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大規模言語モデル（LLM）の開発に特化したエンジニアとして、クライアントと連携しながら高度な言語モデル技術の研究開発を行います。具体的には、7B規模以上のLLMのFine-tuningおよびPre-training、大規模コーパスからのトレーニングデータ作成、業務特化型の小規模言語モデル（SLM）の開発を担当します。複数のGPUを活用した高度な機械学習モデルの構築、Embedding ModelやRerankingModelの開発も重要な業務となります。実際の使用シーンを意識したモデル開発を行い、複数部門からのフィードバックを得ながら、組織に大きなインパクトを与える革新的なAIソリューションの創出に貢献します。

大規模言語モデル（LLM）のアラインメント業務を担当し、事前学習済みモデルに対して指示学習や強化学習などの事後学習を実施して、実用化に向けたモデル開発を行います。具体的には、基盤モデルの性能向上のための事後学習手法の研究開発、様々な用途に対応できる高品質なデータ生成手法の開発、コンテキスト拡張や語彙拡張などの機能追加手法の開発を担当します。また、小規模モデルでも高性能を実現するための効率的なデータ生成方法の研究や、LLMを活用したプロダクト開発チームとの連携、各ドメインに特化したLLM開発プロジェクトへの技術支援も行います。分散学習フレームワークを活用した大規模な学習環境での開発や、データ生成から学習、評価までの一連のパイプライン構築も重要な業務となります。

マルチモーダル基盤モデル、特にビジョン＆ランゲージモデル（VLM）の研究開発に従事します。具体的には、音声や動画などの多様なデータを処理・生成するためのモデルの設計と実装を行い、モデルの性能を向上させるための新しい学習手法やデータ処理技術の開発に取り組みます。また、データエンジニアリングを通じて、効率的なデータ基盤の構築を行い、モデルの評価や検証を実施します。得られた成果は、事業に還元し、必要に応じて論文や特許の作成、対外発表を行うことも求められます。さらに、チームでの開発経験を活かし、GitHubなどのプラットフォームを用いて協力しながらプロジェクトを推進します。