〈フルリモート可〉リサーチエンジニア（日本語汎用・業務/業界特化LLM開発）

【具体的な業務内容】
LLMや生成AI全般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幅広く行っていただきます。
 

◆LLM研究開発業務全般：
- 事前学習、SFT、フィードバック学習、強化学習、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）

【本ポジションの魅力】
◆国内最高水準のLLMを開発してきた中で蓄積された技術知見やアセットを活用して研究開発に取り組める点
◆国内最大規模の計算機基盤 (A100/H100数百基相当) を利用したLLM、マルチモーダルモデルの研究開発が行える点
◆経産省主導の「GENIAC」や、産総研の「生成AI開発支援プログラム」など、国の研究開発プロジェクトにも複数採択されており、スケールが大きく責任感のあるプロジェクトに携われる点
◆社内のデータアノテーションチームと協働し、高品質なデータ作成を伴う研究サイクルを高速に回せる点
◆実際に社会実装された自社プロダクトに紐づくモデルをブラッシュアップできる点

必須スキル

◆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）
◆日本語にてコミュニケーションが可能なこと / Native level－like fluency in Japanese

歓迎スキル

◆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