機械学習エンジニア（プロダクト開発・MLOps）

### 【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。

法人向け生成AI SaaS『ELYZA Works』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・開発を推進してくださる機械学習エンジニアを募集しています。 製品紹介ページ：https://lp.works.elyza.ai/

### 【求める期待・役割】 プロダクトチームの機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル / 自社モデル）をコアとしたプロダクトの開発を担当していただきます。

• LLMなどのML技術を活用し、自社プロダクトの課題解決・価値創出を行うこと
• 社内の機械学習 x エンジニアリングの仕組みづくりにオーナーシップをもって取り組むこと
• 継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むこと
• スケーラブルかつ可用性の高いLLM推論基盤の開発・運用を行うこと

### 【仕事概要】 1. プロダクト開発

• 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発まで一気通貫で担当
• ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善
• 自社モデルの最適化とプロダクトへの組み込み
• モデルの推論速度と精度のバランスを考慮した最適化
• モデルの軽量化技術の研究と適用

2. 機械学習 x エンジニアリングのリード

• 機械学習モデルを組み込むためのプロダクト開発用社内ライブラリの実装
• モデルを効率的にプロダクションデプロイするためのワークフロー整備
• プロダクトコードの最適化、リファクタリング
• 他チームへの技術的な支援（アーキテクチャや実装方針の相談）

3. MLOps基盤の開発と改善

• スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計と実装
• モデルの継続的な監視とパフォーマンス評価システムの構築
• 本番環境でのモデル運用に関するベストプラクティスの確立

### **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

### **本ポジションの魅力**

• 最新技術をプロダクトの価値創出に繋げる経験
• 自社LLMの安定運用という未踏の領域に取り組む機会
• デファクトスタンダードがない中で新たな方法論やBest Practiceを自ら確立

• AI・機械学習分野、特にLLM領域での貴重な実務経験の獲得
• 需要が高まるMLOpsスキルの習得と実践

• 構想段階から実運用までのプロダクト開発全体を経験できる一気通貫の学習環境
• 最新アルゴリズムのR&D、実装から基盤システム構築まで幅広い技術領域に携われる機会
• 技術選定・設計からデプロイ・運用まで、機械学習システムのライフサイクル全体を学べる環境

### 【以下、いずれも必須】

• チームでの2年以上のMLサービス開発・運用経験
• GCPやAWSなどのクラウド環境での開発・運用経験
• 機械学習、自然言語処理、画像認識、音声認識のいずれかの分野における専門知識
• 日本語でのビジネスレベルのコミュニケーションスキル / Native-level Japanese proficiency

• 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クラスタの構築経験

• 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

### 【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（直近半年平均5～15時間程度）

• 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】

• 有給休暇（入社時付与　※付与日数は入社月による）

### 【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】

### 【その他】

• Gemini Pro、Claude Code、Devin、Cline、Notion AI など各種AIツールを利用可

• 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

• 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

### 【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。

あり（3ヶ月） ※期間中の条件変更なし

### 【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】