【ELYZAについて】
「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しています。

【ELYZAのAIチーム全体のミッション・思い】
「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」においてAI開発プロジェクトをリードし、社会や企業に対してバリューを出す事が最大のミッションです。

【求める期待・役割】
プロダクト開発チーム（Product&Solution）の機械学習エンジニアとして機械学習・深層学習技術を用いた、LLMプロダクトの開発をリードしていただきます。

社会課題の解決を目的とした適切な技術選定と検証（AI開発プロジェクト管理）を行い、社会実装(=実用化)を目的としたプロダクト開発に落とし込むため、プロジェクトメンバーと密に連携し、チーム全体のパフォーマンス向上に努めていただきます。
併せて、現場の最前線で使われ続けることを重視し、ユーザー体験や業務オペレーションを想定した「本質的に価値あるAI開発」を第一義にプロジェクト運営を行います。

【具体的な業務内容】
・PoC（設計フェーズ）
- 論文等のサーベイ
- ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
- ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計
- 必要に応じたクライアントとの議論
・PoC （開発フェーズ）
- プロンプトチューニング
- ファインチューニング
- RAGをはじめとした、複数のモデルを組み合わせた処理の構築
- データの整形・前後処理モジュールの開発
- クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・導入フェーズ
- 開発したAIモジュールの組み込み
　（※ ELYZA App Platformという自社プロダクトへの組み込み）

【期待する役割】
・社会課題の解決を目的とした適切な技術選定と検証（AI開発のプロジェクト管理）
・AI開発プロジェクトの品質維持・向上
・チーム全体のパフォーマンス改善

【開発環境】
◆開発周辺ツール
　- Google Drive, Figma, GitHub, VS Code (任意)
◆ドキュメント管理
　- Notion
◆コミュニケーションツール
- Slack, Discord, Google Meet
◆バックエンド(ML)
- Python, vLLM, haystack
◆データベース
- Aurora(MySQL), Amazon OpenSearch Service
◆インフラ
- GCP (実験環境), AWS (本番環境), Terraform

【本ポジションの魅力】
◆AIの課題解決アプローチに集中できる環境が整っている点
　AIコンサルタントが顧客折衝・調整を行い、AIエンジニアは顧客課題に対するAIを用いたアプローチを設計し、開発はソフトウェアエンジニアと協働することで、それぞれが自分のプロフェッショナルとして価値を生み出すことに集中して取り組んでいます。
◆顧客と距離が近く、やりがいや改善を実感できる点
　AIエンジニアは顧客やユーザーとの距離が近く、顧客やユーザーの生の声を聞くことによって、課題に対するアプローチを考えることができます。自分が考えたアプローチによって、ユーザーの仕事が改善されるのを見たり、直接感謝の言葉をいただくことも多いポジションで、役に立っている実感を得られるのは得難い魅力です。
◆自分の強みやスキルを伸ばせる点
　スタートアップならではの規模感で、それぞれのメンバーが自分の得意な領域で最大限のパフォーマンスを発揮しています。また、弊社には各職種のプロフェッショナルが揃っており、学ぶ意欲があれば様々なことを学びながら業務へ活かし、得意を伸ばす・広げることが可能です。