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シニア機械学習エンジニア(Applied Research Engineer)
給与
900〜1500万円/年※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります
- 勤務地
- 東京都文京区
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- 国内フルリモート可
- 年間休日
- 120日
リモート可
完全週休2日
仕事内容機械学習エンジニア
ELYZAは東京大学松尾研究室発のAIスタートアップで、LLMを中核に先端技術をエンタープライズ領域へ社会実装しています。本ポジションではLLM・音声・VLMのモデル開発などMLエンジニアリングが求められるテーマを幅広くリードし、顧客課題を解決します。コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、課題ドリブンでソリューションの設計・検証から導入・継続改善までを牽引します。
募集背景
- ELYZAは東京大学松尾研究室発のAIスタートアップで、LLMを中核にVLM/VLAや音声モデル、AIエージェント、フィジカルAI領域まで先端技術を社会実装している
- 顧客や社会のシグナルを読み解き課題ドリブンで先端技術をエンタープライズ領域にカスタマイズし、前例のない社会実装を実現することを使命としている
- 金融・製造・医療・行政といった専門性の高い領域で、特化モデル開発・マルチモーダル・軽量化などのアプローチで一気通貫のプロセスを牽引する
求める期待・役割
- LLM・音声・VLMのモデル開発などMLエンジニアリングが求められるテーマを幅広くリードし、顧客課題を解決する
- 顧客の本質的な課題を理解し、LLMなどの先端技術を活用した最適なソリューションを設計・検証する
- 論文や最新技術動向を追いながら、エンタープライズ領域の実課題に適用可能な形に翻訳・カスタマイズする
- 大手企業のパートナーとともに現場に根付く社会実装を実現し、新たな価値を生み出す
- コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、ユーザー体験に直結するアプリケーションを構築する
- チーム横断的に知見共有や仕組み化を進め、再現性のある社会実装の加速に貢献する
本ポジションの魅力
- Applied Researchの最前線:論文・研究成果をそのまま適用するのではなく、社会実装に繋げる面白さ
- 成果創出までの裁量:PoC止まりではなく、導入・継続改善までコミットできる裁量と責任
- 社会的インパクト:大手企業や行政機関など社会影響力の大きい顧客とのプロジェクト
- 多様なキャリア:研究開発チームと実装プロジェクトを横断する体制で、柔軟なキャリア形成が可能
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る
- 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
We are looking for
- Long Term Greedy(目先の利益を追い求めるのではなく、より広い視野で、より長期的な視点で最適化を行う)というELYZAのバリューに共感し、実践できる方
- 新技術を「研究的に試す」だけでなく「社会で活きる形」に変換することに喜びを感じる方
- 抽象的な課題に対して自ら仮説を立て、検証を回すことが好きな方
- チームと共に知を積み重ね、挑戦し続けられる方
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 900〜1500万円/年
- 勤務地
- 東京都文京区
- 働き方
- 国内フルリモート可
- 年間休日
- 120日
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 7/24
- 最終確認
- 8/5
応募資格(必須)
- 機械学習、自然言語処理、画像処理、音声処理のいずれかの分野における、実課題に対する仮説検証・モデリングの実務、または研究開発経験(3年以上)
- 「歓迎スキル」のうち、いずれか複数の領域にまたがる知識や経験があること
- 論文ベースの手法を実装・検証し、実際の課題解決に適用した経験
- Pythonによる機械学習モデルの開発経験
- 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
歓迎する経験
- 特定ドメイン(医療・金融・行政等)のデータを用いたLLMのファインチューニング・継続事前学習の経験
- ドメイン特化タスクに対するベンチマーク構築・評価・改善の経験
- ドメイン特有のデータ形式の理解と前処理の実装経験
- 機密性の高い文書の匿名化・構造化・情報抽出などのテキスト処理システムの開発経験
- 人流データなど大規模時系列データの解析・可視化・予測モデル構築の経験
- LLMと時系列データ・信号処理を組み合わせた分析システムの開発経験
- AI Agent/Multi Agent Systemの設計・実装経験
- Tool Use/Function Calling/MCP等を活用した外部ツール、Agent間連携
- Agentic WorkflowやAgentic RAGの構築
- LLMの量子化・蒸留・プルーニング等の軽量化技術の実装経験
- 推論高速化のための最適化技術(モデル並列化、バッチ処理等)の実装経験
- 限られた計算リソースでの高精度LLMの構築経験(小型化と性能のトレードオフ設計)
- リアルタイム推論が求められるシステムの設計・実装経験
- エッジデバイスやローカルPC環境で動作する小型LLMの開発・最適化経験
- マルチモーダルLLMを用いた、テキストと非テキストデータを統合した解析システムの開発経験
- 音声認識・ボイスボット等の音声LLMシステムの開発経験
- 特定ドメイン(医療・金融・行政等)での業務経験や深い知識
- クライアント折衝・プロジェクトマネジメントの経験
- チーム開発の経験
- 顧客課題の理解・要件定義・技術提案の経験
待遇・福利厚生
- AIツールアカウント付与
- DiscordやMetaLifeなどバーチャルオフィスの活用
- Google Workspace導入済み
- No Meeting Day
- ベビーシッター割引券
- 社員研修制度
- 通勤費全額支給
求めるスキル・経験
この求人は株式会社ELYZAの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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