AI・機械学習エンジニア/メンバー

求人概要

事業・サービス概要

日本発のGPUクラウドサービスを提供する次世代インフラ企業です。国内最大級の自社GPU基盤「GPUSOROBAN」を運営し、AI産業の計算力を支えています。

業務内容

自社運営のGPUクラウド「GPUSOROBAN」の潤沢な計算リソースを武器に、生成AI（LLM・画像生成等）のモデル選定・検証から、サービス実装・最適化までを一貫して主導いただきます。

• 次世代AIソリューションの開発: 最新のLLMや拡散モデル等の選定、ファインチューニング、および独自のドメイン適応
• 極限のパフォーマンス・チューニング: 数千基規模のGPUリソースをフル活用し、学習・推論の高速化、量子化、分散学習アルゴリズムの最適化を追求
• MLOps/LLMOps基盤の構築: 開発したモデルを迅速に社会実装するためのパイプライン設計と、継続的な精度改善サイクルの構築
• 最先端技術のリサーチ & 実装: arXiv 等の最新論文から実用性の高い技術を特定し、プロダクトへの先行実装を実施

ポジションの魅力

• ユニコーンレベルのIPOを目指している急成長企業
• 経済産業省認定クラウドプログラムに認定
• 国内クラウドサービス企業として初めてNVIDIAの最上位パートナーに認定

応募要件

必須要件

• Pythonを用いたAI・機械学習システムの実務開発経験1年以上
• PyTorch / TensorFlow 等を用いたモデルの実装・学習・評価の経験
• Docker / Kubernetes を用いたコンテナベースの開発・運用経験
• Linux環境における深い知識とコマンド操作によるトラブルシューティング能力

歓迎要件

• 大規模分散学習: マルチGPU / マルチノード環境での学習最適化経験
• ローレベル最適化: CUDA / C++ を用いた演算カーネルのカスタマイズ、TensorRT等による高速化知識
• 生成AIの実務応用: RAG（検索拡張生成）の構築、Agentic Workflowの設計経験
• MLOpsの実践: クラウドネイティブな機械学習パイプライン（Kubeflow, MLflow等）の構築経験
• リサーチ力: 英語論文を読み解き、数式をコードへ落とし込める実装能力

求める人物像

• 再現性：当事者意識を持って目標達成に継続的に取り組み、意図的に成果を再現させる
• 論理的思考力：客観的に事象を分析し、論理的かつ概念的に原理原則（Core）を特定する
• 柔軟性：固定観念に縛られず、複雑な状況変化にも柔軟に考え方を変える
• 協調性：業務を円滑に回す上で関係構築を行い、組織全体の生産性を最大化させる

給与

年収 5,000,000 円 - 10,000,000 円

月給42万円〜+交通費

※スキル・経験を考慮の上、優遇いたします
※20時間分の固定残業代（55,975円〜）が含まれます。超過した場合は追加支給します。
※試用期間3ヵ月あり(条件面の変更なし)

労働条件

勤務地

東京都新宿区市谷田町3-24-1
JR 市ヶ谷駅 徒歩10分
地下鉄 市ヶ谷駅 徒歩5分

手当

• 交通費支給（〜50,000円/月）
• ランチ補助（30,000円/月）
• 社内親睦会会費（〜10,000円/月）

社会保険・福利厚生

• 社会保険完備
• 昇給年2回（5月・11月）
• 業績賞与年1回（12月）
• 定期健康診断（年1回）
• フリードリンク（コーヒー・紅茶・日本茶など）
• フリーフード（菓子類）

勤務時間

• フレックスタイム制（コアタイム/11:00-16:00）

休日休暇

• 完全週休2日制（土・日）
• 祝日
• 夏季休暇
• 年末年始休暇
• 有給休暇
• 産前産後休暇
• 育児休暇
• 介護休暇
• 結婚休暇
• 忌引休暇

事業所名

東京本社（東京都新宿区市谷田町3-24-1）

選考フロー

選考フローについては別途ご案内いたします。