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日本語性能で国内No.1の大規模言語モデル（LLM）を目指して研究開発し、当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使って国産の生成AIサービスの開発を行います。さらに、国内で最も使われるLLMとするためにAPI、Playgroundなど、開発補助環境を整備し生成AIの分野で業界をリードしていきます。#LI-DNI

日本語性能で国内No.1の大規模言語モデル（LLM）を目指して研究開発し、当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使って国産の生成AIサービスの開発を行います。さらに、国内で最も使われるLLMとするためにAPI、Playgroundなど、開発補助環境を整備し生成AIの分野で業界をリードしていきます。

日本語性能で国内No.1の大規模言語モデル（LLM）を目指して研究開発し、当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使って国産の生成AIサービスの開発を行います。さらに、国内で最も使われるLLMとするためにAPI、Playgroundなど、開発補助環境を整備し生成AIの分野で業界をリードしていきます。

日本語性能で国内No.1の大規模言語モデル（LLM）を目指して研究開発し、当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使って国産の生成AIサービスの開発を行います。さらに、国内で最も使われるLLMとするためにAPI、Playgroundなど、開発補助環境を整備し生成AIの分野で業界をリードしていきます。#LI-Hybrid#LI-KN

【ミッション】・当社のAIサービスを支えるシステムインフラをオンプレミスおよびクラウド環境(AWS等)で安定稼働させ、セキュアかつ高可用性な基盤を提供します。・サービス開発および研究チームと密に連携し、ネットワークやセキュリティを含むインフラ全体の設計,構築,運用を担い、開発生産性やサービス品質を向上させます。【具体的な業務】・オンプレミスおよびAWSなどのクラウド環境におけるインフラ基盤の設計,構築,運用・個人情報などの機密性の高いデータを取り扱う商用(プロダクション)環境の構築,保守運用・商用環境（プロダクション環境）への導入,保守運用と高可用性,耐障害性を意識したシステムアーキテクチャ設計・ネットワークの要件定義,設計,構築,セキュリティ設定や対策・CI/CDパイプラインの構築・運用、開発生産性向上のための技術スタック選定,導入・モニタリング・アラート運用体制の設計・改善によるサービス品質,パフォーマンスの最適化・開発生産性を高めるためのツール導入または開発#LI-Hybrid#LI-KN

【ミッション】社内の大規模データの管理・活用を支えるデータプラットフォームの設計・構築・運用を通じて、データドリブンでイノベーションを推進します。また、データ品質の向上、セキュリティ維持、パフォーマンス最適化により、データ活用しやすい環境を提供します。【具体的な業務】・数十ペタバイト規模のデータを扱うオンプレミスおよびクラウド環境でのデータプラットフォームの設計、構築、運用・オブジェクトストレージ（S3）を利用した分散型データ管理システムの開発・運用・IAMアクセス制御やデータカタログによる、データガバナンス強化や管理及び、データ利用推進・マルチデータセンター間でのストレージの統合レイヤーの開発と運用・LLMモデル、コーパスデータ、RAG用基礎データの保存・管理

日本語性能で国内No.1の大規模言語モデル（LLM）を目指して研究開発し、当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使って国産の生成AIサービスの開発を行います。さらに、国内で最も使われるLLMとするためにAPI、Playgroundなど、開発補助環境を整備し生成AIの分野で業界をリードしていきます。

日本語性能で国内No.1の大規模言語モデル（LLM）を目指して研究開発し、当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使って国産の生成AIサービスの開発を行います。さらに、国内で最も使われるLLMとするためにAPI、Playgroundなど、開発補助環境を整備し生成AIの分野で業界をリードしていきます。#LI-Hybrid#LI-KN

継続的にMLモデルを改修しプロダクトへデプロイするための基盤構築を担当していただきます。MLエンジニアと連携しながら、職務の内容としてはAWSをインフラとした機械学習のパイプライン構築からCI/CD/CTの整備まで多岐に渡ります。ユーザに速く良いMLサービスを安定して届けることがこのポジションにおける大きなミッションになります。

・医療・生命科学分野等の画像解析アルゴリズム開発　　┗ 一部、画像以外のデータ解析業務もあり・関連アルゴリズムの調査検討、新規アルゴリズムの考案・発明、それらの実装・社内外のステークホルダーに対する技術プレゼンテーション・研究開発成果の学会発表、論文発表

・音声基盤モデルの研究開発： 音声対話・音声認識・音声合成などの音声基盤モデル領域におけるモデル開発、言語知識と音声処理能力を統合した学習手法の探索・実験パイプラインの設計・開発： 音声・テキストデータの統合学習パイプラインの構築、評価指標の策定・運用・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（音声基盤モデル）を活用した、実用可能性を探るデモ開発・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・研究開発のリード： 生成AIおよび音声基盤モデル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※「研究寄り」「実装（開発）寄り」どちらのキャリアパスも歓迎します。※ LLMの研究開発知見を活かしながら、音声基盤モデル領域へと携わっていただくことを想定しています。#LI-Hybrid#LI-KN