MLエンジニア(LLM/自然言語処理)

募集停止

機械学習エンジニア

MLエンジニア(LLM/自然言語処理)

FastLabel株式会社

FastLabel株式会社

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

給与・報酬

年収 600万円 ~ 900万円

稼働時間

96時間 ~ 160時間(週24 ~ 40時間)

雇用形態

業務委託から正社員

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

-

現状と課題

募集背景

弊社では、OpenAI社が開発した「ChatGPT」を始めとするLarge Language Model(LLM)についての研究開発を推進しています。 近年、LLMは急速な進化を遂げ、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいてその活用が進んでいることから、この分野の技術者の重要性は日々高まっています。 そうした中で、「Textbooks Are All You Need 」などのデータの質に注目したLLMの研究が注目を集めています。 AIデータプラットフォームを開発している弊社としては、LLMの研究開発をデータの観点からアプローチを行い、より高品質なデータセットの構築と活用、そしてその結果としてのLLMの精度向上につなげることで、LLMの社会実装を一層加速させることが可能と確信しています。

キャリアパス
  • 多岐に渡る業界におけるAIの社会実装の経験を積むことができます。
  • Data-centric AIに係る研究開発経験を積むことができます。
  • 顧客との共同研究などで成果が出たアプローチを研究成果として学会、論文発表をする経験を積むことができます。

テクノロジースペシャリストや研究組織統括などへとご活躍をいただけます。

お願いする業務

FastLabel社が取り組む事業規模はグローバルで100兆円を超え、これからの世の中を席巻するマーケットです。

対話型言語モデルChatGPTに端を発するGenerative AIの急速な進展により、あらゆる業界においてAIを活用した業務効率化が注目を浴びています。 「Software Ate The World, Now AI Is Eating Software」と言われる昨今、これからの10年間であらゆる産業でAI技術が使われ、AIを中心としたユーザー体験を設計することが、企業が世界で勝ち残る上で必要不可欠になります。

FastLabel社は、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』へ」というパーパスを掲げ、2020年1月の創業以来、データ生成、教師データ作成(=アノテーション)、分析、管理を実現する基盤として、AIデータプラットフォーム『FastLabel』を開発・提供しています。

R&D Unitは、AIデータプラットフォーム『FastLabel』に今後組み込むためのAI要素技術の研究調査、技術検証、AIモジュール開発や顧客との共同研究開発などを担う部署です。

具体的な業務
  • 論文サーベイ等の技術調査
  • 技術検証
  • プロダクト組み込み用のモジュール開発(pythonベース)
  • 顧客との共同研究開発
  • 技術検証のブログ執筆

など経験に応じてアサインいたします。

仕事の醍醐味

FastLabelの事業はBtoBのためユーザーと密な関係性を構築しています。 AI、IoT、ロボット、ドローンなどの最先端の技術を使って既存産業のDXに挑戦している顧客とコミュニケーションを取りながら、10年先の当たり前を目指したプロジェクトに関われます。

給与
  • 役割及びパフォーマンスレベルに応じて決定
  • ロングタームインセンティブ(無償税制適格ストックオプション)制度
評価査定
  • 年2回(6月/12月)
雇用形態
  • 正社員
  • 業務委託(週3以上)

将来の正社員採用を目的とした副業での就業希望を歓迎します。 その旨、面談の中でお申し付けください。

勤務体系
勤務制度

フレックスタイム制(7:00-22:00)※コアタイムなし

休日・休暇
  • 休日:完全週休2日制(土日、祝祭日、年末年始等)※年間休日125日以上
  • 休暇:有給休暇、慶弔休暇、生理休暇、出産育児・介護休業等
試用期間

3ヶ月

福利厚生
  • 各種保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
  • 通勤交通費
  • 自己成長助成金制度(10000円/月)
  • 資格取得支援制度
  • リファラル採用支援制度(社員紹介手当、ランチ費用補助)

募集要項

概要

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

雇用形態

業務委託から正社員

給与・報酬

年収 600万円 ~ 900万円

稼働時間

96時間 ~ 160時間(週24 ~ 40時間)

出社頻度

相談の上決定する

必須スキル/経験

  • コンピュータサイエンスに関する知識・経験
  • 機械学習、自然現処理に関する実務経験が2年以上あること
  • 大規模言語モデルを用いた開発経験(個人として経験でも可)
  • 日本語でコミュニケーションできること
求める人物像
FastLabelで活躍している人物像
  • パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」 に共感し、実現に向けて自律的に動ける方
  • ユーザーを誰よりも理解しようとし、ユーザーの成功を喜べる方
  • テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課題を特定し、解決していく方
  • 新たな役割や業務領域に挑戦しながらも、困難に直面したときに、できない理由ではなく、できる理由を考えられる方
FastLabelにマッチしない人物像
  • ユーザーやチームへの提供価値ではなく個人のメリットを最大化する方
  • 発生している問題や役割の間に落ちている業務を、自分ごと化せずに問題解決に向けて行動しない方
  • 組織や個人のポテンシャルの限界を自ら設定し、成長の可能性を狭める方

