シニア機械学習エンジニア（プロダクト開発・MLOps）

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：https://lp.works.elyza.ai/ ■ 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。 【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 【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

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。

サマリー:AI リサーチ＆ソリューション 事業 AI プロダクト 事業

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。