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AIモデル基盤エンジニア
600〜1010万円/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
- 東京都港区
- 休日
- 完全週休2日制(土・日・祝日)
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
LLM、VLM、音声モデルなどを活用するための学習・推論環境を構築、運用、最適化するエンジニアの募集です。GPU・分散処理環境や学習・推論パイプラインを整備し、モデルサービング基盤の構築、推論性能やGPU利用の計測・改善を担います。
この求人に応募
応募資格
必須
- Pythonの実務経験
- GPUアーキテクチャの関する基本的な知識
- 深層学習モデルの学習経験もしくはAIモデル運用基盤構築経験
歓迎
- 分散並列学習に関する知識・経験
- PyTorch ProfilerやNVIDIA Nsight Systems等のプロファイラでパフォーマンスをボトルネック調査し、実際の高速化を行った経験
- LLMOpsに関する基礎知識および環境構築経験
- AIを利用した開発経験
求める人物像
- 担当業務に対してオーナーシップを持ち、自責で考えて行動できる方
- ビジネス視点を持ち、顧客と自社双方の利益となる提案ができる方
- 不確実な状況でも自ら仮説を立て、試行錯誤しながら前に進めることが出来る方
- 未知のことでも素早くキャッチアップし業務に活かせる方
- 相手を尊重したコミュニケーションが出来る方
- 好奇心が旺盛で、非自明なつながりを発見することに喜びを覚える方
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- MLOpsエンジニア
- 雇用形態
- 正社員あり（3ヶ月）
- 採用区分
- 中途
- 給与
- 600〜1010万円/年
- 給与の詳細
- 600～1010万円※スキル・ご経験により応相談・通勤手当：上限6万円/月・資格手当・子供手当：一人につき5千円/月・特別賞与：年2回・社外常駐手当：4万円/月・社員旅行の旅費・滞在費・エンジニア/シニアエンジニア/アドバンストシニアエンジニア(裁量労働制)月給：500,000円～725,000円（固定残業代含む）基本給：405,500円～588,000円（固定残業代は月30時間該当分、94,500円～137,000円を支給）※超過した場合の時間外労働の残業手当は別途支給・リードエンジニア(裁量労働制)月給：750,100円～841,800円（固定残業代・役付き手当含む）基本給：357,600円～431,900円+役付き手当250,000円（固定残業代は月30時間該当分、142,500円～159,900円を支給）※超過した場合の時間外労働の残業手当は別途支給・ディレクター(管理監督者)月給：750,000円～841,700円（役付き手当含む）基本給：500,000円～591,700円+役付き手当250,000円※超過した場合の時間外労働の残業手当は別途支給
- 手当
- 通勤手当上限6万円/月資格手当子供手当一人につき5千円/月社外常駐手当4万円/月社員旅行の旅費・滞在費役付き手当250,000円
- 勤務地
- 東京都港区芝浦1-1-1 BLUE FRONT SHIBAURA TOWER S 31階
- 転勤
- 会社の定める場所（配置転換、出向、転籍の可能性あり）
- 働き方
- リモートワークについて：一部可※制度としては週2日までが上限となります。
- 勤務時間
- 裁量労働制適用所定労働時間：8時間 (推奨：始業時間10:00、終業時間19:00)休憩時間：1時間※専門業務型裁量労働制により9時間働いたものとみなします・残業時間は月平均20時間
- 休日・休暇
- 完全週休2日制(土・日・祝日)夏季休暇年末年始休暇
- 福利厚生
- ・社員持株会制度：持株会奨励金として拠出金額の100％を補助・社外活動費補助：社外セミナー、勉強会、プログラミングコンテスト、国際学会等の参加費用補助・語学研修補助：オンライン英会話または日本語レッスン費用の半分を補助・ビジネススキルアップサポート：MBAやPhDの取得希望者に学費等のサポート・資格取得補助：業務に関連のある資格に対し、合格奨励金の支給や受験料を補助・産業医によるメンタルヘルスサポート・ドリンク補助・書籍購入補助・キーボードなどの備品購入補助・勉強会、社内大学等、エンジニアの活動を奨励する成長支援・部活動（スキー部、ゴルフ部、テニス部、フットサル部、ボードゲーム部）、おやつタイム、社内新聞などの社内交流文化
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務全般
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所（配置転換、出向、転籍の可能性あり）
- 掲載日
- 2026/07/01 06:33（108日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 22:46（1日前）
仕事内容
概要
- LLM、VLM、音声モデルなどのAIモデルを活用するための学習・推論環境の構築、運用、最適化を担うエンジニアを募集します。
- 本ポジションでは、既存のAIフレームワークやオープンモデルを活用し、学習・推論が可能なGPU環境や分散処理環境を整備したり、学習・推論の高速化・安定化に取り組んでいただきます。
- また、プロジェクトの状況に応じて、モデルの学習・ファインチューニング、評価、ハイパーパラメータチューニングなどにも関わっていただきます。AIモデルを実用的に動かし、効率よく学習・推論できる状態に整えるための技術基盤づくりを担うポジションです。
プロジェクト概要
- 本プロジェクトでは、LLM、VLM、音声モデルなどのAIモデルを、実際のプロダクトや研究開発テーマに活用するための技術検証・実装を行っています。
- 生成AIやマルチモーダルAIの活用が進む中で、モデルを選定して動かすだけではなく、用途に応じた実行環境の構築、学習・推論パイプラインの整備、推論性能の最適化、評価方法の確立、GPUリソースの効率的な利用などが重要になっています。
- 本プロジェクトでは、既存のAIフレームワークやオープンモデルを活用しながら、さまざまなモデルを検証し、実用に耐える性能・速度・安定性を備えたAI活用環境の実現を目指します。モデル自体の新規研究開発を主目的とするのではなく、AIモデルを実際のシステムやサービスに組み込める状態にするための技術課題に取り組むプロジェクトです。
具体的な職務内容
- モデルを学習・推論できるようにするためのスクリプト、パイプライン、周辺ツールの実装
- 複数GPU・複数ノードを用いた分散学習・分散推論環境の構築および検証
- 推論サーバやモデルサービング基盤の構築、API化、監視、ログ収集
- 推論レイテンシ、スループット、GPUメモリ使用量、GPU利用率、コストの計測・分析・改善
従事すべき業務の変更の範囲
- 会社の定める業務全般
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