1A06.【研究開発】リサーチエンジニア（LLM開発）

1A06.【研究開発】リサーチエンジニア（LLM開発）

仕事概要

ELYZAについて

ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、先端技術の研究と実用化の両輪で活動しています。NLP・LLM領域にいち早く研究投資し、2020年の「ELYZA DIGEST」に始まり、「Llama-ELYZA-JP」シリーズや医療特化モデル、Diffusion Model など日本語モデルの研究成果を発表してきました。

これまで培ったLLM技術を中核としつつ、VLM/VLAや音声基盤モデル、AIエージェント、さらには フィジカルAI領域へと挑戦幅を広げています。得られた知見を広く社会に還元すること、そしてソリューション事業やプロダクト事業と連携し、先端技術を社会実装につなげていくことを目指しています。

募集背景

現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。基盤モデルの研究開発はモデル規模や学習データ量、利用する計算資源が急速に拡大しており、分散学習を前提とした実験設計・実装の重要性が高まっています。

それに伴い、研究経験に裏打ちされた「技術的理解」と、アイデアを形にする「実装力」を兼ね備えたリサーチエンジニアの役割がより一層大きくなっています。そこでELYZAでは、そのいずれか、あるいは両方に強みを持ち、研究とエンジニアリングの両面で専門性のさらなる向上を志向される方を募集しています。

求める期待・役割

リサーチエンジニアは、大規模基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。

• \*\*アルゴリズム開発・実験・分析\*\*： モデル性能向上のためのアーキテクチャ改良や学習手法の最適化
• \*\*実験パイプラインの設計・開発\*\*： 基盤モデルの追加事前学習（Continual Pre-training）、事後学習（SFT/RLHF等）、評価システムの構築・運用
• \*\*生産性向上への寄与\*\*： コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化
• \*\*プロトタイピング\*\*： プロプライエタリモデルのAPIや自社モデルを活用した、実用可能性を探るデモ開発
• \*\*研究開発のリード\*\*： 生成AI領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示

本ポジションの魅力

• 国内最大級の計算資源（GPU）を活用した基盤モデルの研究開発を通して、研究とエンジニアリングの両面で専門性を高めることができる
• ソリューションチームやプロダクトチームと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる
• 経産省「GENIAC」や産総研プロジェクトなど、大規模な国策プロジェクトにも参画できる
• 高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる

• 開発環境
• \*\*セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。\*\*

• 開発言語：Python, (Shell Script)
• インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCI
• コンテナ基盤：Docker, Singularity
• 機械学習関連ツール：Hugging Face, W&B
• ドキュメント・バックログ管理：Notion
• コード管理：GitHub
• コミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord

必須スキル

ELYZAについて

ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、先端技術の研究と実用化の両輪で活動しています。NLP・LLM領域にいち早く研究投資し、2020年の「ELYZA DIGEST」に始まり、「Llama-ELYZA-JP」シリーズや医療特化モデル、Diffusion Model など日本語モデルの研究成果を発表してきました。

これまで培ったLLM技術を中核としつつ、VLM/VLAや音声基盤モデル、AIエージェント、さらには フィジカルAI領域へと挑戦幅を広げています。得られた知見を広く社会に還元すること、そしてソリューション事業やプロダクト事業と連携し、先端技術を社会実装につなげていくことを目指しています。

募集背景

現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。基盤モデルの研究開発はモデル規模や学習データ量、利用する計算資源が急速に拡大しており、分散学習を前提とした実験設計・実装の重要性が高まっています。

それに伴い、研究経験に裏打ちされた「技術的理解」と、アイデアを形にする「実装力」を兼ね備えたリサーチエンジニアの役割がより一層大きくなっています。そこでELYZAでは、そのいずれか、あるいは両方に強みを持ち、研究とエンジニアリングの両面で専門性のさらなる向上を志向される方を募集しています。

求める期待・役割

リサーチエンジニアは、大規模基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。

• \*\*アルゴリズム開発・実験・分析\*\*： モデル性能向上のためのアーキテクチャ改良や学習手法の最適化
• \*\*実験パイプラインの設計・開発\*\*： 基盤モデルの追加事前学習（Continual Pre-training）、事後学習（SFT/RLHF等）、評価システムの構築・運用
• \*\*生産性向上への寄与\*\*： コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化
• \*\*プロトタイピング\*\*： プロプライエタリモデルのAPIや自社モデルを活用した、実用可能性を探るデモ開発
• \*\*研究開発のリード\*\*： 生成AI領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示

本ポジションの魅力

• 国内最大級の計算資源（GPU）を活用した基盤モデルの研究開発を通して、研究とエンジニアリングの両面で専門性を高めることができる
• ソリューションチームやプロダクトチームと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる
• 経産省「GENIAC」や産総研プロジェクトなど、大規模な国策プロジェクトにも参画できる
• 高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる

