リサーチエンジニア（音声基盤モデル開発）

必須

• Pythonを用いた3年以上の開発経験
• 機械学習・深層学習分野に関する深い理解と、1年以上の実践的な経験
• Git/GitHubを用いたチームでの開発経験
• Docker、Kubernetes等を用いたコンテナベースの開発経験
• 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

• 音声認識・音声合成・音声対話等の音声基盤モデル領域におけるモデルの研究開発経験
• 音声信号処理や音声特徴量抽出に関する研究開発・実装経験
• Transformerアーキテクチャの実装経験・改良経験
• 機械学習・音声技術の国際会議（Interspeech, ICASSP, NeurIPS, ICLR, ACL等）での論文採択や発表経験

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
• 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
• 不確実な状況でも自分で論点を定めて手を動かし、物事を前に進められる方
• 再利用性・保守性を意識したコードを書くことができる方
• 研究成果に留まらず、その先の社会実装と実用化に繋げることに興味がある方
• LLMに加え、音声基盤モデルなど新たな技術領域への挑戦に意欲がある方

使用ツール

募集背景

• ELYZAの研究開発チームは、生成AI技術の研究開発を通じて社会実装を推進しています。研究成果を社内の事業成長へと結びつけるとともに、得られた知見を広く社会に還元することがミッションです。
• これまで培ったテキストベースのLLM技術を土台とし、LLMと音声基盤モデルの融合領域に挑戦幅を広げています。音声対話・音声認識・音声合成といった音声基盤モデルの研究開発に本格的に取り組み、より自然で直感的なAIインタラクションの実現を目指しています。これら、LLMの知見と音声技術を統合する新たなモデル開発において、エンジニアリングと研究の両面で専門性の向上を志向される方を募集しています。

求める期待・役割

• リサーチエンジニアとして、音声基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。
• 音声基盤モデルの研究開発：** 音声対話・音声認識・音声合成などの音声基盤モデル領域におけるモデル開発、言語知識と音声処理能力を統合した学習手法の探索
• 実験パイプラインの設計・開発：** 音声・テキストデータの統合学習パイプラインの構築、評価指標の策定・運用
• プロトタイピング：** プロプライエタリモデルのAPIや自社モデル（音声基盤モデル）を活用した、実用可能性を探るデモ開発
• 生産性向上への寄与：** コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化
• 研究開発のリード：** 生成AIおよび音声基盤モデル領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示
• ※「研究寄り」「実装（開発）寄り」どちらのキャリアパスも歓迎します。
• ※ LLMの研究開発知見を活かしながら、音声基盤モデル領域へと携わっていただくことを想定しています。

本ポジションの魅力

• 研究と社会実装の狭間で、先端技術を価値ある形に開発できる環境があります。
• 国内では先駆的なポジションで音声基盤モデルの研究開発に本格的に挑戦できる
• KDDIグループとの提携により、国内最大級の計算資源（GPU）を活用した基盤モデルの研究開発をリードできる
• 事業サイドと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる
• 高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる

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。**
• 開発言語：Python, (Shell Script)
• インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCI
• コンテナ基盤：Docker, Singularity
• 機械学習関連ツール：Hugging Face, W&B
• ドキュメント・バックログ管理：Notion
• コード管理：GitHub
• コミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord