募集要項
- 募集背景
- 非公開情報も含むため、詳しくは求人紹介時に担当コンサルタントよりご案内いたします。
- 仕事内容
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大手通信キャリアでの募集です。■採用部門 概要
インフラエンジニアのご経験のある方は歓迎です。
通信業界向けの生成AI基盤モデル「Large Telecom Model」（LTM）の研究開発と実用化を推進しています。
LTMは、保有する膨大なネットワークデータや、長年培ってきた設計・管理・運用ノウハウなどの多岐にわたるデータセットで学習を行っています。
ソフトバンクが蓄積してきた基地局建設・ネットワーク品質最適化・運用監視などの広大なドメインデータや「Sarashina」などの基盤モデル、自社で保有する国内最大級のGPUインフラをフル活用し、モバイルネットワークの設計・管理・運用に必要な高度な推論能力を備えたLTMの開発を進めています。
これにより、業務の自動化・効率化・高度化を推進し、世界に先駆けた通信オペレーションの自動化・自律化を実現する核心部分を担っています。
LTMをさまざまな業務に適用することで、業務のAI化・効率化・高度化を推進し、世界に先駆けた通信オペレーションの自動化・自律化の実現を目指します。
現在は、LTMを活用したAIエージェントの開発や、実運用データを活用してモデル・エージェントを継続的に高度化しながら、ネットワーク運用の効率化・自律化など、実業務への適用を進めており、社会インフラを支える通信領域で、生成AIによる業務変革を推進しています。
■業務内容
【ミッション】
国内最大級の自社GPUインフラと通信ドメインデータを武器に、通信業界向け大規模言語モデル「Large Telecom Model（LTM）」の学習・評価・チューニングパイプラインを構築／主導します。実業務に耐えうる高精度かつ安全性の高いモデルへと継続的に高度化し、現場への実装を通じてネットワーク運用の効率化・高度化・自律化を推進します。
【主な業務】
・LTMモデルの性能向上
・学習パイプラインの構築
・最先端生成AI技術の検証および実業務適用に向けた技術リード
【具体的な業務】
【モデル開発・学習】 LLMの継続事前学習（Continued Pre training）やFine tuning（SFT／RLHFなど）の実装／学習レシピの最適化
【データ基盤・加工】 基地局データや運用ログなどの大容量通信ドメインデータの収集／…
- 応募資格
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- 必須
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■応募資格（必須）
・生成AI／LLM（継続事前学習、Fine tuning、精度評価など）に対する強い興味／関心をお持ちの方
・AI駆動開発ツール（GitHub Copilotなど）を含む新しい開発技術／ツールを柔軟に取り入れられるITリテラシーをお持ちの方
かつ、以下のいずれかの実務経験をお持ちの方
・生成AI／LLMの学習または精度評価のいずれかに関する実務／研究経験
・Pythonを用いた機械学習／ディープラーニングの実装・開発経験
・データ分析（データサイエンティスト）の実務経験
■応募資格（歓迎）
※応募資格（必須）に加え、以下のいずれか一つでも該当する方はお持ちのご経験／スキルを生かせる環境です。
【LLM開発・実務経験】
・生成AI／LLMの学習、継続事前学習（Continued Pre training）、Fine tuning、または精度評価に関する実務／研究経験
・強化学習や合成データ生成の実務経験
【分散学習・最適化】
・DeepSpeed、Megatron LMなどによる分散学習の実務経験
・モデル並列／パイプライン並列などの最適化経験
【基盤・リサーチ・研究】
・MLOps基盤の構築、運用に関する知見／経験
・英語の技術ドキュメントやOSSリポジトリを必要に応じて翻訳ツールなども活用しながら読解し、プロダクトに導入／実装できる英語スキル
・学会発表や論文執筆の実績／経験
【プロジェクトリード】
・プロジェクトリード、技術メンター、またはチームマネジメントの経験
■求める人物像
・技術の社会実装に強い関心を持ち、挑戦的なテーマに主体的に取り組める方
・変化の速い生…
- フィットする人物像
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JAC Recruitmentでは、担当コンサルタントが直接企業へ訪問。だからお伝えできることがあります。
面談の際に、採用担当者からお聞きした情報やコンサルタント自身が感じた選考のポイントを皆さまへお届けします。
- 雇用形態
- 無期雇用
- 勤務地
- 東京都
- 勤務時間
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【就業時間】09:00 ～ 17:45
【労働時間制等】フレックスタイム制
- 年収・給与
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【年収】679万円 - 1411万円
- 待遇・福利厚生
- 詳細は求人ご紹介時にご案内いたします。
- 休日休暇
- 詳細は求人ご紹介時にご案内いたします。
- キャリアパス・評価制度
- 【昇給】年1回 (4月)
