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Research Engineer - Next-Gen Algorithm / 次世代アルゴリズム開発

株式会社Third Intelligence

  • Python
  • PyTorch
  • C++
  • CUDA
  • プロダクト開発
  • GPU
  • データエンジニアリング
  • アルゴリズム開発
  • AIモデル
  • マルチモーダル

Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI(汎用人工知能)」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 Third Intelligenceについて(https://speakerdeck.com/thirdintelligence/third-intelligence-company-deck) 仕事内容 ポジションの意義・背景 Research Scientistと連携しながら、新規に設計されたアルゴリズムに対し、妥当性を工学的な観点から検証することや、様々なエンジニアリング的手法を駆使しながらモデル規模を実用水準にスケールアップさせていくことを役割として担っていただきます。 業務内容・期待成果 ・自社で開発中の次世代AIモデルをスケールアップし、その性能を最大限に引き上げるためのアルゴリズム開発とデータエンジニアリング ・計算資源で高性能を達成するための独自の学習・推論エンジンの構築と最適化・運用 ・AIモデルの性質に適合したマルチモーダルな学習データや動的な学習システムの構築

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Applied Research Engineer

株式会社Third Intelligence

  • Python
  • AWS
  • GCP
  • 生成AI
  • Docker
  • Go
  • LLM
  • プロダクト開発
  • Kubernetes
  • データベース

Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI(汎用人工知能)」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 Third Intelligenceについて(https://speakerdeck.com/thirdintelligence/third-intelligence-company-deck) 仕事内容 ポジションの意義・背景 研究開発で生まれたモデルを、実際に動くプロダクトとして実装するポジションです。安定したバックエンド基盤や高度な対話制御の仕組みを作り込み、クラウドプラットフォームやデータパイプラインの構築も含めて実用に耐えるソフトウェアに仕上げていただくことを期待しています。 業務内容・期待成果 ・LLM(大規模言語モデル)や独自のAIモデルをプロダクトに組み込むための対話制御ロジックおよび推論インターフェースの設計と実装 ・生成AIの特性を考慮した高可用・低遅延なバックエンドサーバーのアーキテクチャ構築および運用 ・モデルへの入力データの前処理や、推論結果をプロダクトのUIに最適化して反映させるためのデータパイプラインの構築 ・クラウドインフラ(AWS、GCP等)を活用した、スケーラブルなAIアプリケーション実行環境の整備 ・ユーザーのフィードバックに基づいたプロンプトエンジニアリングや、特定タスクへの最適化による会話品質の継続的改善

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Research Engineer - Audio / 音声

株式会社Third Intelligence

  • Python
  • PyTorch
  • C++
  • CUDA
  • 機械学習
  • プロダクト開発
  • 自然言語処理
  • 深層学習
  • 大規模言語モデル(LLM)
  • マルチモーダル

Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI(汎用人工知能)」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 Third Intelligenceについて(https://speakerdeck.com/thirdintelligence/third-intelligence-company-deck) 仕事内容 ポジションの意義・背景 遍在型AGIを人間にとって身近な存在にするには、テキストだけでなく、声のトーンや周囲の状況をリアルタイムで理解し、人間らしく応答する能力が必要です。このポジションでは、最も直感的なインターフェースである「音声」を中心に据えた知覚・理解能力の開発に取り組んでいただきます。 業務内容・期待成果 ユーザーとの自然なやり取りを実現するための、低遅延なEnd-to-Endの音声対話パイプラインの構築 音声情報と言語情報を高度に融合させ、音声のコンテキスト(話者の感情、周囲の環境音等)を深く理解するシステムの開発 将来的な視覚情報の統合を見据えた、マルチモーダルな表現学習(Embedding)の最適化および検証 (将来的には、音声信号をテキストに変換せず直接理解し、感情やニュアンスを含めた応答を生成するネイティブ音声モデルの研究開発もお任せしていく可能性があります)

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