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ソフトウェアエンジニア(LLM)

株式会社ディー・エヌ・エー

テック 東京都渋谷区 企業サイト 掲載 7/31

給与

40.8〜110.5万円/月※ 月給提示。年額は賞与を含まないため算出していません

勤務地
東京都渋谷区
雇用形態
正社員
働き方
オフィス出社
年間休日
非公開

完全週休2日

仕事内容機械学習エンジニア

DeNAのAI技術開発部で、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うソフトウェアエンジニア(LLM)ポジション。複数の新規事業(AI英会話、AI受験コーチング、AIネイティブゲーム)のいずれかに入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプト改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を行う。週5日の渋谷オフィス出社が前提で、一時的な事情による一部リモート勤務は相談可能。

Description

  1. AIネイティブな新規事業を複数立ち上げており、生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームなどの領域に展開している。
  2. AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担う。
  3. PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を行う。
  4. 実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善することを期待している。
  5. 必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤などLLMプロダクトを支える基盤領域にも関わる。

職務詳細

  1. スキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当する。
  2. AI英会話アプリ:LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた言語学習体験の構築。
  3. AI受験コーチング:手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化による伴走型プロダクト開発。
  4. AIネイティブゲーム:AIをゲームバランスや体験の核に据えた新しいエンターテインメントの創造。

ミッション

  1. LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる。
  2. 個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する。
  3. 評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る。

業務内容

  1. LLMワークフローの設計・実装:多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装。
  2. LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善。
  3. ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計。
  4. LLMマイクロサービスの実装、評価用・アノテーション用社内ツールの実装。
  5. プロダクト開発・運用改善:PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索。
  6. ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり。
  7. 立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発。
  8. 本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理。
  9. LLMOps・評価基盤の構築:入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計。
  10. 評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築、LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化。
  11. プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備。
  12. レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視。

働き方

  1. 週5日の渋谷オフィス出社を前提としている。
  2. 0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となる。
  3. 体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能。
完全週休2日フレックス

募集要項最終確認 8/5

雇用形態
正社員
想定年収
40.8〜110.5万円/月
勤務地
東京都渋谷区
働き方
オフィス出社
年間休日
非公開
職種
機械学習エンジニア
経験年数
不問
掲載日
7/31
最終確認
8/5

応募資格(必須)

  • toCまたは多数のユーザーが利用するLLMプロダクトにおいて、出力品質・応答速度・コストなどを改善した経験
  • Pythonを用いた開発経験
  • クラウド環境でのサービス開発・運用経験
  • PdMなど複数職種と連携して仕様策定からリリースまで推進した経験
  • 日本語による円滑なコミュニケーション能力と、技術的な課題や仕様を明確に説明・議論できる能力

歓迎する経験

  • Pythonを用いたWebバックエンドシステム開発・運用経験
  • LLMプロダクト、AIエージェント、RAG、LLMOpsの開発・運用経験
  • LangChain / LangGraph等を用いた複雑なLLMワークフローの構築経験
  • 評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験
  • vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計など推論最適化の経験
  • BigQuery等を用いたログ設計・可視化・モニタリングの経験
  • セキュリティ、可用性、パフォーマンス、コストを考慮した本番システム設計の経験
  • Cursor、Devin、Claude Code等のAIネイティブな開発ツールを活用した開発経験

待遇・福利厚生

  • 団体長期障害所得補償保険
  • 在宅勤務環境手当
  • 特別休暇(婚姻・出産・忌引き等)
  • 通勤費全額支給

求めるスキル・経験

クラウドBigQueryClaude CodeCursorDevinLangChainLangGraphLLM-as-a-JudgeLLMOpsPythonRAG/検索拡張生成TensorRT-LLMvLLMシステム設計生成AI活用量子化Agent BuilderCloud LoggingCloud RunDockerGCPGitHubGitHub ActionsGoogle GeminiOpenAI APIOpenAI CodexSQLTerraformVertex AIエンベディングベクトル検索

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