なぜ募集しているのか: ELYZAでは、自社独自の日本語LLM「ELYZA LLM for JP」の研究開発を加速させるため、Labチームの採用を強化しています。（※LLM=大規模言語モデル）

Labチームでは、「技術の価値は、社会実装し還元されてこそ」という考えのもと、技術が社会に実装され大きなインパクトを生むこと、そしてELYZAのプロダクトや事業を大きく成長させることを目指し、現在はLLMの社会実装というミッションに取り組んでいます。

ミッションの実現に向けて、メンバーそれぞれが裁量を持ち、素早く仮説検証サイクルを回すことを重視しており、ELYZAの競争優位性を高める活動に取り組んでいます。
どんな仕事か: 「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」においてAI開発プロジェクトをリードし、社会や企業に対してバリューを出す事が最大のミッションです。
【業務内容】
「日本語の汎用LLM」や「特化型のLLM」の開発に係るサーベイ、データ準備、学習、評価といった業務全般と、LLMの実用化に係るモデルの軽量化/高速化やRAGやAgentといったLLM活用に有用な要素技術の研究を行っていただきます。

【具体的な業務内容】
・LLM研究開発業務全般：
- 事前学習、SFT、フィードバック学習、推論、評価等
・周辺の要素技術の検証：
- マルチモーダル、エージェント、RAGの技術検証等
・論文サーベイおよび社内共有
・技術ブログの執筆
・学会参加（スポンサーとしての参加も含む）

【期待する役割】
・技術・研究方針に則り優先順位に応じた業務遂行
・エピックレベルからタスクレベルへの分解と目標達成のための適切なアプローチの選択
・他のメンバーとの柔軟な議論と協力を通じた問題解決
求められるスキルは: 必須・仮説検証サイクルを自ら回して研究開発に取り組んだ経験（3年以上）
・コーディングスキル（主にPython）

歓迎・PyTorch、Transformers、Hugging Face系ライブラリ（Datasets、Accelerate、PEFT）の利用経験
・ローカルLLMの推論・学習・評価経験
・マルチノードでの分散学習経験
- PyTorchのFSDP、DeepSpeed、Megatron-LM等
・APIベースのLLMを利用した研究開発経験
- GPT-4、Claude、Gemini等
・StreamlitやGradio等を利用したデモの開発経験
・NLP領域での修士号・博士号
・論文執筆経験
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都※フルリモートも可
勤務時間は: スーパーフレックス制（コアタイム無し・フレキシブルタイムは6:00～22:00 ※休憩1時間）
月間の総労働時間の目安：160時間（1日8時間×20営業日）
給与はどのくらい貰えるか: 年収700万円~1,400万円（月給58万円~）
※経験・能力を考慮の上、決定いたします
待遇・福利厚生は: ・社会保険完備
・ストックオプション制度

加えてELYZAは長期投資を惜しまないという方針を置いて「負の解決」「長期での効率化」「人への投資」を大切にしています。
■ 成長への投資
・MLブートキャンプ
・機械学習の必要知識を効率的に学ぶ事ができます
・業務に関連する勉強会やイベントへの参加費の支給
・技術書などの書籍購入、統合開発環境等の開発ツール費用の支給
　※業務に関係するものは自己裁量で購入・導入いただいています

■環境への投資
・入社時に希望のPC・ディスプレイなどの備品購入
・リモート手当の導入

■プライベートへの投資
・スーパーフレックスの導入
・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）
・リファラル活動の費用の支給

■その他
・お好きなお菓子、ドリンク（コーヒー、お茶）は社員が自由に利用してOK
・社内環境整備で必要なものは社員発で実現しています
休日休暇は: ・完全週休2日制 (土曜、日曜)
・年末年始休暇
・有給休暇：入社時に即時付与（入社日に応じて比例付与）
・育児/介護休暇
どんな選考プロセスか: 面接は3回を想定しています。
ELYZAではカルチャーマッチを重視しているため選考前のカジュアル面談やHR面談を必要に応じて複数実施をしています。
同様に体験入社も行っていますので希望がございましたらお気軽にお申し付けください！

▼フローイメージ ※状況によってアレンジいたします。
(1) カジュアル面談及びHR面談
(2) 一次面接
(3) 希望に応じて体験入社
(4) CTO面接
(5) 最終面接

#社会課題に挑む企業
#チャレンジできる環境
#DX推進
#内定までオンライン選考可
#入社時期は相談可能

【機械学習エンジニア】フルリモート・フルフレックス可 / LLM技術研究

データサイエンティスト