
1B03. シニア機械学習エンジニア(プロダクト開発・MLOps)
株式会社ELYZA · ### 【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
About The Role
1B03. シニア機械学習エンジニア(プロダクト開発・MLOps)
仕事概要
【募集背景】
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、LLM(大規模言語モデル)の社会実装で国内有数の実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするAIプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。
私たちがつくるプロダクトの強みは、LLMをはじめとした高度なAI技術にあります。デファクトが存在しない先端技術分野では、深い顧客理解、技術的な見通しをもってゼロから体験をつくり上げる必要があります。このプロセスを強力に推し進めてくださるシニア機械学習エンジニアを募集しています。
【抱えている課題】
AIという不確実性の高い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強力なエンジニアリング力を必要としています。
■ 信頼性の高いLLM学習・推論基盤の構築:
自社モデルの学習から推論までを一気通貫で支える、スケーラブルで高信頼な基盤の構築
■ フットワークを失わない開発組織:
R&Dチームの成果を最短でプロダクト実装するための柔軟な組織とシステム基盤の構築
■ 「正解のない」UXの探求:
非決定的なLLMの出力を制御し、汎用性と使いやすさを両立するベストなUXの探求
■ エンタープライズ品質への挑戦:
AI Agent等の先端技術において、利便性とエンタープライズ水準のセキュリティを両立する仕組みづくり
【求める期待・役割】
機械学習エンジニアとして、単に要件通りに機能を実装するのではなく、「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答えることを期待しています。
■ 先端技術をプロダクト機能に組み込む開発:
当社が提供する法人向け生成AI SaaS「ELYZA Works」では、クライアント企業が自力でLLMの実装・活用を推進できる環境の構築を目指しています。その実現に向けてLLMやAI Agentといった最先端技術をプロダクトに組み込むため、PdMと連携しながら企画から検証・開発までを一貫してご担当いただきます。
製品紹介ページ:
■ 全社のMLOps・自社モデルの推論基盤構築:
プロプライエタリモデルだけでなく自社モデルの運用を支える推論基盤の構築・運用にも携わっていただきます。大規模モデル運用に必要なインフラ知識、レイテンシの低減とスループットの最大化を実現する推論高速化、Enterprise向けAgent Harnessの開発など、求められるスキルセットは多岐にわたります。既存の技術スタックに固執せず、課題に応じて最適な技術を学び、取り入れていく姿勢を重視しています。
本ポジションの魅力
■業界のデファクトスタンダードを自分たちでつくる
- LLMアプリケーション特有の「正解のないUX」や「非決定的な出力の制御」に対し、アーキテクチャ設計から入り込み、業界のスタンダードとなる技術基盤を自ら定義・構築する裁量
- 外部APIに依存しない「自社モデル」と「潤沢なGPU資源」をフル活用し、前例のない推論基盤のゼロベース構築や最適化を主導できる環境
■難易度の高い「本質的なエンジニアリング課題」への挑戦
- プロダクトの急成長に伴う技術的負債の解消や、トラフィック増に耐えうるスケーラブルな推論・ホスティング基盤の再設計など、高度な技術課題の突破
- 「エンタープライズ品質」と「R&D成果の高速プロトタイピング」という相反する要件を両立させる、難易度の高いアーキテクチャの実現
■事業と全社組織を牽引する技術的中核としての役割
- 単なる機能開発ではなく、PdMやデザイナー、トップクラスのリサーチャーと対等に議論し、「技術的フィジビリティ」と「事業価値・UX」を統合した技術戦略の策定と実行
- プロダクト事業に留まらず、ソリューション事業を含む全社横断のMLOps推進をリードし、エンジニアリング組織全体の技術水準向上を牽引する経験
- 【開発環境】
- \*\*セキュリティ意識を高く保ちつつ、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
- Cloud Platform: Google Cloud / AWS / Azure
- プロビジョニングツール: Terraform
- CI/CD: GitHub Actions / Argo CD
- ミドルウェア: OpenSearch
- ドキュメンテーション: Notion / Google Docs
- 開発ツール: GitHub / Figma
- コミュニケーションツール: Slack / Discord / Google Meet
- BIツール: Redash
必須スキル
【募集背景】
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、LLM(大規模言語モデル)の社会実装で国内有数の実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするAIプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。
私たちがつくるプロダクトの強みは、LLMをはじめとした高度なAI技術にあります。デファクトが存在しない先端技術分野では、深い顧客理解、技術的な見通しをもってゼロから体験をつくり上げる必要があります。このプロセスを強力に推し進めてくださるシニア機械学習エンジニアを募集しています。
【抱えている課題】
AIという不確実性の高い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強力なエンジニアリング力を必要としています。
