機械学習エンジニア条件を変える閉じる
Software Engineer - LLM Pre-Training / 大規模言語モデル 事前学習エンジニア
給与
記載なし※ 募集要項に金額の記載がありません
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 記載なし
在宅勤務あり
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
大規模言語モデルの事前学習エンジニアとして、高性能なLLMの事前学習に必要な研究開発に取り組みます。学習データやモデルアーキテクチャ、学習手法の研究開発に加え、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取り組みを行います。
応募資格
必須
- コンピュータサイエンスの知識や関心
- コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
- 特に、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
- Pythonを使ったソフトウェア開発経験
- 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
歓迎
- 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
- 速度性能ボトルネックの改善経験
- 大規模なデータ前処理の経験
- 大規模言語モデルの学習データセットやベンチマークの設計・構築経験
- データ収集・生成・前処理・学習・評価までのパイプラインの構築経験
- 機械学習OSSへのコントリビューション経験
- 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
求める人物像
- 事前学習LLMの開発に携わりたい方、熱意のある方のご応募をお待ちしています。
募集要項最終確認 9/26
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員（試用期間3ヶ月、本採用と同条件） Full-time regular employment (3 months of probation period under the same condition as regular employment)
- 給与
- 記載なし
- 給与の詳細
- 経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇 Experience, performance, skills, contribution are taken into consideration.年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定 Based on the result of a individual performance review (twice a year) and company’s performance
- 手当
- 通勤手当在宅勤務手当
- 勤務地
- 東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
- 働き方
- ハイブリッド勤務（オフィス出社と在宅勤務を組み合わせての勤務） Hybrid work (Combination of working from the office and working from home)
- 勤務時間
- 専門労働型裁量労働制（みなし労働時間：8時間）もしくはフレックス制 Discretionary-work (deemed work hours: 8 hours) or Flex-time system
- 休日・休暇
- 休日：土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、年末年始当社規定による年次有給休暇制度（入社時26日付与）育児休暇、慶弔休暇など
- 福利厚生
- 確定拠出年金制度ラップトップPC購入補助定期健康診断実施
- 社会保険
- 社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険）
- 掲載日
- 2026/07/01 09:44（90日前）
- 最終確認
- 2026/09/26 01:16（3日前）
仕事内容
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。LLM・生成AIの基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化するための応用開発や、多様な産業への応用研究も行っています。
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。事後学習を終えた後のモデルが実用的で価値の高いものとなるようにLLMに知識や能力を学習させる必要があります。
大規模言語モデル - 事前学習エンジニアは、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。事前学習モデルの最終的な性能を決めるデータセット戦略・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なども行っています。
事前学習において、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
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
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
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
基盤モデルに獲得させたい知識や能力に応じた学習データの収集・構築の戦略検討および品質管理・運用
基盤モデルの能力を測るためのベンチマークの調査、必要に応じて新規ベンチマークの構築
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
実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。
その他の条件 / Other conditions
業務内容の一部として、特定の国籍の方が従事できないプロジェクトを含む場合があります
この求人は株式会社Preferred Networks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。
東京都の機械学習エンジニアの求人156件
- AIクリエイティブ 極予測TD 機械学習エンジニア
- 機械学習エンジニア
- Staff Machine Learning Engineer
- 機械学習エンジニア (ML/NLP)
- 最先端AIモデルを開発するエンジニア
- Applied ML Engineer (Vertical AI / 医療・製薬)
募集元の採用ページから応募できます
応募は株式会社Preferred Networksの採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。