どんな仕事か: - エージェント研究開発
異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
新しい推論・計画・検索手法の研究開発
マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発
最新論文の調査・再現・改良実装
- 評価・ベンチマーク
大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
合成データ生成・評価ベンチマーク設計
モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体)
- プロダクション課題の解決
推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等)
モデル学習用データミックスの作成・最適化
エージェント評価フレームワークの高度化
本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング
- 技術移転・発信
Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング
学術機関・OSS コミュニティとの連携
求められるスキルは: 必須 - コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における修士号・博士号を有すること
- LLM を用いた複雑なエージェントシステムの開発経験
- ソフトウェアエンジニアリングと ML における十分な実務経験
- LLM のプロンプト作成、および / または言語モデルを使ったプロダクト開発の経験
- PyTorch / JAX での大規模モデル学習・推論の経験
- LLM / Transformer アーキテクチャの深い理解
- 論文読解・再現実装の能力
- Python での高品質なコード実装力
- 言語レベル : いずれか必須
- 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)
- 英語 : ビジネスレベル

歓迎【歓迎スキル・経験】
- 大規模な強化学習（Large-scale RL on language models）の経験
- マルチエージェントシステムの設計・実装経験
- トップカンファレンス（NeurIPS / ICML / ACL / EMNLP 等）での論文発表
- RLHF / DPO 等のアライメント手法の実装経験
- マルチモーダルモデル（Vision-Language 等）の経験
- エージェント評価・安全性研究の経験
- 博士号（CS / ML / NLP / 関連分野）
- 英語での研究コミュニケーション能力
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 新宿区
勤務時間は: 10:00~19:00/※8時間
給与はどのくらい貰えるか: 1200万円～2000万円 ※提示年収は、今までのご経験や選考の中でのご評価によって決定いたします。最低年収を下回る可能性もございますので、あらかじめご了承ください。
休日休暇は: 土曜日,日曜日,祝日／完全週休二日制(土日祝)、年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日～1月3日）、慶弔休暇
どんな選考プロセスか: 書類選考 → Homework → 面接（4～5回）→ 内定

【JAPAN AI】Research Engineer, LLM/Agent / Japanese

製品開発・研究