仕事内容
Preferred Networksでは大規模言語モデル(LLM)を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。事前学習チームの役割は、LLMの大規模な事前学習を行い、高性能な事前学習モデルを構築することです。本ポジションでは、高性能なLLMの事前学習に必要な研究開発に取り組み、データセット・モデルアーキテクチャ・学習手法の研究開発や、大規模・長期間の学習を効率よく安定して実行するための最適化を行います。
Job Description
- Preferred Networksでは大規模言語モデル(LLM)を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。
- 事前学習チームの役割は、LLMの大規模な事前学習を行い、高性能な事前学習モデルを構築することです。
- 事後学習で高い性能を発揮させるためには、事前学習での取り組みも重要です。
- 本ポジションでは、高性能なLLMの事前学習のために必要な研究開発に取り組みます。
- データセット・モデルアーキテクチャ・学習手法の研究開発以外にも、大規模・長期間の学習を効率よく安定して実行し続けるための取り組みも行います。
- 大量の計算資源を効率良く用いるための最適化やソフトウェアの研究開発を行います。
- 長期間の学習を安定して動作させるための研究開発や運用を行います。
- 事前学習モデルの性能を正しく計測するための研究開発を行います。
- 事前学習モデルの性能を向上させるためのデータセットに関する研究開発を行います。
- 事前学習モデルの性能を向上させるための学習手法 (DNNアーキテクチャやoptimizerなど)の研究開発を行います。
求めるスキル・経験
必須
コンピュータサイエンスの知識や関心
機械学習または自然言語処理に関する研究または実務の経験および実績 機械学習モデル開発経験自然言語処理
Pythonを使ったソフトウェア開発経験 Python
コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実効効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来ること
数学、自然科学(物理、化学など)に関する、大学卒業程度の知識(もしくは学習により習得可能なこと)
チームでの課題解決の経験 問題解決能力
歓迎
データセットやベンチマークなどの作成経験
DNNの分散学習を行った経験
大規模なGPUクラスタを利用した際のトラブルシューティングなどの経験 GPU/HPC基盤
速度性能ボトルネックの改善経験 パフォーマンス最適化経験
大規模なデータ前処理の経験
機械学習OSSへのコントリビューション経験 機械学習モデル開発経験OSSコントリビューション
プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト(Kaggleなど)などの実績・経験
研究に対する優れた実績
開発プロジェクトにおける3名以上のチームのリーダーシップ経験
関連スキル
開発環境・ツール
募集要項
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 応相談
- 勤務地
- 東京都 千代田区
- 出社・リモート
- ハイブリッド / リモート可
- レベル
- メンバー
- 休日休暇
- 完全週休2日制 / 祝日休み
- 試用期間
- 3ヶ月