• 開発環境
• \*\*セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。\*\*

• 開発言語：Python, (Shell Script)
• インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCI
• コンテナ基盤：Docker, Singularity
• 機械学習関連ツール：Hugging Face, W&B
• ドキュメント・バックログ管理：Notion
• コード管理：GitHub
• コミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord

歓迎スキル

• FSDP, DeepSpeed, Megatron-LM 等を用いたマルチノード分散学習の実装・運用経験
• Transformerアーキテクチャの実装経験・改良経験
• LLMの事後学習（SFT/RLHF/DPO等）の実装・評価経験
• WebアプリケーションやAPIサーバー等の開発経験
• 機械学習の国際会議（NeurIPS, ICML, ICLR, ACL等）での論文採択や発表経験
• Kaggle等のデータ分析コンペティションでの上位入賞経験

求める人物像

• ELYZAのコア・バリューである「Long Term Greedy」の考え方に共感してくださる方
• オーナーシップと高い倫理観をもって業務を遂行できる方
• 不確実な状況でも自分で論点を定めて手を動かし、物事を前に進められる方
• 再利用性・保守性を意識したコードを書くことができる方
• 研究に留まらず、その先の社会実装と実用化に関心が高い方（論文発表に重心がある方は合わないです）

• 応募概要
• 給与
• ◆想定年収：6,000,000円～15,000,000円
• ◆月給：400,000円～
• ※経験・能力を考慮の上、決定いたします
• ＜内訳＞
• 月額基本給：301,530円～
• 固定残業手当（38時間/月）：89,518円～
• 深夜残業手当（19時間/月）：8,952円～
• ※グレードに応じた職務手当の支給あり
• ※超過した時間外労働の残業代は1分単位で支給
• ◆業績評価：年2回
• 勤務地
• 【本社所在地】
• ◆東京都文京区本郷3-15-9 SWTビル 5・6F
• 【就業場所】
• ◆本社または自宅（変更の範囲なし）
• ※転勤はありません
• ※フルリモートワーク可（居住地は日本国内に限る）
• 【リモートワークについて】
• ◆リモート/出社自由選択（出社回数規定/制限なし）
• ELYZAはリモートワークを福利厚生ではなく、「成果を最大化するための手段」と捉えています。成果という目的に向けて、働き方は状況に応じて個人やチームの判断に委ねています。
• 北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、出社メインの人など、多様な働き方を実現しています。
• また同時に、メンバーのコミュニケーション促進のための出社推奨日を設けるなど、各々が負担のない範囲で交流・相互理解を深める工夫をしています。
• 雇用形態
• 正社員
• 勤務体系
• 【就業時間】
• ◆スーパーフレックスタイム制（コアタイムなし：フレキシブルタイム6:00～22:00）
• ◆1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数
• ※時間外労働あり
• ・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
• ・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。
• 【休日休暇】
• ◆年間休日120日（2025年）
• ◆完全週休2日制（土日祝休み）
• ◆年末年始休暇
• ◆有給休暇（入社時付与　※付与日数は入社月による）
• ◆産前産後休暇
• ◆育児休暇
• ◆慶弔休暇
• 試用期間
• あり（3ヶ月） ※期間中の条件変更なし
• 福利厚生
• 【保険】
• ◆各種社会保険完備（関東ITソフトウェア健康保険組合加入）
• 【諸手当】
• ◆通勤交通費
• 【その他】
• ◆ストックオプション制度あり
• ◆Gemini Pro、Claude Code、Devin、Cline、Notion AI など各種AIツールを利用可
• ◆必要書籍を経費にて購入可能
• ◆オフィスにて各種ソフトドリンク/コーヒー/炭酸などのドリンクやスナック無料提供
• ◆副業・兼業OK（要申請）
• ◆入社後研修あり
• ◆週1.5日の「No Meeting Day」あり（毎週金曜終日・水曜午前）
• ◆内閣府ベビーシッター券の利用（1回4,400円の補助が受けられます）
• 【社内コミュニケーション】
• ◆グループウェア：Google Workspace
• ◆Notion、Slackによる透明性の高い情報共有
• ◆DiscordやMetalifeなどバーチャルオフィスの活用
• ◆メンター制度、チューター制度あり
• ◆月1〜2回の顧客事例共有、最新技術の勉強会、論文輪読会の開催
• ◆月1回程度の懇親会
• 【選考プロセス】
• 書類選考→カジュアル面談/HR面談→1次面接→2次面接→最終面接→内定・オファー面談
• ・選考意思を確認後、1～3回程度の面接を経て最終面接を実施します。
• ・選考プロセスの中で、双方の理解促進のためにカジュアル面談や、ご希望に応じて体験入社等を実施いたします。
• ・面接の形式については、オンライン/オフラインをご希望に応じて選択できます。またオフィス見学を実施することも可能です。
• ・リファレンスチェックの実施を行います。詳細は選考に進んだ際にご案内させていただきます。