⁨TensorFlow⁩関連の求人⁨19⁩選

【仕事概要】 私たちの会社は多くのコミニュケーションデータを保有しており、それらを活用した新たなAI機能を提供していくにあたり、独自大規模言語モデルをゼロから構築することも視野に入れてユーザーごとに最適なAI機能を提供できる基盤の構築に注力していきます。最先端の研究成果を実用的なスケーラブル・システムへと昇華させ、技術的限界を押し広げることで、社会にインパクトを与えるAI基盤の構築を目指しています。 機械学習エンジニア（LLM）として、アーキテクチャの設計、大規模なデータパイプラインの構築、および大規模分散学習の最適化において中心的な役割を担っていただきます。最先端の技術のキャッチアップをしつつ、スピード感をもってAI基盤の構築・改善を推進してもらいます。当社のAI技術の核となるエンジンの開発に初期から関わっていただけます。 【主な業務内容】 ・独自のLLMのアーキテクチャ設計から、大規模クラスタを用いた事前学習の実行・管理。 ・分散学習フレームワークを用いた学習効率の最大化とCUDAレベルでの最適化。 ・数テラバイト規模のデータセットのフィルタリング、トークナイズ、クリーニングプロセスの構築。 ・学習したモデルの性能評価、およびファインチューニングの実施。 ■About the Team Our company possesses a vast and unique repository of communication data. As we move toward delivering next-generation AI features powered by this data, we are focused on building a robust foundation capable of providing optimized AI experiences for every user. This includes exploring the development of proprietary large language models (LLMs) from scratch. Our mission is to translate cutting-edge research into practical, scalable systems, pushing technical boundaries to create an AI infrastructure that delivers profound social impact. ■About the Role As a Machine Learning Engineer (LLM), you will play a pivotal role in designing architectures, building massive data pipelines, and optimizing large-scale distributed training. You will work closely with researchers to translate theoretical breakthroughs into high-performance model weights. This is an opportunity to contribute to the core engine of our AI capabilities in a fast-paced, mission-driven environment. ■In this role, you will Innovate and Train: Design and execute the pre-training strategy for our proprietary LLMs using large-scale GPU clusters and our unique communication datasets. Optimize Performance: Implement and enhance distributed training frameworks (e.g., DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP) and optimize kernels for maximum hardware efficiency. Curate Large-Scale Data: Build and manage robust pipelines for filtering, tokenizing, and cleaning terabyte-scale communication data to ensure high-quality model inpu

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 フィンテック、もしくは、金融の定量取引や暗号資産取引などのプロジェクトに参加して頂きます。また、スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です。 ■フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます ■アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ■アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ■その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです 【利用技術】 ■解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ■開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）