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仕事の詳細

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企業名

EAGLYS株式会社

職種

LLM Engineer(LLM技術者)

仕事内容

LLM研究者としての知見を"実装"へ活かすLLM Engineerを募集中 ■具体的な業務内容 LLM関連プロダクト/ソリューション開発を担うチームに加わり、以下の業務をお任せできる方を探しています。 ・プロダクト/ソリューション立案のための、データ分析を伴うPoCプロジェクトの推進 ・顧客のデータ・LLM活用案件の推進 (例:顧客ニーズに対するデータ分析およびLLMを用いたシステムアーキテクチャ定義、分析要件定義、分析の実行、分析結果に基づく改善策の提案、など) また、以下のような多様かつ秘匿性の高いデータを対象に、安全性を担保しながら活用するための分析手法の開発にも携わっていただきます。 ・企業の機密情報(例:技術的なノウハウ、システムアーキテクチャ情報 等) ・企業内の人事関連データ(例:従業員の勤怠、評価、スキル、キャリア志向、組織の状態 等) ・人のコミュニケーションに関連するデータ(例:音声、チャット、メール、ドキュメント 等) ・社外秘・部外秘または機微性の高い個人情報 ・秘匿性の高いデータを守りつつ、機械学習・AIで安全に活用するためのプロダクトコア機能の開発 ■このポジションの魅力 ・秘密計算やLLMなど最先端分野のR&Dおよび実サービス開発に携わることができます。 ・ユーザーが抱えるペインやフィードバックを重視し、データ分析によって提供すべき価値に拘った検証、プロダクト/ソリューション開発を行います。 ・新しい領域のため、自らマーケットを創っていく経験(0→1)を積むことができます。

求める人物像

■必須スキル・経験 ・LLMに関する研究経験、またはLLMを活用したプロダクト・ソリューション・プロジェクトにLLMエンジニアとして携わった経験3年以上 ・Pythonによるプログラミング経験3年以上 ・ネイティブレベルの日本語力 ・英語でのコミュニケーション能力(ビジネス会話レベル以上) ・Git/GitHubを使ったチーム開発の経験 ・高い問題解決能力と新技術への迅速な習得力 ・技術的な内容をチーム内で明確に伝えるコミュニケーション能力 ■歓迎スキル・経験 ・LLM / NLP / 機械学習など、関連領域の修士以上の学位 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの構築経験 ・CI/CDパイプラインの経験 ■求める人物像 ・プロダクトやソリューションの0→1に携わりたい方 ・「理論・研究」から「応用・実践」までを、一貫してやり切る能力・スタンスをお持ちの方 ・自身の役割に捉われず、必要に応じ役割を超越していくスタンスをお持ちの方 ・正解がない状況であっても、素早く・柔軟に行動し、トライ&エラーを繰り返しながら物事を推進できる方 ・多様性豊かなチームメンバーと協力して、チームで成果を出すことに楽しさを感じる方

博士・ポスドクに特に求めること

・LLM / NLP / 機械学習など、関連領域の修士以上の学位(歓迎スキル・経験) ・LLMに関する研究経験(必須スキル・経験)

勤務予定地

【雇入れ直後】 ・本社(東京都渋谷区千駄ケ谷5ー27ー3 やまとビル6F&7F)および ・労働者の自宅 【変更の範囲】 ・会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)

博士卒の初任給

想定年収:600~1100万円(能力と経験により応相談)

本選考の採用フロー

ご応募されるポジションによっても異なりますが、以下の流れとなります ・書類選考 ・1次面接(オンライン) ・事業部門長面接(オンライン) ・CEO/CSO最終面接(オフィス)

外部サイトの情報を見る

https://herp.careers/v1/eaglys/HD31znLXNv7w

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【2027新卒】DX・AIコンサルタント & エンジニア

職務内容 「技術で、ビジネスの未来を書き換える。」入社後は、AI・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。単にコードを書くだけではありません。顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。 挑戦できるエキサイティングな業務領域 ・最先端AIの社会実装(生成AI/LLM等):最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画・提案。 ・フルスタックなシステム開発:AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計・実装まで一気通貫で経験。 ・ゼロイチを形にするPoC:誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス・サービスの創出。 ・データドリブン経営の基盤構築:企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。 ・技術の探究と発信:常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。自らが技術選定の主導権を握ります。 この仕事の魅力 ・「本物」のコンサルティング力:豆蔵には、製造・金融・流通など多岐にわたる業界のトップランナーがクライアントとして存在します。若いうちから、経営層に近い視座でプロジェクトを経験できます。 ・圧倒的な成長環境:業界屈指の技術力を持つ先輩社員がメンターとなり、データサイエンスの基礎から、実戦で通用するアーキテクチャ設計までを徹底的に伝授します。 ・「技術を手段にする」楽しさ:特定の製品に縛られず、顧客にとって最適な技術をフラットに選択できる環境です。 研修・学習環境 入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス・機械学習の基礎を体系的に学びます。研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加します。 研修後の配属・プロジェクト例 ・金融業界向けのAIリスク管理システム開発 ・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計・構築 ・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト ・画像認識を活用した異常検知AIの開発 ・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計 キャリアパス ・データサイエンティスト:高度な機械学習モデルの設計・開発・運用 ・AIエンジニア:データパイプライン・MLOps環境の構築 ・データ活用コンサルタント:企業のデータ戦略立案・分析支援

2027年卒