機械学習エンジニア更新日：2023/12/22

MLエンジニア（LLM/自然言語処理）

FastLabel株式会社

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給与・報酬：年収 600万円〜900万円想定稼働時間：96時間〜 160時間（週24 ~ 40時間）

雇用形態：副業転職(業務委託から正社員)勤務地：相談の上決定する

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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）

新規登録またはログインを行うと、この求人の続きを閲覧できます。

簡単1分登録（無料）

採用に関する条件

雇用形態

副業転職(業務委託から正社員)

給与・報酬

年収 600万円〜900万円

想定稼働時間

96時間〜 160時間（週24 ~ 40時間）

必須条件

機械学習、自然言語処理：2年以上の経験

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

歓迎します✨

AWS、GCP、Azure、GPU の利用経験

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

勤務地

相談の上決定する

サービス内容について

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。