LLMエンジニア

ELEMENTSについて

1. 1生体認証と画像認識の2つのコア技術を軸に社会課題解決サービスを開発・提供
2. 2認証技術に強みを持つ「LIQUID eKYC」は国内外700社以上に導入
3. 3技術検証を目的とした調査プロジェクトも頻繁に立ち上がる
4. 4グループミッションは「BEYOND SCIENCE FICTION」

募集背景

1. 1「ELEMENTS CLOUD」事業にて、NVIDIA / AMD / Cerebras など多様な最新AI半導体上でOSS LLM / Local LLMを動かす
2. 2性能評価・ベンチマーク設計・最適化を担う
3. 3R&Dは4つの専門チームで構成され、今回の募集はNext LLM R&Dチームへの配属

仕事内容

1. 1最新のOSS LLM / Local LLMを複数ベンダーのAI半導体上で動作させ、学習・推論性能の評価・ベンチマーク設計
2. 2vLLM / SGLangなど商用規模の推論フレームワークの動向把握と、スループット・レイテンシを最大化するためのチューニング
3. 3GPUスケジューリング技術やLLM評価指標の検討・実装など、実運用を見据えたインフラ・基盤技術の研究開発
4. 4社内R&Dチームとの連携を通じたELEMENTS CLOUDへのフィードバックとプロダクト反映
5. 5将来的にはOSS公開、半導体ベンダーとの技術ディスカッション、アーキテクチャ策定参画、技術記事執筆・登壇を期待

仕事の魅力

1. 1個人では入手が難しい最先端AI半導体を含む多様な計算資源にアクセスできる
2. 2国家レベルの研究開発や標準化の文脈に関わることができる
3. 3LLM / Local LLMの実運用に直結するベンチマークや評価指標を自ら設計・実装し業界に発信できる
4. 4既存事業のR&Dチームと連携しながらリアルな顧客課題に近い距離で新しいインフラ事業をつくれる
5. 5OSSコミュニティとの連携や技術記事・登壇を通じて個人のアウトプット・ブランドも高められる

開発環境や使うシステム等

1. 1言語・フレームワーク：Python（PyTorchなど）、TypeScript、vLLM、SGLang、必要に応じてC++ / CUDA
2. 2インフラ・基盤：Kubernetes上でのGPUクラスタ運用、Docker / コンテナ、CUDA / ROCm、AWSや各種SaaS
3. 3開発プロセス・ツール：Git / GitHub、CI/CD、Notion / Slack

応募資格（必須）

• PyTorch を用いたモデル学習・推論パイプラインの構築・運用経験
• LLM もしくは大規模モデル（Vision/言語問わず）の学習または推論基盤の開発・運用経験
• GPU を用いた高速化（CUDA / ROCm / cuDNN など）に関する基礎知識
• Kubernetes 等を用いたコンテナベースの分散実行環境の利用・運用経験
• Linux 環境での開発スキル（シェル、基本的なオペレーション、リソースモニタリングなど）
• ベンチマーク結果やログを元に、ボトルネックを特定し改善方針を立てられる分析力
• 技術的な議論を日本語で行えるコミュニケーション能力

歓迎する経験

• vLLM / SGLang / TensorRT-LLM など、LLM向け推論フレームワークの実運用・チューニング経験
• GPUクラスタ上での大規模学習・分散学習（Data Parallel / Model Parallel / Pipeline Parallelなど）の設計・運用経験
• CUDA等を用いた低レイヤーでの性能最適化経験、あるいはC++による高パフォーマンスな実装経験
• AIアクセラレータ（TPU, IPU, 専用AIチップなど）におけるモデル移植・ベンチマーク経験
• LLMの評価指標設計（品質評価・安全性評価）や、NIST 等の標準化動向への興味・知識
• OSSプロジェクトへのコントリビューション経験（Issue / PR / 自作ライブラリの公開など）
• 英語での技術文書の読解や、海外ベンダーとのコミュニケーション経験

待遇・福利厚生

• 出産育児・介護休業制度
• 国民の祝日
• 完全週休2日制
• 年末年始休暇
• 慶弔休暇
• 特別休暇
• 産前産後休業

求めるスキル・経験