その他エンジニアの産休育休実績有の転職・求人情報(3ページ目)

プリファードネットワークスでは大規模言語モデル(LLM)を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。LLM・生成AIの基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発、その他産業への応用研究も行っています。大規模言語モデルプラットフォーム開発エンジニア (アプリケーション・インフラ)は、現在開発中の100Bクラス以上のLLMや関連する技術をサービス提供するためのソフトウェアプラットフォームの開発に取り組みます。業務例自社開発した生成AI・LLMの基盤モデルを、様々な事業領域に導入するためのシステムの設計開発開発同基盤モデルを外部の事業者が利用できるようにするプラットフォームの設計・開発同基盤モデルを利用した事業領域のプロジェクトにおいて、モデルを円滑に利用できるようにするためのツール作成・整備実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。Preferred Networks is developing multimodal infrastructure models centered on large-scale language model (LLM), and in addition to the development of LLM and generative AI foundation models, we are also engaged in applied development aimed at introducing them in ways that strengthen our own business domains, such as entertainment, scientific computing, and robotics. We are also engaged in applied development and research for application to other industries.Software engineers of LLM platform (applications and infrastructure) focus on the development of a software platform to service the currently under development 100B+ parameters LLMs and related technologies.Jobs examplesDesign development of a system to introduce the foundation model of generative AI and LLM developed in-house into various business areas.Design development of platforms to enable external providers to use the foundation models.Building and maintenance of tools to enable efficient use of such models in business projects that use the foundation models.Actual responsibilities are not limited to these. The actual tasks you will be responsible for after joining will be determined in consideration of your expertise and experience.

社内設備を利用して撮影された人体のスキャンデータなどを利用した、CG・CV領域における機械学習を用いて、広告などにおけるメディア作成の効率化を図る研究とそれを用いたアプリケーションの開発をして頂きます。【具体的な業務内容】■三次元顔スキャンデータを用いた変形可能モデルの作成アルゴリズムの開発■顔の変形可能モデルを用いた、画像から顔の三次元情報の再構築アルゴリズムの開発■三次元情報とGANを用いた、複数動画間での表情の転写アルゴリズムの開発■上記アルゴリズムを用いた、Webアプリケーションベースの広告メディア（画像、動画など）作成支援ツールの開発同社グループ内には、3DCG制作・運用の某社があり、研究成果が実際にどのように広告に活用されているか把握することができます。研究開発とプロダクトが密に連携できる環境下で3DCGの広告運用力を加速化させます。【AI事業本部】同社グループのデジタルマーケティング分野に特化した開発・研究をすすめています。AI事業本部では下記の５つの部門を有しており、それぞれ異なるアプローチで課題の定義および解決に取り組んでいます。■アドテクノロジー（広告配信）■小売DX（販促/需要予測）■AIクリエイティブ(自動生成)■AIシフト(チャットボット/音声対話事業)■新規事業【事業内容】スマートフォンの普及により、個人個人にパーソナライズされた最適な広告配信が重要となり、特にクオリティの高いクリエイティブの大量生成と、効果に合わせた運用が不可欠となっています。その中で、これまで人力で年間16万本作成していたクリエイティブに「AI」を活用し、自動生成することに取り組んでいます。【ミッション】ビジョンに掲げ、広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、自然言語処理や画像処理の技術を用いたプロダクトの開発に取り組んでいただきます。CG部門では最先端のコンピュータグラフィックス、ビジョンの技術を用い汎用性のあるデジタルヒューマンの研究開発を行います。

リサーチサイエンティストは研究を遂行し、成果を事業に還元するとともに論文として社外発表することが業務となります。研究は事業実装を前提として進行し、中長期のチャレンジングな目標に対し、短期のプロトタイピングとフィードバックを繰り返しながら市場に対応する形でアウトプットすることが求められます。【チーム体制】研究領域ごとに数名ずつのチームで、組織全体で60名程度。研究領域は大別して、機械学習/コンピュータビジョン/自然言語処理/音声合成・音声認識/HCI/HAI/計量経済学/メカニズムデザイン/強化学習/ゲーム理論/ハイパーパラメータ最適化/CGがあります。本求人は上記の組織におけるリサーチサイエンティスト職の募集です。

当社が培ってきた認証技術の強みにAI技術を掛け合わせ、新サービスの開発を担っていただきます。0→1の要素技術開発の部門であり、研究開発に集中できる環境です。【労働環境】多少の繁閑などはございますが、月の平均残業時間は10～20時間前後と長期就業し易い環境かと思います。【技術活用例】■顔認証システム（業界最高クラスの高精度）https://www.glory.co.jp/face-recognition/■手ぶら決済サービス（金融機関や店舗などで発生する本人確認手続きについて、「顔」と「声」のなどの複数の認証方法の組み合わせにより高精度な本人認証を目指す）https://www.glory.co.jp/company/news/detail/id=1184【配属予定】研究開発センター【当社について】1918年創業。当社は日本における通貨処理機のパイオニアとしての地位を確立し、国内外でシェアNo.1の実績を誇る国内シェア世界最大の貨幣処理機メーカーです。今後は店舗のレジレス化等の決算革命を主導するビジネスモデルの構築や、コア技術である「個体認証技術」を活かし、生体認証分野やロボットSI事業などの新事業を展開致します。