仕事内容
Preferred Networks (PFN) のVLMチームは、自社開発の大規模言語モデル「PLaMo」をベースに、視覚情報と言語情報を統合的に処理するVLMの研究開発からプロダクト化までを推進します。本ポジションでは、VLMのモデル設計、学習、評価、推論最適化、実運用に向けた品質向上に取り組み、エンタメ、科学計算、ロボットなどの事業領域強化や多様な産業への展開に貢献します。最先端の技術動向をキャッチアップし、VLMの研究開発を自走して推進できる方を求めています。
業務例
- VLMチームはPLaMo-VLの開発・提供を通じて、VLM領域からPFNの事業成長を牽引することをミッションとしている。
- PFNの自社LLMをマルチモーダル基盤モデルへ拡張する中核として、PLaMo-VLの研究開発からプロダクト化までを推進する。
- 画像・動画・テキスト等を統合的に理解・生成できるVLMを、実運用可能な品質・コストで提供し、PFNの事業拡大に貢献する。
- 自社開発の大規模言語モデル「PLaMo」をベースモデルとして、視覚情報と言語情報を統合的に処理するVLMの開発・運用に取り組む。
- 産業領域での実用的なフィジカルAIに求められる高度な画像理解タスクへの対応を目指し、モデル設計・学習・評価から推論最適化、実運用に向けた品質向上までを推進する。
- VLMのモデル設計、学習、評価を行う。
- 基盤モデルの性能をさらに向上させるような手法の研究開発を行う。
- 社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発を行う。
- 実運用に向けた品質向上（失敗ケース分析など）を行う。
事業・プロダクト
- Preferred Networksは、大規模言語モデル（LLM）の技術を中核としたマルチモーダル基盤モデルの開発を進めている。
- VLMチームは、PLaMo-VLの開発・提供を通じて、VLM領域からPFNの事業成長を牽引することをミッションとしている。
- 自社開発の大規模言語モデル「PLaMo」をベースモデルとして、視覚情報と言語情報を統合的に処理するVLMの開発・運用に取り組む。
- 画像・動画・テキスト等を統合的に理解・生成できるVLMを、実運用可能な品質・コストで提供する。
このポジションの魅力
- 様々な産業で広く使われるVLMの開発に携わりたい方、熱意のある方からの応募を歓迎する。
- エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域の強化につながる応用開発や、多様な産業への展開を見据えた応用研究に取り組める。
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
最先端の技術動向を継続的にキャッチアップし、関連するCS/ML領域における専門性を主体的に深められること
Pythonによるソフトウェア開発経験（ML開発を含む） Python
再現性・保守性を意識した実装（例：実験管理、コード品質、テスト/デバッグ）
計算資源（GPU/メモリ/計算量）と実効性能を意識した実装・改善ができること パフォーマンス最適化経験
数学・統計の基礎知識（例：線形代数、確率統計、最適化） パフォーマンス最適化経験統計解析
チームでの課題解決経験
複数メンバーと協働し、技術的論点の整理・合意形成・遂行ができること
業務上必要最低限の英語コミュニケーション能力 ビジネス英語
以下のいずれかを満たすこと
LLM（Transformer系モデル）に関する実務的な知識・経験、および、コンピュータービジョンに関する研究または実務経験（設計・実装・学習・評価の一連のプロセスを含む）
または
事前学習、ファインチューニング、評価に関する理解・実装経験
または
VLM（Vision-Language / マルチモーダルモデル）の研究開発経験
または
視覚情報と言語情報を統合するモデルのアーキテクチャ設計・実装経験
または
実データ/合成データを用いた学習・評価までを完遂した経験
または
代表的なVLM手法・マルチモーダル学習の基本概念に関する理解
歓迎
大規模学習・分散学習の経験 分散システム
分散学習フレームワーク（例：FSDP、DeepSpeed等）を用いた開発・運用経験
Kubernetes（k8s）を用いて、データ生成〜学習〜評価までのパイプライン構築・改善経験
AWS 等クラウド環境での大規模学習基盤の構築・運用経験（例：EC2/EKS、S3、IAM、CloudWatch 等） AWSAmazon CloudWatchAmazon EC2Amazon EKSID管理・認証認可基盤経験ML Ops経験Amazon S3
データセット/ベンチマークの設計・構築経験
既存のVLMアーキテクチャに対して、新規の改良手法を設計した経験
VLMに関する研究成果を、実際の事業・プロダクトへの適用（実装・展開）につなげた経験
機械学習/深層学習OSSへのコントリビューション経験 OSSコントリビューション
研究実績（論文、特許、対外発表など、研究成果として説明可能な実績） 知財・特許業務経験パブリックスピーキング
コンテスト等での実績（Kaggle、プログラミング/ゲームAIコンテスト等）
開発プロジェクトにおけるリーダーシップ経験（目安：3名以上のチームをリードし成果創出） リーダーシップ
日本語でのコミュニケーション能力
ロボティクス領域の知識・開発経験（加点要素） ロボティクス領域
強化学習の知識・開発経験（加点要素） 機械学習モデル開発経験
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
- 勤務時間
- 裁量労働制 / 実働8時間
- 休日休暇
- 完全週休2日制 / 祝日休み
- 試用期間
- 3ヶ月