求人情報詳細
NEW 株式会社Preferred Networks Software Engineer - Specialized LLM Fine-tuning for clients / クライアント向け特化LLM開発エンジニア
正社員
| 仕事内容 | ●職務内容 PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。純国産かつ日本語性能で世界トップレベルの評価を受ける大規模言語モデル(LLM)「PLaMo」や各ドメインに特化したモデル、独自の生成AIサービス群を駆使し、各業界が直面する課題の解決と新たなビジネス創出に取り組んでいます。 同社は、このソリューションビジネスの一翼を担い、幅広い業界の企業や政府・公的機関と共同で、生成AIを活用した業務の高度化・DX推進に一緒に取り組んでいます。様々なデータの活用やデータの合成等を通じて、LLMを各社・各ドメイン・各タスクに適合させ、特定領域を深く理解した実用モデルを構築・提供することを目指します。例えば、自社サービスのPLaMo翻訳で使用しているモデルは、このような取り組みで生まれたタスク特化モデルの1つです。 特化LLM開発エンジニアは、PLaMoや、用途に応じた各種LLMを起点に、対象ドメインへの継続事前学習や、事後学習(指示学習・強化学習)などの追加学習を通じて、ドメインおよびクライアント固有の課題に適合した実用モデルを構築します。自社モデルの追加学習とドメイン適合、そしてそれによるクライアントの課題解決が中核となります。クライアントと密にコミュニケーションを取りながら、追加学習が有効な課題の見極めや、他の手法との組み合わせも含めた提案を行い、案件に応じて要件定義から学習・評価・提供までを推進します。 ●業務例 業界のデータやクライアント提供データを用いた、PLaMoをはじめとするLLMの継続事前学習・事後学習(参考:日本語農業大規模言語モデルの構築) 多言語を含む、クライアントのドメインやタスクに特化した高品質かつスケールする学習データ・評価データの設計と生成 追加学習の効果を測るドメイン固有の評価指標・ベンチマークの設計と、それを軸にした反復的な精度向上 クライアントへのヒアリング・要件定義、技術検証、および結果のレポーティング PLaMo翻訳を始めとするタスク特化モデルの構築 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。 多様な産業領域におけるドメイン特化LLMの開発と社会実装に携わりたい方、熱意のある方のご応募をお待ちしています。 |
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| 経験・資格 |
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
●応募資格(必須)コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 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、機械学習に関する研究または実務の経験および実績 機械学習・深層学習モデルの学習やファインチューニングに携わった経験 実データに基づく問題解決の経験(業界・分野不問) 特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 ソフトウェア開発経験(Python, Go, C, C++, Java,等) コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る 特にPythonまたはC++によるプログラミング能力 顧客と協働して課題を解決した経験(顧客と議論しながら本質的な課題を整理・定義した経験を含む) 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) 社内のチームメンバーと協働して課題を解決した経験 ビジネスレベルの日本語能力(日本語非母語話者においてはJLPT試験でN1レベル相当) ●応募資格(歓迎) 製造業・エネルギー・金融・公共などの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績 コンピューターサイエンスのすべての分野に精通していること ソフトウェアの開発経験 リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験 OSSへのコントリビューション経験 AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験 CI/CDの構築経験 その他、プログラミング能力/ハードウェア設計能力が秀でていることが証明できること LLMの追加学習の経験 継続事前学習や、事後学習(指示学習・強化学習)などの実装・運用経験 分散学習フレームワーク(FSDPやDeepSpeedなど)を使った開発経験 データ生成、学習、評価までのパイプラインの構築経験 データセットやベンチマークなどの作成経験 多言語の自然言語処理や、多言語向けのコーパス構築・モデル学習の経験 研究開発の経験 自分の専門分野に関する深い知見と経験 英語論文の調査・読解およびサーベイ資料作成経験 英語論文執筆経験 開発プロジェクトにおける5名以上のチームのリーダーシップ経験 ビジネスレベルの英語能力(CEFR C1相当以上) ※更なる詳細事項は、カウンセリング（面談）時にお伝えします。 |
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| 想定年収 | ※ご経験、スキルにより応相談 | ||||||||||
| 勤務地 |
東京都千代田区大手町 1 丁目 6 番 1 号 大手町ビル
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| 福利厚生・待遇 | 諸手当： 通勤手当、在宅勤務手当 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 |
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| 勤務条件 |
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| 企業データ |
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| 取材班による独自解説 | 独自技術でAIのバリューチェーンを垂直統合する国内屈指のディープテック集団。先端研究と事業化を両立し、AIアバター等の新サービスも展開。最先端技術で社会課題を解決したいエンジニア・ビジネス人材に絶好の環境である。 2014年3月設立のディープテック・スタートアップ。AI半導体の自社開発からスーパーコンピュータ等の計算基盤、生成AI基盤モデル（「PLaMo」シリーズ）、各種AIソリューションまで、AIのバリューチェーン全4レイヤーを垂直統合で自社開発する稀有な技術集団として知られる。 事業範囲は製造、材料、ライフサイエンス、ロボティクス、教育・エンタメまで多岐にわたる。ENEOSと共同開発した汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」は国内外100以上の企業・団体に導入され、外観検査ソフト「Preferred Networks Visual Inspection」は200社以上の導入実績を持つ。また、子会社による自律搬送ロボット「カチャカ」や全国900教室以上で導入されるプログラミング教材「Playgram」、AIアバターによるHRサービス「タレスカ」など、研究にとどまらない強固な社会実装力が魅力だ。直近では2026年6月に国産生成AI基盤モデルのフラッグシップ「PLaMo 3.0 Prime」を正式リリースするなど、先端技術のプロダクト化を加速させている。 =================== ＜出資企業(五十音順)＞ SBIグループ、NTT株式会社、ENEOSイノベーションパートナーズ合同会社、株式会社講談社、信越化学工業株式会社、SUMISEI INNOVATION FUND、積水ハウス投資事業有限責任組合、中外製薬株式会社、TBSイノベーション・パートナーズ3号投資事業組合、TEL Venture Capital, Inc.、東映アニメーション株式会社、トヨタ自動車株式会社、株式会社日本政策投資銀行、株式会社博報堂DYホールディングス、株式会社日立製作所、ファナック株式会社、株式会社みずほ銀行、三井住友信託銀行株式会社、三井物産株式会社、三菱商事株式会社、三菱UFJ信託銀行株式会社、株式会社ワコム 他 | ||||||||||
| Recruiting No. | 01009209000074 |
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