データサイエンティスト（LLM開発）

募集背景

1. 1ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきた。
2. 2近年はLLMや生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で生成AI活用の中核化が急速に進んでいる。
3. 3ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすい。
4. 4ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増している。
5. 5大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて価値提供を強化したい。

ミッション

1. 1「テクノロジーの力で産業構造を変革する」をミッションとする。
2. 2生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届ける。
3. 3大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担う。
4. 4プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立までリードする。
5. 5組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わる。

業務内容

1. 1大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究：モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装、継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上、長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討、日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立。
2. 2評価・ベンチマーク設計：日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用、オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知、ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策。
3. 3開発基盤・データ基盤の整備：学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築、データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用、コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備。
4. 4プロダクト/ソリューションへの接続：PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定、エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）、業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善、再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開。
5. 5チームリーディング、技術横展開・技術発信：技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上、メンバー育成やカルチャー醸成への貢献、技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）。

あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）

1. 1少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができる。
2. 2開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える。
3. 3受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できる。
4. 4モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができる。
5. 5ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができる。
6. 6ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できる。
7. 7優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化がある。
8. 8LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションである。

応募資格（必須）

• 機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）
• 大規模言語モデルの学習経験（規模は問わない）
• ログレベルでエラーを追いかけて適切な仮説だしと対処を実施した経験
• 大規模言語モデルの研究開発分野の最先端を追いかけ続ける高い熱量

歓迎する経験

• NVIDIA社のMegatron-LMやNeMoフレームワークを使用した開発経験
• MLOps環境の構築・運用経験、分散処理の経験
• 外部活動における実績
• 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと

待遇・福利厚生

• 成長支援制度
• 結婚出産祝い金

求めるスキル・経験