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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。

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。

LLM（大規模言語モデル）を活用したプラットフォームの品質向上を主な業務とします。具体的には、機能要求とデザインのレビュー、品質分析、不具合分析を行い、検証プロセスの構築と改善に取り組みます。テスト計画の立案、テスト設計と実行、不具合報告、リリース判定、リリース後の確認など、品質保証に関わる幅広い業務を遂行します。さらに、テスト自動化の検討と導入、ベンダーコントロール、開発プロセスの改善も重要な役割となります。LLMサービスの安全性と高性能性を確保し、ユーザー体験の向上に直接貢献する重要な職責を担います。