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AI・機械学習エンジニア/マネージャー
給与
1000〜1500万円/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
- 東京都新宿区
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- 記載なし
- 年間休日
- 120日
完全週休2日
仕事内容機械学習エンジニア
当社は日本発のGPUクラウドサービスを提供する急成長企業で、IPO準備フェーズにあります。本ポジションでは、自社GPUクラウド「GPUSOROBAN」を活用し、生成AIのモデル選定・検証からサービス実装・最適化までを一貫して主導します。必須要件としてPythonを用いたAI・機械学習の実務開発経験5年以上が必要です。
当社の魅力
- ユニコーンレベルのIPOを目指している急成長企業
- 2024年に『経済産業省認定クラウドプログラム』（METI Cloud Programs)に認定
- 国内クラウドサービス企業として初めてNVIDIAの最上位パートナーに認定
組織文化
- 『人に誇れる 面白いことをしよう』が根底にある
- AIという成長産業は次世代を支える事業であり、正解を自分たちで定義していくことが必要
- 高解像度で不透明な世界を鮮明にする最難関の過程に最高の面白さを見出す
- 知性と倫理の両立によって真に誇れる仕事を実現する
募集の背景
- 『日本のAI産業の競争力強化』『経済安全保障』『デジタル赤字の解消』『地方創生』といった国家レベルの課題に挑戦
- 省庁や地方自治体、各ビジネスパートナーと連携し事業は急成長、現在はIPO準備フェーズ
- 各領域のスペシャリストとともに重要局面を担い、世界のイノベーションを前進させる中核人材を募集
本ポジションに期待する役割
- 国の成長戦略に直結する事業で、主体的に課題を定義し解決までリード
- 急成長・IPO準備フェーズの中核として組織と事業の非連続な成長を推進
- 専門性を活かし不透明な事象を高解像度で捉え意思決定をドライブ
- 会社の未来を左右する重要プロジェクトに当事者として深く関与
具体的な仕事内容
- 自社運営のGPUクラウド「GPUSOROBAN」の潤沢な計算リソースを武器に、生成AI（LLM・画像生成等）のモデル選定・検証からサービス実装・最適化まで一貫して主導
- 次世代AIソリューションの開発: 最新のLLMや拡散モデル等の選定、ファインチューニング、独自のドメイン適応
- 極限のパフォーマンス・チューニング: 数千基規模のGPUリソースをフル活用し、学習・推論の高速化、量子化、分散学習アルゴリズムの最適化を追求
- MLOps/LLMOps基盤の構築: 開発したモデルを迅速に社会実装するためのパイプライン設計と継続的な精度改善サイクルの構築
- 最先端技術のリサーチ & 実装: arXiv等の最新論文から実用性の高い技術を特定しプロダクトへの先行実装を実施
採用したい人物像
- 論理的思考力: 複雑な事象を構造的に捉え本質課題を特定した上で論理的かつ合理的な意思決定ができる
- 実行力（スピード×PDCA）: 不確実な環境下でも素早く仮説検証を回し成果創出までやり切れる
- 再現性: 成果の要因を分解・言語化し継続的に成果を再現し続けられる
- 対人知性: 社内外の関係者と信頼関係を構築し周囲を巻き込みながら物事を前進させられる
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 1000〜1500万円/年
- 勤務地
- 東京都新宿区
- 働き方
- 記載なし
- 年間休日
- 120日
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 経験年数
- 5年以上
- 掲載日
- 6/30
- 最終確認
- 8/5
応募資格（必須）
- Pythonを用いたAI・機械学習システムの実務開発経験5年以上
- PyTorch / TensorFlow 等を用いたモデルの実装・学習・評価の経験
- Docker / Kubernetes を用いたコンテナベースの開発・運用経験
- Linux環境における深い知識とコマンド操作によるトラブルシューティング能力
歓迎する経験
- 大規模分散学習: マルチGPU / マルチノード環境での学習最適化経験
- ローレベル最適化: CUDA / C++ を用いた演算カーネルのカスタマイズ、TensorRT等による高速化知識
- 生成AIの実務応用: RAG（検索拡張生成）の構築、Agentic Workflowの設計経験
- MLOpsの実践: クラウドネイティブな機械学習パイプライン（Kubeflow, MLflow等）の構築経験
- リサーチ力: 英語論文を読み解き、数式をコードへ落とし込める実装能力
待遇・福利厚生
- 介護休暇
- 夏季休暇
- 屋内全面禁煙
- 年末年始休暇
- 年次有給休暇
- 年間休日120日
- 慶弔休暇
- 昇給年2回
- 社会保険完備
求めるスキル・経験
この求人は株式会社ハイレゾ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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