Software Engineer - Specialized LLM Fine-tuning for clients / クライアント向け特化LLM開発エンジニア
AI 엔지니어정규직전체 · 경력 무관
프리퍼드네트웍스에서 LLM 파인튜닝 및 도메인 특화 모델 개발을 담당할 엔지니어를 모집합니다. 기계학습 연구 또는 실무 경험과 Python 또는 C++ 프로그래밍 능력이 필수입니다. 고객의 비즈니스 문제를 기술적으로 정의하고, PLaMo 등 대규모 언어 모델을 활용해 실용적인 솔루션을 구축하는 역할을 수행합니다. 최신 기술에 대한 열정과 컴퓨터 과학 전반에 대한 깊은 이해를 갖춘 분을 찾습니다.
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。純国産かつ日本語性能で世界トップレベルの評価を受ける大規模言語モデル（LLM）「PLaMo」や各ドメインに特化したモデル、独自の生成AIサービス群を駆使し、各業界が直面する課題の解決と新たなビジネス創出に取り組んでいます。
私たちは、このソリューションビジネスの一翼を担い、幅広い業界の企業や政府・公的機関と共同で、生成AIを活用した業務の高度化・DX推進に一緒に取り組んでいます。様々なデータの活用やデータの合成等を通じて、LLMを各社・各ドメイン・各タスクに適合させ、特定領域を深く理解した実用モデルを構築・提供することを目指します。例えば、自社サービスの[PLaMo翻訳](https://translate.preferredai.jp/)で使用しているモデルは、このような取り組みで生まれたタスク特化モデルの1つです。
特化LLM開発エンジニアは、PLaMoや、用途に応じた各種LLMを起点に、対象ドメインへの継続事前学習や、事後学習（指示学習・強化学習）などの追加学習を通じて、ドメインおよびクライアント固有の課題に適合した実用モデルを構築します。自社モデルの追加学習とドメイン適合、そしてそれによるクライアントの課題解決が中核となります。クライアントと密にコミュニケーションを取りながら、追加学習が有効な課題の見極めや、他の手法との組み合わせも含めた提案を行い、案件に応じて要件定義から学習・評価・提供までを推進します。
実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。
多様な産業領域におけるドメイン特化LLMの開発と社会実装に携わりたい方、熱意のある方のご応募をお待ちしています。
Preferred Networks (PFN) collaborates with client companies across a wide range of industries to solve their challenges, aiming to deliver high-value solutions that only PFN can provide. We leverage “PLaMo,” a Large Language Model (LLM) developed entirely in-house and recognized as world-class in Japanese-language performance, along with domain-specialized models and our own suite of generative AI services, to solve the challenges faced by each industry and create new business value.
As part of this solution business, we work with companies across a wide range of industries and with government and public institutions to advance their operations and promote DX through generative AI. By leveraging and synthesizing various data, we aim to adapt LLMs to each company, domain, and task, building and delivering practical models that deeply understand specific fields. For example, the model behind our own service [PLaMo Translation](https://translate.preferredai.jp/) is one such task-specialized model created through these efforts.
As a Specialized LLM Fine-tuning Engineer, you will start from PLaMo and other LLMs suited to the use case, and build practical models adapted to the target domain and to client-specific challenges through additional training such as continual pre-training on the target domain and post-training (instruction tuning, reinforcement learning). The core of this role is the additional training and domain adaptation of our own models, and solving clients’ challenges through them. You will work closely with clients, identifying the problems where additional training is effective, making proposals that may combine it with other approaches, and, depending on the project, driving the process from requirements definition through training, evaluation, and delivery.
This job description is not exhaustive, and the actual duties assigned to you may vary depending on your expertise and experience.
We look forward to receiving applications from those who are passionate about the development and real-world deployment of domain-specialized large language models across diverse industries.
コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験
コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績
機械学習・深層学習モデルの学習やファインチューニングに携わった経験
実データに基づく問題解決の経験（業界・分野不問）
特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
ソフトウェア開発経験(Python, Go, C, C++, Java, 等)
コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る
特にPythonまたはC++によるプログラミング能力
顧客と協働して課題を解決した経験（顧客と議論しながら本質的な課題を整理・定義した経験を含む）
数学、自然科学（物理、化学など）に関する、大学卒業程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと）
社内のチームメンバーと協働して課題を解決した経験
ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においてはJLPT試験でN1レベル相当）
Experience in solving problems by applying knowledge of computer science
Aim to be familiar with all areas of computer science and continually pursue the latest technology
Especially, research or practical experience and achievements in machine learning
Experience working on training or fine-tuning machine learning / deep learning models
Experience in solving problems based on real-world data (any industry or field)
In particular, the ability to define appropriate tasks that satisfy clients and are technically solvable
Software development experience (Python, Go, C, C++, Java, etc.)
Understand computer architecture and be able to create programs considering the actual efficiency of software and computational complexity
In particular, programming proficiency in Python or C++
Experience in solving problems in collaboration with clients (including experience structuring and defining essential challenges through discussion with clients)
Knowledge equivalent to that of a university graduate in mathematics and natural sciences (such as physics and chemistry), or the ability to acquire this knowledge through learning
Experience in solving problems in collaboration with internal team members
Business-level Japanese proficiency (equivalent to JLPT N1 for non-native speakers)
製造業・エネルギー・金融・公共などの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績
コンピューターサイエンスのすべての分野に精通していること
ソフトウェアの開発経験
リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験
OSSへのコントリビューション経験
AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験
CI/CDの構築経験
その他、プログラミング能力/ハードウェア設計能力が秀でていることが証明できること
LLMの追加学習の経験
継続事前学習や、事後学習（指示学習・強化学習）などの実装・運用経験
分散学習フレームワーク（FSDPやDeepSpeedなど）を使った開発経験
データ生成、学習、評価までのパイプラインの構築経験
データセットやベンチマークなどの作成経験
多言語の自然言語処理や、多言語向けのコーパス構築・モデル学習の経験
研究開発の経験
自分の専門分野に関する深い知見と経験
英語論文の調査・読解およびサーベイ資料作成経験
英語論文執筆経験
開発プロジェクトにおける5名以上のチームのリーダーシップ経験
ビジネスレベルの英語能力（CEFR C1相当以上）
Specialized knowledge, experience, or achievements in industrial fields such as manufacturing, energy, finance, and the public sector, or in related academic areas
Being familiar with all areas of computer science
Software development experience
Experience leading a development project as a lead engineer
Experience contributing to OSS
Experience developing systems using cloud services such as AWS or GCP
Experience building CI/CD
Other demonstrable evidence of outstanding programming or hardware design ability
Experience in additional training of LLMs
Experience implementing and operating continual pre-training and post-training (instruction tuning, reinforcement learning)
Development experience using distributed learning frameworks (such as FSDP or DeepSpeed)
Experience in building pipelines for data generation, training, and evaluation
Experience in creating datasets and benchmarks
Experience in multilingual natural language processing, or in multilingual corpus construction and model training
Research and development experience
Deep knowledge and experience in your area of expertise
Experience surveying and reading English research papers and preparing survey materials
Experience writing English research papers
Leadership experience in development projects with teams of 5 or more members
Business-level English proficiency (equivalent to CEFR C1 or higher)