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通信業界特化型生成AI基盤モデル開発エンジニア（継続事前学習／ファインチューニング）
給与
679.1〜1587.7万円/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
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 非公開
仕事内容その他職種
通信業界向け生成AI基盤モデル「Large Telecom Model（LTM）」の継続事前学習、Fine-tuning、評価パイプラインの構築・主導を担います。自社GPUインフラと通信ドメインデータを活用し、ネットワーク運用の効率化・高度化・自律化に向けたモデル開発を推進します。
職務内容
- 「Large Telecom Model」および関連LLMの学習／評価／チューニングを通じ、通信業界向け大規模言語モデルの継続事前学習・Fine-tuning・評価パイプラインを構築・主導する。
- 自社GPUインフラと豊富な通信ドメインデータを活用し、実業務へ耐えうる高精度かつ安全性の高い通信業界向けモデルへと継続的に高度化する。
- LTMモデルの性能向上、学習パイプライン構築、最先端生成AI技術の検証および実業務適用に向けた技術リードを担う。
- LLMの継続事前学習（Continued Pre-training）およびFine-tuning（SFT/RLHF等）の実装・レシピ最適化を行う。
- 基地局データや運用ログ等の大容量通信ドメインデータを収集・整形し、学習データセットの設計・クレンジングを行う。
- 自動評価フレームワーク整備、評価指標（Benchmark）の設計・精緻化、論文やOSSの調査、社内関係部署との課題整理およびモデル要件へのフィードバックを行う。
募集要項最終確認 9/12
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 679.1〜1587.7万円/年
- 勤務地
- 東京都
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 非公開
- 職種
- その他職種
- 経験年数
- 不問
- 掲載日
- 9/11
- 最終確認
- 9/12
応募資格（必須）
- Pythonを用いた機械学習／Deep Learningの実装開発経験
- 生成AI／LLMの学習、継続事前学習（Continued Pre-training）、Fine-tuning、または精度評価のいずれかに関する実務・研究経験
- 論文（ArXivなど）や英語の技術ドキュメント／OSSリポジトリを読解し、コードへ落とし込める英語力（目安：TOEIC 600点以上）
- AI駆動開発ツール（GitHub Copilotなど）を積極的に活用し、スピード感を持って検証・実装を進められるITリテラシー
歓迎する経験
- DeepSpeed／Megatron-LMなどによる分散学習実務経験
- 10B～100B規模のLLMトレーニング経験
- モデル並列／パイプライン並列の最適化経験
- 強化学習や合成データ生成の実務経験
- MLOps基盤構築・運用の知見
- 学会発表／論文執筆経験
- プロジェクトリード、あるいは技術メンター・チームマネジメントの経験
求めるスキル・経験
この求人はソフトバンク株式会社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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