■ 信頼性の高いLLM学習・推論基盤の構築:
自社モデルの学習から推論までを一気通貫で支える、スケーラブルで高信頼な基盤の構築
■ フットワークを失わない開発組織:
R&Dチームの成果を最短でプロダクト実装するための柔軟な組織とシステム基盤の構築
■ 「正解のない」UXの探求:
非決定的なLLMの出力を制御し、汎用性と使いやすさを両立するベストなUXの探求
■ エンタープライズ品質への挑戦:
AI Agent等の先端技術において、利便性とエンタープライズ水準のセキュリティを両立する仕組みづくり
【求める期待・役割】
機械学習エンジニアとして、単に要件通りに機能を実装するのではなく、「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答えることを期待しています。
■ 先端技術をプロダクト機能に組み込む開発:
当社が提供する法人向け生成AI SaaS「ELYZA Works」では、クライアント企業が自力でLLMの実装・活用を推進できる環境の構築を目指しています。その実現に向けてLLMやAI Agentといった最先端技術をプロダクトに組み込むため、PdMと連携しながら企画から検証・開発までを一貫してご担当いただきます。
製品紹介ページ:
■ 全社のMLOps・自社モデルの推論基盤構築:
プロプライエタリモデルだけでなく自社モデルの運用を支える推論基盤の構築・運用にも携わっていただきます。大規模モデル運用に必要なインフラ知識、レイテンシの低減とスループットの最大化を実現する推論高速化、Enterprise向けAgent Harnessの開発など、求められるスキルセットは多岐にわたります。既存の技術スタックに固執せず、課題に応じて最適な技術を学び、取り入れていく姿勢を重視しています。
本ポジションの魅力
■業界のデファクトスタンダードを自分たちでつくる
- LLMアプリケーション特有の「正解のないUX」や「非決定的な出力の制御」に対し、アーキテクチャ設計から入り込み、業界のスタンダードとなる技術基盤を自ら定義・構築する裁量
- 外部APIに依存しない「自社モデル」と「潤沢なGPU資源」をフル活用し、前例のない推論基盤のゼロベース構築や最適化を主導できる環境
■難易度の高い「本質的なエンジニアリング課題」への挑戦
- プロダクトの急成長に伴う技術的負債の解消や、トラフィック増に耐えうるスケーラブルな推論・ホスティング基盤の再設計など、高度な技術課題の突破
- 「エンタープライズ品質」と「R&D成果の高速プロトタイピング」という相反する要件を両立させる、難易度の高いアーキテクチャの実現
■事業と全社組織を牽引する技術的中核としての役割
- 単なる機能開発ではなく、PdMやデザイナー、トップクラスのリサーチャーと対等に議論し、「技術的フィジビリティ」と「事業価値・UX」を統合した技術戦略の策定と実行
- プロダクト事業に留まらず、ソリューション事業を含む全社横断のMLOps推進をリードし、エンジニアリング組織全体の技術水準向上を牽引する経験
- 【開発環境】
- \*\*セキュリティ意識を高く保ちつつ、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
- Cloud Platform: Google Cloud / AWS / Azure
- プロビジョニングツール: Terraform
- CI/CD: GitHub Actions / Argo CD
- ミドルウェア: OpenSearch
- ドキュメンテーション: Notion / Google Docs
- 開発ツール: GitHub / Figma
- コミュニケーションツール: Slack / Discord / Google Meet
- BIツール: Redash
歓迎スキル
- ソフトウェア開発全般における高い専門性(アーキテクチャ設計・デザインパターン等)
- 機械学習がコアとなるプロダクトの企画・開発経験
- SaaS企業でのプロダクトコミット経験(特に0→1立ち上げのフェーズ)
- Kaggle、SIGNATE等データサイエンス系コンペの入賞経験
- PyTorchやTransformersなどのOSSへの貢献経験
- OpenAIなどのLLM APIを活用した開発経験
- HPCクラスタ(GPU、InfiniBand等)の構築・運用や、低レイヤーの最適化経験
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
- 最新技術に対し、知的好奇心をもってキャッチアップできる方
- 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
- LLMの社会実装と実用化に繋げることに興味がある方
- 実際に手を動かして仮説検証を行うことが好きな方
- 応募概要
- 給与
- ◆想定年収:9,000,000円~15,000,000円
- ◆月給:625,000円~
- ※経験・能力を考慮の上、決定いたします
- <内訳>
- 月額基本給:376,913円~
- 固定残業手当(38時間/月):139,871円~
- 深夜残業手当(19時間/月):13,988円~
- 職能手当:94,228円~
- ※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年度)
- ◆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
- ◆Claude Code、Devin、Cline、Gemini Pro、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→一次面接→二次面接→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。
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