⁨誤り耐性量子計算⁩関連の求人⁨13⁩選

イメージセンサー、ディスプレイデバイス、半導体レーザーなどのソニー製品の研究開発において、高度なシミュレーション技術とインフォマティクス技術を駆使して技術課題を解決する業務を遂行します。具体的には、計算化学手法や機械学習を活用し、材料・デバイスの特性予測、不具合メカニズムの解明、開発プロセスの最適化に取り組みます。数人～10人程度のチームにおいて、シミュレーション技術の開発・改良を行い、材料物性、半導体物理などの先端技術を探求しながら、製品の差異化と性能向上に貢献します。また、得られた知見を学会発表や論文執筆を通じて社外に発信し、技術的なプレゼンスを高めることも期待されています。

大規模言語モデル（LLM）の推論環境開発において、ライブラリやフレームワークの選定から、モデルの量子化や蒸留による軽量化研究に取り組みます。具体的には、スループットやレイテンシ、言語モデルの性能評価を行い、超大規模パラメータの言語モデルを現実的な速度とコストでプロダクトに実装することを目指します。また、研究成果を国際会議での論文発表やテックブログ執筆を通じて発信し、最先端の自然言語処理技術の発展に貢献します。高度な機械学習と深層学習の知識を活用し、革新的な言語モデル推論技術の研究開発に挑戦します。

素材産業のR&D部門におけるデータ分析支援サービスを担当し、材料開発ソリューションを通じて顧客の課題解決に取り組みます。機械学習、AI、計算科学を活用し、材料データの分析を行い、分析結果から材料開発指針を提案します。具体的には、顧客へのヒアリングと課題分析、仮説立案、データベースや機械学習技術を用いた効率的な材料選定および性能検証、システム移行・運用コンサルティングなどを行います。学会参加や論文執筆を通じて最新の技術動向を把握し、省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出を支援します。