株式会社ELYZAの1A06.【研究開発】リサーチエンジニア（LLM開発）の求人

ELYZAについて

ELYZAは「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、LLM（大規模言語モデル）の研究開発と社会実装を目指すAIカンパニーです。技術探索に留まらず、研究成果を速やかに事業へ繋げ、生成AIがあたりまえに使われる社会の実現を目指しています。

募集背景

ELYZAの研究開発チームは、生成AI技術の研究開発を通じて社会実装を推進し、その成果を社内の事業成長へと結びつけるとともに、得られた知見を広く社会に還元することをミッションとしています。
現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。基盤モデルの研究開発ではモデル規模や学習データ量、利用する計算資源が急速に拡大しており、分散学習を前提とした実験設計・実装の重要性が高まっています。
そこでELYZAでは、大規模な計算資源を活用したLLM（事前学習・事後学習）の研究開発に強みや意欲を持ち、エンジニアリングと研究の両面で専門性の向上を志向される方を募集しています。

求める期待・役割

リサーチエンジニアとして、大規模基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。

• アルゴリズム開発・実験・分析： モデル性能向上のためのアーキテクチャ改良や学習手法の最適化
• 実験パイプラインの設計・開発： 基盤モデルの追加事前学習（Continual Pre-training）、事後学習（SFT/RLHF等）、評価システムの構築・運用
• 生産性向上への寄与： コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化
• プロトタイピング： プロプライエタリモデルのAPIや自社モデルを活用した、実用可能性を探るデモ開発
• 研究開発のリード： LLM領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示
  ※「研究寄り」「実装（開発）寄り」どちらのキャリアパスも歓迎します。

本ポジションの魅力

• 国内最大級の計算資源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

• 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
• 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
• 不確実な状況でも自分で論点を定めて手を動かし、物事を前に進められる方
• 再利用性・保守性を意識したコードを書くことができる方
• 研究成果に留まらず、その先の社会実装と実用化に繋げることに興味がある方

• Pythonを用いた3年以上の開発経験
• 機械学習・深層学習分野に関する深い理解と、1年以上の実践的な経験
• Git/GitHubを用いたチームでの開発経験
• Docker、Kubernetes等を用いたコンテナベースの開発経験
• 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

• FSDP, DeepSpeed, Megatron-LM 等を用いたマルチノード分散学習の実装・運用経験
• Transformerアーキテクチャの実装経験・改良経験
• LLMの事後学習（SFT/RLHF/DPO等）の実装・評価経験
• WebアプリケーションやAPIサーバー等の開発経験
• 機械学習の国際会議（NeurIPS, ICML, ICLR, ACL等）での論文採択や発表経験
• Kaggle等のデータ分析コンペティションでの上位入賞経験