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機械学習エンジニア（プロダクト開発・MLOps）
- 勤務地
- 東京都文京区
- 休日
- 年間休日120日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
プロダクトチームの機械学習エンジニアとして、LLMをコアとしたプロダクトの開発を担当します。機械学習を活用した機能の要件定義・価値検証・開発、自社モデルの最適化、機械学習モデルをプロダクトに組み込むための社内ライブラリやワークフローの整備を行います。MLOps基盤の設計・実装や、モデルの監視・評価システムの構築にも取り組みます。
この求人に応募
応募資格
必須
歓迎
求める人物像
- 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
- 最新技術に対し、知的好奇心をもってキャッチアップできる方
- 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
- LLMの社会実装と実用化に繋げることに興味がある方
- 実際に手を動かして仮説検証を行うことが好きな方
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員あり（3ヶ月） ※期間中の条件変更なし
- 給与
- 600〜1500万円/年
- 給与の詳細
- ◆想定年収：6,000,000円～15,000,000円◆月給：400,000円～※経験・能力を考慮の上、決定いたします月額基本給：301,530円～固定残業手当（38時間/月）：89,518円～深夜残業手当（19時間/月）：8,952円～※グレードに応じた職務手当の支給あり※超過した時間外労働の残業代は1分単位で支給◆業績評価：年2回
- 手当
- 通勤交通費内閣府ベビーシッター券1回4,400円
- 勤務地
- 東京都文京区本郷3-15-9 SWTビル 5・6F
- 転勤
- ※転勤はありません
- 働き方
- ※フルリモートワーク可（居住地は日本国内に限る）◆リモート/出社自由選択（出社回数規定/制限なし）
- 勤務時間
- ◆スーパーフレックスタイム制（コアタイムなし：フレキシブルタイム6:00～22:00）◆1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数※時間外労働あり（直近半年平均5～15時間程度）・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。
- 年間休日
- 120日
- 休日・休暇
- ◆年間休日120日（2025年度）◆完全週休2日制（土日祝休み）◆年末年始休暇◆有給休暇（入社時付与 ※付与日数は入社月による）◆産前産後休暇◆育児休暇◆慶弔休暇
- 福利厚生
- ◆ストックオプション制度あり◆Gemini Pro、Claude Code、Devin、Cline、Notion AI など各種AIツールを利用可◆必要書籍を経費にて購入可能◆オフィスにて各種ソフトドリンク/コーヒー/炭酸などのドリンクやスナック無料提供◆副業・兼業OK（要申請）◆入社後研修あり◆週1.5日の「No Meeting Day」あり（毎週金曜終日・水曜午前）◆グループウェア：Google Workspace◆Notion、Slackによる透明性の高い情報共有◆DiscordやMetaLifeなどバーチャルオフィスの活用◆メンター制度、チューター制度あり◆月1〜2回の顧客事例共有、最新技術の勉強会、論文輪読会の開催◆月1回程度の懇親会
- 社会保険
- ◆各種社会保険完備（関東ITソフトウェア健康保険組合加入）
- 就業場所の変更の範囲
- 変更の範囲なし
- 経験年数
- 2年以上
- 選考の流れ
- 書類選考→カジュアル面談/HR面談→一次面接→二次面接→最終面接→内定・オファー面談・選考意思を確認後、1～3回程度の面接を経て最終面接を実施します。・選考プロセスの中で、双方の理解促進のためにカジュアル面談や、ご希望に応じて体験入社等を実施いたします。・面接の形式については、オンライン/オフラインをご希望に応じて選択できます。またオフィス見学を実施することも可能です。・リファレンスチェックの実施を行います。詳細は選考に進んだ際にご案内させていただきます。
- 掲載日
- 2026/07/24 16:32（85日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 11:23（1日前）
仕事内容
募集背景
- 法人向け生成AI SaaS『ELYZA Works』は、クライアント企業が自力でLLMの実装・活用を推進できる環境の構築を目指しています。その実現に向けてLLMやAI Agentといった最先端技術をプロダクトに組み込むため、PdMと連携しながら企画から検証・開発を推進してくださる機械学習エンジニアを募集しています。
求める期待・役割
- プロダクトチームの機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル / 自社モデル）をコアとしたプロダクトの開発を担当していただきます。
- LLMなどのML技術を活用し、自社プロダクトの課題解決・価値創出を行うこと
- 社内の機械学習 x エンジニアリングの仕組みづくりにオーナーシップをもって取り組むこと
- 継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むこと
- スケーラブルかつ可用性の高いLLM推論基盤の開発・運用を行うこと
仕事概要
- 1. プロダクト開発
- 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発まで一気通貫で担当
- ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善
- 自社モデルの最適化とプロダクトへの組み込み
- モデルの推論速度と精度のバランスを考慮した最適化
- モデルの軽量化技術の研究と適用
- 2. 機械学習 x エンジニアリングのリード
- 機械学習モデルを組み込むためのプロダクト開発用社内ライブラリの実装
- モデルを効率的にプロダクションデプロイするためのワークフロー整備
- プロダクトコードの最適化、リファクタリング
- 他チームへの技術的な支援（アーキテクチャや実装方針の相談）
- 3. MLOps基盤の開発と改善
- スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計と実装
- モデルの継続的な監視とパフォーマンス評価システムの構築
- 本番環境でのモデル運用に関するベストプラクティスの確立
開発環境
- セキュリティ意識を高く保ちつつ、Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。
- 開発言語: Python
- Cloud Platform: Google Cloud / AWS / Azure
- プロビジョニングツール: Terraform
- CI/CD: GitHub Actions / Argo CD
- ミドルウェア: OpenSearch
- ドキュメンテーション: Notion / Google Docs
- 開発ツール: GitHub / Figma
- コミュニケーションツール: Slack / Discord / Google Meet
- BIツール: Redash
最先端技術への挑戦
- 最新技術をプロダクトの価値創出に繋げる経験
- 自社LLMの安定運用という未踏の領域に取り組む機会
- デファクトスタンダードがない中で新たな方法論やBest Practiceを自ら確立
成長市場でのキャリア形成
- AI・機械学習分野、特にLLM領域での貴重な実務経験の獲得
- 需要が高まるMLOpsスキルの習得と実践
多様な学習機会
- 構想段階から実運用までのプロダクト開発全体を経験できる一気通貫の学習環境
- 最新アルゴリズムのR&D、実装から基盤システム構築まで幅広い技術領域に携われる機会
- 技術選定・設計からデプロイ・運用まで、機械学習システムのライフサイクル全体を学べる環境
この求人は、株式会社ELYZAの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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- AIパーソナライズエンジニア
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