1A03. シニア機械学習エンジニア（Applied Research Engineer）

1A03. シニア機械学習エンジニア（Applied Research Engineer） 仕事概要 ### 【募集背景】 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。 私たちが目指すのは、技術ありきの開発ではなく、顧客や社会のシグナルを読み解き”課題ドリブン”で先端技術をエンタープライズ領域にカスタマイズし、世の中に前例のない社会実装を実現することです。クライアントとともに、現場に根付き、実際に価値を生み続けるソリューションを届けることを使命としています。 具体的には、日本有数の基盤モデル研究開発力を活かし、金融・製造・医療・行政といった専門性が極めて高い領域における社会実装に挑戦しています。 汎用モデルだけでは解決が困難なこれらの領域・課題に対し、「特化モデル開発」「マルチモーダル」「軽量化」などのアプローチを選定し、顧客の現場に価値を実装する一気通貫のプロセスを牽引していただきます。 ### 【求める期待・役割】 API利用に留まらず、LLM・音声・VLMのモデル開発など、MLエンジニアリングが求められるテーマを幅広くリードし、顧客課題を解決していただきます。コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、先端技術の社会実装に向けて、以下のフェーズを推進します。 - 顧客の本質的な課題を深く理解し、LLMなどの先端技術を活用した最適なソリューションを設計・検証する - 論文や最新技術動向を追いながら、エンタープライズ領域の実課題に適用可能な形に翻訳・カスタマイズする - 大手企業のパートナーとともに、現場に根付く社会実装を実現し、新たな価値を生み出す - コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、ユーザー体験に直結するアプリケーションを構築する - チーム横断的に知見共有や仕組み化を進め、再現性のある社会実装の加速に貢献する ### 【本ポジションの魅力】 **研究と社会実装の狭間で、LLMを含む先端技術を価値ある形に開発できる環境があります。** - 「Applied Research」の最前線：論文・研究成果をそのまま適用するのではなく、社会実装に繋げる面白さ - 成果創出までの裁量：PoC止まりではなく、導入・継続改善までコミットできる裁量と責任 - 社会的インパクト：大手企業や行政機関など社会影響力の大きい顧客とのプロジェクト - 多様なキャリア： 研究開発チームと実装プロジェクトを横断する体制で、柔軟なキャリア形成が可能 ### 【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 ### 【募集背景】 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。 私たちが目指すのは、技術ありきの開発ではなく、顧客や社会のシグナルを読み解き”課題ドリブン”で先端技術をエンタープライズ領域にカスタマイズし、世の中に前例のない社会実装を実現することです。クライアントとともに、現場に根付き、実際に価値を生み続けるソリューションを届けることを使命としています。 具体的には、日本有数の基盤モデル研究開発力を活かし、金融・製造・医療・行政といった専門性が極めて高い領域における社会実装に挑戦しています。 汎用モデルだけでは解決が困難なこれらの領域・課題に対し、「特化モデル開発」「マルチモーダル」「軽量化」などのアプローチを選定し、顧客の現場に価値を実装する一気通貫のプロセスを牽引していただきます。 ### 【求める期待・役割】 API利用に留まらず、LLM・音声・VLMのモデル開発など、MLエンジニアリングが求められるテーマを幅広くリードし、顧客課題を解決していただきます。コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、先端技術の社会実装に向けて、以下のフェーズを推進します。 - 顧客の本質的な課題を深く理解し、LLMなどの先端技術を活用した最適なソリューションを設計・検証する - 論文や最新技術動向を追いながら、エンタープライズ領域の実課題に適用可能な形に翻訳・カスタマイズする - 大手企業のパートナーとともに、現場に根付く社会実装を実現し、新たな価値を生み出す - コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、ユーザー体験に直結するアプリケーションを構築する - チーム横断的に知見共有や仕組み化を進め、再現性のある社会実装の加速に貢献する ### 【本ポジションの魅力】 **研究と社会実装の狭間で、LLMを含む先端技術を価値ある形に開発できる環境があります。** - 「Applied Research」の最前線：論文・研究成果をそのまま適用するのではなく、社会実装に繋げる面白さ - 成果創出までの裁量：PoC止まりではなく、導入・継続改善までコミットできる裁量と責任 - 社会的インパクト：大手企業や行政機関など社会影響力の大きい顧客とのプロジェクト - 多様なキャリア： 研究開発チームと実装プロジェクトを横断する体制で、柔軟なキャリア形成が可能 ### 【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 **ドメイン特化モデル開発** - 特定ドメイン（医療・金融・行政等）のデータを用いたLLMのファインチューニング・継続事前学習の経験 - ドメイン特化タスクに対するベンチマーク構築・評価・改善の経験 - ドメイン特有のデータ形式の理解と前処理の実装経験 **ドメイン固有のデータ解析** - 機密性の高い文書の匿名化・構造化・情報抽出などのテキスト処理システムの開発経験 - 人流データなど大規模時系列データの解析・可視化・予測モデル構築の経験 - LLMと時系列データ・信号処理を組み合わせた分析システムの開発経験 **AIエージェント** - AI Agent/Multi Agent Systemの設計・実装経験 - Tool Use/Function Calling/MCP等を活用した外部ツール、Agent間連携 - Agentic WorkflowやAgentic RAGの構築 **LLM軽量化・最適化・リアルタイム推論** - LLMの量子化・蒸留・プルーニング等の軽量化技術の実装経験 - 推論高速化のための最適化技術（モデル並列化、バッチ処理等）の実装経験 - 限られた計算リソースでの高精度LLMの構築経験（小型化と性能のトレードオフ設計） - リアルタイム推論が求められるシステムの設計・実装経験 - エッジデバイスやローカルPC環境で動作する小型LLMの開発・最適化経験 **マルチモーダルLLM** - マルチモーダルLLMを用いた、テキストと非テキストデータを統合した解析システムの開発経験 - 音声認識・ボイスボット等の音声LLMシステムの開発経験 **その他** - 特定ドメイン（医療・金融・行政等）での業務経験や深い知識 - クライアント折衝・プロジェクトマネジメントの経験 - チーム開発の経験 - 顧客課題の理解・要件定義・技術提案の経験 求める人物像 - "Long Term Greedy"（目先の利益を追い求めるのではなく、 より広い視野で、より長期的な視点で最適化を行う）というELYZAのバリューに共感し、実践できる方 - 新技術を「研究的に試す」だけでなく「社会で活きる形」に変換することに喜びを感じる方 - 抽象的な課題に対して自ら仮説を立て、検証を回すことが好きな方 - チームと共に知を積み重ね、挑戦し続けられる方 応募概要 給与 ◆想定年収：9,000,000円～15,000,000円 ◆月給：625,000円～ ※経験・能力を考慮の上、決定いたします ＜内訳＞ 月額基本給：376,913円～ 固定残業手当（38時間/月）：139,871円～ 深夜残業手当（19時間/月）：13,988円～ 職能手当：94,228円～ ※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 ・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。 ・オンラインオフラインご希望に応じて実施します。ご希望に応じてオフィス見学オフラインコミュニケーションを実施します。 ・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。