歓迎スキル/経験

  • LLMのInstruction Tuning・RLHFなどの経験
  • 国際学会への論文投稿/発表経験
  • クラウドサービス(AWS, GCP, Azureなど)の利用経験
  • 複数のGPUマシンを活用したモデル学習の経験

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

機械学習2年以上必須
自然言語処理2年以上必須
AWS指定なし歓迎
Azure指定なし歓迎
GPU指定なし歓迎
GCP指定なし歓迎

サービス内容の詳細

アノテーション代行サービス
データ品質99.7%のデリバリー実績を誇る高品質アノテーション代行サービス

専門スタッフが仕様を確認し、アノテーションマニュアルの作成もサポートします。 事前に合意したデータ品質を基準をもとに、ミスがあった場合、同じ料金内で修正します。 また、事前テストによって最適な人材を選抜し、2段階のレビューフローや独自の品質チェックAIによってアノテーター間の作業品質のズレをなくします。

データセット・データ収集サービス
権利クリアランスされた100万を超えるデータセット

機械学習に必要な素材データとアノテーションデータをパッケージで提供します。 権利クリアランスされた100万件以上の画像などの素材データにアクセスでき、データ不足を解消することでスピーディーなAI開発を実現できます。 またデータの収集や撮り下ろしにも対応しています。

データ生成サービス
Generative AIを活用したデータ生成サービス

AI開発において、実データのご準備が難しいデータを、シンセティック、オーギュメンテーション、画像生成などのアプローチでご提供することが可能です。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. コーディングテスト
  3. 1次面接
  4. 2次面接
  5. オファー面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

同じポジションの求人

おすすめのイベント

もっと見る
  • TypeScriptでAPI開発するなら知っておきたいRPC -tRPC、oRPC、HonoRPCとは-

    開催前

    TypeScriptでAPI開発するなら知っておきたいRPC -tRPC、oRPC、HonoRPCとは-

    昨今、バックエンドにTypeScriptを導入する事例は一般的になり、フロントエンドとバックエンドで型を共有することで開発効率を高めるさまざまなソリューションが登場しています。中でも「RPC(Remote Procedure Call)」を活用したアプローチは注目を集めており、tRPC・oRPC・Hono RPCなど複数の選択肢が存在します。 一方で、「そもそもRPCとは何か」「tRPC・oRPC・Hono RPCはそれぞれ何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。名前は聞いたことがあるけれど違いがわからない、どれを選べばいいのか判断がつかない、という声も少なくありません。 そこで本イベントでは、tRPCを実務で導入・運用されている海老原氏、oRPCやElysiaを活用されている柿氏、Hono RPCでマルチクライアント対応を実践されているよだか氏の3名をお迎えし、RPCの基本から各ソリューションの特徴・選定の考え方までを紐解きます。 前半のLTでは、柿氏、海老原氏、よだか氏の3名にそれぞれの視点からお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、3名を交え、各RPCの推しポイントや課題、モバイル・Webの対応可能性を見据えた技術選定など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 RPCという概念自体をこれから理解したい方から、すでに使っていて他の選択肢と比較したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

  • もうNext.jsには戻れない?次世代フルスタックフレームワークTanStack Startってなに

    アーカイブ公開中

    もうNext.jsには戻れない?次世代フルスタックフレームワークTanStack Startってなに

    昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面(デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など)について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年4月9日(木)19:00~20:00

  • ISUCON本著者 金子氏による Offers 公開パフォーマンスレビュー キャッシュは敵か味方か?

    アーカイブ公開中

    ISUCON本著者 金子氏による Offers 公開パフォーマンスレビュー キャッシュは敵か味方か?

    パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか?」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス( https://offers.jp/jobs )を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3

    開催日:

    2026年3月24日(火)19:00~20:00

  • ハッカソン優勝者はこう使うのか!「Everything Claude Code」から学ぶ 基本と実践

    アーカイブ公開中

    ハッカソン優勝者はこう使うのか!「Everything Claude Code」から学ぶ 基本と実践

    昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code

    開催日:

    2026年3月17日(火)12:00~13:00

  • React 19、コンポーネント設計どう変わった?〜うひょさんに聞く最新 実務Tips〜

    アーカイブ公開中

    React 19、コンポーネント設計どう変わった?〜うひょさんに聞く最新 実務Tips〜

    前回「LT&ディスカッション5ラウンド!うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」( https://offers.connpass.com/event/298939/ )のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。

    開催日:

    2026年2月18日(水)19:00~20:00

転職に役立つノウハウ

もっと見る