1A02. 機械学習エンジニア（LLMソリューション開発）

1A02. 機械学習エンジニア（LLMソリューション開発） 仕事概要 ### 【ELYZAについて】 ELYZA（イライザ）は東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。「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）を中核としつつ、VLM/VLAや音声モデル、AIエージェント、さらには Physical AI 領域へと広がる先端技術を、顧客課題を起点として社会実装することに挑戦しています。 ### 【ソリューション事業部について】 私たちは主に大手企業・行政機関との共同研究プロジェクトを通じて、LLMをはじめとした先端技術による課題解決を目指しています。ただ新しい技術を導入するのではなく、顧客現場を深く理解し、「長く使われ続け、本当に業務に価値をもたらすAI」の提供を追求しています。 ELYZAには共通基盤（ELYZA Platform）が構築されており、開発したAIシステムを「プロダクト（AIアプリケーション）」としてすぐに顧客に届けることができます。また、都度インフラやフロントを開発する必要がなく、開発したAIモジュールをアセットとして蓄積・活用できるため、MLEとして顧客価値の最大化に集中できる環境です。 本ポジションでは、この強力な基盤を活用しながら顧客1社1社に伴走し、要件定義からモデリング、導入、そして「現場に定着させるための継続的な運用改善」まで地道に泥臭く向き合っていただける機械学習エンジニアを募集します。 ### 【業務内容】 コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、LLM や AI Agent 、あるいは音声・VLMなどを組み合わせたAIソリューション開発・改善をリードしていただきます。 ◆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（※ ビジネスコンサルタントと協働） ◆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（※ ソフトウェアエンジニアと協働し、自社開発の基盤「ELYZA Platform」への組み込みを行います） 業務紹介記事はこちら：https://note.com/elyza/n/n14515ae34efc ### 【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 主にビジネスコンサルタントが顧客折衝・調整を行うため、機械学習エンジニアは上流工程から関わりつつも、顧客課題に対する技術アプローチを設計することに集中できます。実装においても「ELYZA Platform」を活用できるため、MLEとしての価値創出に集中して取り組んでいます。 ◆顧客と距離が近く、成果や継続改善の効果を実感できる スタートアップならではの規模感により、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。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。 ◆最先端技術にキャッチアップし続けられる点 研究開発を続けるチームが社内にあり、彼らとの情報交換・協働によって、常に先端技術にキャッチアップすることができます。チーム横断の論文輪読会、勉強会も頻繁に開催されており、意欲さえあれば様々なことを学びながら業務に活かしていただけます。 ### 【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。** - 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 - 開発周辺ツール：Google Drive , Figma , GitHub , VS Code (任意) - コミュニケーションツール：Slack , Notion , Google Meet 必須スキル ### 【ELYZAについて】 ELYZA（イライザ）は東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。「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）を中核としつつ、VLM/VLAや音声モデル、AIエージェント、さらには Physical AI 領域へと広がる先端技術を、顧客課題を起点として社会実装することに挑戦しています。 ### 【ソリューション事業部について】 私たちは主に大手企業・行政機関との共同研究プロジェクトを通じて、LLMをはじめとした先端技術による課題解決を目指しています。ただ新しい技術を導入するのではなく、顧客現場を深く理解し、「長く使われ続け、本当に業務に価値をもたらすAI」の提供を追求しています。 ELYZAには共通基盤（ELYZA Platform）が構築されており、開発したAIシステムを「プロダクト（AIアプリケーション）」としてすぐに顧客に届けることができます。また、都度インフラやフロントを開発する必要がなく、開発したAIモジュールをアセットとして蓄積・活用できるため、MLEとして顧客価値の最大化に集中できる環境です。 本ポジションでは、この強力な基盤を活用しながら顧客1社1社に伴走し、要件定義からモデリング、導入、そして「現場に定着させるための継続的な運用改善」まで地道に泥臭く向き合っていただける機械学習エンジニアを募集します。 ### 【業務内容】 コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、LLM や AI Agent 、あるいは音声・VLMなどを組み合わせたAIソリューション開発・改善をリードしていただきます。 ◆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（※ ビジネスコンサルタントと協働） ◆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（※ ソフトウェアエンジニアと協働し、自社開発の基盤「ELYZA Platform」への組み込みを行います） 業務紹介記事はこちら：https://note.com/elyza/n/n14515ae34efc ### 【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 主にビジネスコンサルタントが顧客折衝・調整を行うため、機械学習エンジニアは上流工程から関わりつつも、顧客課題に対する技術アプローチを設計することに集中できます。実装においても「ELYZA Platform」を活用できるため、MLEとしての価値創出に集中して取り組んでいます。 ◆顧客と距離が近く、成果や継続改善の効果を実感できる スタートアップならではの規模感により、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。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。 ◆最先端技術にキャッチアップし続けられる点 研究開発を続けるチームが社内にあり、彼らとの情報交換・協働によって、常に先端技術にキャッチアップすることができます。チーム横断の論文輪読会、勉強会も頻繁に開催されており、意欲さえあれば様々なことを学びながら業務に活かしていただけます。 ### 【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。** - 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 - 開発周辺ツール：Google Drive , Figma , GitHub , VS Code (任意) - コミュニケーションツール：Slack , Notion , Google Meet 歓迎スキル - コンピューターサイエンスの修士、またはそれに準じる知識/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 - オープンソースLLMのファインチューニングの経験 - FastAPI等を用いた、Web APIやバックエンドシステムの構築・運用経験 - 機械学習モデル・AIモジュールのプロダクションインや実運用経験 - クライアント折衝を含むプロジェクトマネジメント経験 - チーム（複数人）での開発経験 求める人物像 - 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 応募概要 給与 ◆想定年収：6,000,000円～15,000,000円 ◆月給：400,000円～ ※経験・能力を考慮の上、決定いたします ＜内訳＞ 月額基本給：301,530円～ 固定残業手当（38時間/月）：89,518円～ 深夜残業手当（19時間/月）：8,952円～ ※グレードに応じた職務手当の支給あり ※超過した時間外労働の残業代は1分単位で支給 ◆業績評価：年2回 勤務地 ### 【本社所在地】 ◆東京都文京区本郷3-15-9 SWTビル 5・6F ### 【就業場所】 ◆本社または自宅（変更の範囲なし） ※フルリモートワーク可 ### 【リモートワークについて】 ◆基本的にはフルリモート体制 居住地は日本国内に限ります（海外に居住してのフルリモート不可） ◆リモート/出社自由選択（出社回数規定/制限なし） メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。 北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。 雇用形態 正社員 勤務体系 ### 【就業時間】 ◆スーパーフレックスタイム制（コアタイムなし：フレキシブルタイム6:00～22:00） ◆1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数 ※時間外労働あり（直近半年平均5～15時間程度） ・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。 ・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。 ### 【休日休暇】 ◆年間休日120日（2025年度） ◆完全週休2日制（土日祝休み） ◆年末年始休暇 ◆有給休暇（入社時付与　※付与日数は入社月による） ◆産前産後休暇 ◆育児休暇 ◆慶弔休暇 試用期間 あり（3ヶ月） ※期間中の条件変更なし 福利厚生 ### 【保険】 ◆各種社会保険完備（関東ITソフトウェア健康保険組合加入） ### 【諸手当】 ◆通勤交通費 ### 【その他】 ◆ストックオプション制度あり ◆Gemini Pro、Claude Code、Devin、Cline、Notion AI など各種AIツールを利用可 ◆必要書籍を経費にて購入可能 ◆オフィスにて各種ソフトドリンク/コーヒー/炭酸などのドリンクやスナック無料提供 ◆副業・兼業OK（要申請） ◆入社後研修あり ◆週1.5日の「No Meeting Day」あり（毎週金曜終日・水曜午前） ◆内閣府ベビーシッター券の利用（1回4,400円の補助が受けられます） ### 【社内コミュニケーション】 ◆グループウェア：Google Workspace ◆Notion、Slackによる透明性の高い情報共有 ◆DiscordやMetalifeなどバーチャルオフィスの活用 ◆メンター制度、チューター制度あり ◆月1〜2回の顧客事例共有、最新技術の勉強会、論文輪読会の開催 ◆月1回程度の懇親会 ### 【選考プロセス】 書類選考→カジュアル面談/HR面談→1次面接→2次面接→最終面接→内定・オファー面談 ・選考意思を確認後、1～3回程度の面接を経て最終面接を実施します。 ・選考プロセスの中で、双方の理解促進のためにカジュアル面談や、ご希望に応じて体験入社等を実施いたします。 ・面接の形式については、オンライン/オフラインをご希望に応じて選択できます。またオフィス見学を実施することも可能です。 ・リファレンスチェックの実施を行います。詳細は選考に進んだ際にご案内させていただきます。