備され充実しているため、技術者の離職率が非常に低いです。「技術者が働きやすい会社」を実現しています! ■UIターンの方歓迎!住宅手当も非常に充実しています。(家賃の7割補助※上限あり、転居費用負担)
【必須要件】 ■理系大学院修了、または同等の専門知識・スキルを実務経験等を通じて有する方 ■Pythonおよびライブラリ(Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn等)を用いたデータ・統計解析またはAIモデル作成経験(1年以上) ■PCスキル:中級(各ソフトウェアの基本的な使い方を習得し、文章作成や表計算を行うことができる) ■語学:英語中級(TOEIC600~750点) 【歓迎要件】 ■AI開発、または外注プロジェクトマネジメントの経験(2年以上) ■PoCから現場導入まで一貫して推進した経験 ■AI・ロボット学習/開発関連ツールのいずれかに関する知識または利用経験 ■JDLA G検定・E資格、Kaggleの経験 ■PCスキル:上級(各ソフトウェアの応用的な使い方を習得し、文章作成、表計算やデータベースの作成ができる) ■語学:英語上級(TOEIC750点~)
YKK株式会社/ファスニング製品の製造・販売、グループ内向けの各種製造機械・装置・金型等の開発および製造 YKK AP株式会社/住宅用商品・ビル用商品等の設計、製造、施工および販売
900~1500万
【求める期待・役割】 シニアリサーチサイエンティストとして、会社のミッション・事業戦略・市場環境を踏まえてELYZAの研究開発の方向性を構想し、研究テーマの立案から実験設計・検証・発信までを一貫して推進する中核的な役割を担っていただきます。 研究戦略の策定:生成AI領域における中長期の研究テーマの立案とロードマップの策定 事業連携:他事業部との連携に基づく、社会実装と事業インパクトを見据えた研究課題の設定・論点整理 研究開発の推進:基盤モデルに関する新規アルゴリズム・アーキテクチャ・学習手法の提案と検証 チーム牽引:リサーチエンジニアや他職種を巻き込んだ実験計画の立案・推進・レビュー プレゼンス向上:論文・技術ブログ・モデル公開・登壇など多様な形での社外発信による、ELYZAの研究プレゼンス向上 【本ポジションの魅力】 国内最大級の計算資源(GPU)を活用した基盤モデルの研究開発を通して、研究とエンジニアリングの両面で専門性を高めることができる ソリューションチームやプロダクトチームと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる 経産省「GENIAC」や産総研プロジェクトなど、大規模な国策プロジェクトにも参画できる 高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫した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 【開発環境】 セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。 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
必須スキル 【以下、いずれも必須】 機械学習・深層学習分野に関する専門的な知識と、5年以上の研究開発経験 Pythonを用いたモデル実装・実験・評価の実務経験 チームメンバーと協調しつつ、プロジェクトをリードできるコミュニケーション能力 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 / Native-level Japanese proficiency 歓迎スキル 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 コンピュータサイエンス分野もしくは機械学習のトップカンファレンスでの採択実績 基盤モデルに関する先端的なトピックでの研究実績(事前学習、SFT、RL、Agent、Test-time-scaling等) FSDP、DeepSpeed、Megatron等を使用したマルチノードでの分散学習経験 産学連携や共同研究、国策プロジェクト等での研究推進・プロジェクトマネジメント経験
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900~2000万
【業務内容】 学習データ・モデル・現場での実装と評価まで、ロボット基盤モデルの研究開発を担っていただきます。 Embodied AIモデルの開発: 既存のオープンモデルに対し、特定ユースケースに特化した学習を行い、精度と堅牢性を高める。模倣学習、強化学習(RL)、推論最適化などの技術を適用・拡張する。 PoC案件の技術リードと社会実装: 顧客の現場課題に対しどのようなロボット構成・AIモデルで解決可能かの技術検証を行う 現場特有のドメインデータを用いたファインチューニングやエッジデバイスへの実装を主導する ドメイン特化型マルチモーダル学習とデータループ構築: 画像・テキストに加え、「Action(軌跡や関節角度)」もモダリティとして扱う学習基盤を構築 PoC推進チームと密に連携し、現場の失敗データ等をモデル改善に組み込むデータフライホイールを設計する ハイブリッド制御設計とシステム統合: 「学習ベース(AI)のアプローチ」と「ルール・アルゴリズムベースの制御アプローチ」の境界とトレードオフを正確に評価し、実機上で安定して動作することを目指したソフトウェアモジュール 最新手法の実装と精度検証: LLM/VLM領域で発展する学習手法やモデルアーキテクチャ等について、Embodied AI領域への応用可能性を検証し、実装・評価する 【本ポジションの魅力】 基盤モデルの研究経験を、新しい領域で試せる ロボット基盤モデルはLLM・VLMの延長線上にある研究領域で、データ設計や学習、評価といったこれまでの経験を土台に、物理世界という新しい対象に取り組めます。ロボティクスの知見は、入社後に身につけていただけます。 研究に必要な資源が、グループの中にそろっている KDDIグループの持つ豊富なGPU環境、国内外から調達を進めている多様なロボット、グループ各社の店舗や物流の現場など、研究に必要な計算資源・実機・データをグループの中でそろえられます。KDDIは経済産業省・NEDOのGENIACで、小売・物流向けロボット基盤モデルの研究開発事業にも採択されています。 ELYZAで進めている、AIが研究の改善サイクルを担う自律研究基盤(ELYZA RSI Research)も、ロボットの研究に活用していきます。 研究の成果が、現場で使われる ELYZA Roboticsでは、2026年から小売・物流・製造・サービス業などの現場でPoCを進め、研究で生まれたモデルを現場で動かし、現場で得られたデータを次の研究に活かしていきます。 異なる強みを持つメンバーと、立ち上げ期から組める ELYZAやKDDI総合研究所をはじめ、KDDIグループで基盤モデルの開発や先端研究に取り組んできたメンバーが集まっており、300名以上の専門組織の構築を目指す会社の初期メンバーとして、研究の方向性づくりから関われます。 【開発環境】 セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。 主な対象ハードウェア: シングル・ダブルアーム、デクスタラスハンド、ヒューマノイド AI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 社内コミュニケーションツール:Slack, Google Meet, MetaLife シミュレーター:MuJoCo、Isaac Sim AI関連ツール:Claude Code、Devin、Gemini Pro、Notion AI ほか 開発周辺ツール:Google Drive, Figma, GitHub
【必須スキル】 ・深層学習の実務経験:PyTorch等のフレームワークを用いたモデル開発および学習パイプライン構築 ・ソフトウェアエンジニアリング:PythonまたはC++を用いた実務での開発経験 ・ロボティクスへの関心:AIモデルの物理世界への適用や基礎概念のキャッチアップ意欲(※ロボティクス実務・ROS不問) ・社会実装への強い意欲:論文上のスコアではなく実用性を最重視するマインドセット ・日本語スキル:ネイティブレベルのコミュニケーション能力 【歓迎スキル】 ・VLA、World Model、ロボット学習等の研究開発経験 ・LLM/VLMの事前・事後学習、スケーリング、データ混合の検証経験 ・マルチノードによる大規模分散学習の経験 ・オープンVLA(π0等)、フレームワーク(openpi, lerobot)、データセット(Open X-Embodiment等)の取扱経験 ・物理シミュレータ(Isaac Sim等)の環境構築、またはROS/ROS2での制御経験 ・Top-tierカンファレンスでの主著論文採択実績 ・特定ドメインに特化したAIモデルの開発・社会実装経験
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