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機械学習エンジニア（LLMソリューション開発）
- 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
コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、LLMやAI Agent、音声・VLMなどを組み合わせたAIソリューションの開発・改善をリードします。顧客ごとの課題に向き合い、要件整理、モデリング、PoC、本番導入、導入後の継続的な改善まで一貫して関わります。
この求人に応募
応募資格
必須
- 大学院での研究あるいは企業業務として、NLP / ML分野における仮説検証に取り組んだ経験（目安2〜3年以上）
- コーディング・開発スキル（主にPython）
- 日本語でのビジネスレベルのコミュニケーションスキル / Native-level Japanese proficiency
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に関する探究心がある方
- 実際に手を動かして仮説検証を行うことが好きな方
- 共同研究を通して社会実装と実用化に繋げることに興味がある方
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
- 通勤交通費職務手当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）
- 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→1次面接→2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
ソリューション事業部について
- 本ポジションでは、この基盤を活用しながら顧客ごとの課題に向き合い、要件整理、モデリング、PoC、本番導入、導入後の継続的な改善までAIが現場で価値を生み出すプロセスに一貫して関わっていただきます
業務内容
- コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、LLM や AI Agent 、あるいは音声・VLMなどを組み合わせたAIソリューション開発・改善をリードしていただきます。
PoC（設計フェーズ）
- 論文等のサーベイ
- ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
- ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計
- 必要に応じたクライアントとの議論（※ ビジネスコンサルタントと協働）
PoC （開発フェーズ）
- プロンプトチューニング
- ファインチューニング
- RAGをはじめとした、複数のモデルを組み合わせた処理の構築
- データの整形・前後処理モジュールの開発
- クライアントに対する分析結果等のレポーティング
導入フェーズ
- 開発したAIモジュールの組み込み（※ ソフトウェアエンジニアと協働し、自社開発の基盤「ELYZA Platform」への組み込みを行います）
本ポジションの魅力
- 顧客課題に対するAIの技術アプローチに集中できる**
- ビジネスコンサルタントが顧客とのビジネス要件の整理やプロジェクト推進を担い、機械学習エンジニアは上流工程から連携しながら、顧客課題に対してどのようなAI技術・モデル・データ処理を用いるかを設計します。
- 実装時には自社開発の「ELYZA Platform」を活用できるため、案件ごとに共通基盤を一から構築するのではなく、モデル開発や評価、AIモジュールの改善など、機械学習エンジニアリングに重点を置いて取り組めます。
- 顧客やユーザーのフィードバックをもとに継続的に改善できる**
- PoCで技術検証を終えるだけでなく、本番導入後も顧客や実際のユーザーから得られるフィードバックをもとに、モデルやAIモジュールの改善に取り組みます。
- 自分たちが開発した技術が実際の業務でどのように使われ、どのような成果につながっているのかを確認しながら改善を続けられる環境です。
- Researcherと連携しながら、研究・技術動向を実案件へ活かせる**
- 社内にはLLMをはじめとするAI技術の研究開発を担うチームがあり、プロジェクトを越えた情報共有や協働を行っています。
- 論文輪読会や勉強会などを通じて得た知見を、顧客課題に対する技術選定やモデル開発・評価へ活かすことができます。
開発環境
- セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では 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。**
- バックエンド (ML)：Python , Haystack
- データベース：Amazon OpenSearch Service
- インフラ：Google Cloud (実験環境) , AWS (本番環境) , Terraform
- 開発周辺ツール：Google Drive , Figma , GitHub , VS Code (任意)
- コミュニケーションツール：Slack , Notion , Google Meet
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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