【募集背景】 AI時代のより安全な情報インフラを目指す「ELEMENTS CLOUD」事業にて、NVIDIA / AMD / Cerebras など多様な最新AI半導体上で OSS LLM / Local LLM を動かし、そのポテンシャルを最大限に引き出すための性能評価・ベンチマーク設計・最適化を担っていただきます。 Next LLM R&D チームの一員として、以下のような業務をお任せします。 - 最新のOSS LLM / Local LLM を複数ベンダーのAI半導体（例：NVIDIA Blackwell、AMD、Cerebras、SambaNova 等）上で動作させ、学習・推論性能の評価・ベンチマーク設計 - vLLM / SGLang など商用規模の推論フレームワークの動向把握と、スループット・レイテンシを最大化するためのチューニング - GPUスケジューリング技術や、LLM評価指標の検討・実装など、実運用を見据えたインフラ・基盤技術の研究開発 - 社内R&Dチーム（eKYC顔認証 / ECサイト向け AIAgent / LLM ソリューション開発等）との連携を通じた、ELEMENTS CLOUDへのフィードバックとプロダクト反映 また、将来的には、以下のような役割も期待しています。 - 開発で得られた知見やツールをOSSとして公開し、コミュニティと連携しながらエコシステムに貢献 - 各半導体ベンダーとの技術ディスカッションをリードし、共同検証やPoCを推進 - 最先端半導体の特性をふまえ、ELEMENTS CLOUDのアーキテクチャやロードマップ策定に参画 - OSS LLM / Local LLM 普及のための技術記事執筆、カンファレンス／勉強会での登壇 ※ 関連記事 「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／ポスト5G情報通信システムの開発／（g6）AI用計算資源の高度化に向けた研究開発」で多様なAI半導体の性能評価を実施 https://www.nedo.go.jp/koubo/CD3_100394.html ELEMENTSが7兆円のクラウド市場に挑む理由｜新規事業「ELEMENTS CLOUD」の展望 https://note.com/elements_hrx/n/n13559ff77e1f 必須スキル/経験 - PyTorch を用いたモデル学習・推論パイプラインの構築・運用経験 - LLM もしくは大規模モデル（Vision/言語問わず）の学習または推論基盤の開発・運用経験 - GPU を用いた高速化（CUDA / ROCm / cuDNN など）に関する基礎知識 - Kubernetes 等を用いたコンテナベースの分散実行環境の利用・運用経験 - Linux 環境での開発スキル（シェル、基本的なオペレーション、リソースモニタリングなど） - ベンチマーク結果やログを元に、ボトルネックを特定し改善方針を立てられる分析力 - 技術的な議論を日本語で行えるコミュニケーション能力 歓迎スキル/経験 - vLLM / SGLang / TensorRT-LLM など、LLM向け推論フレームワークの実運用・チューニング経験 - GPUクラスタ上での大規模学習・分散学習（Data Parallel / Model Parallel / Pipeline Parallelなど）の設計・運用経験 - CUDA等を用いた低レイヤーでの性能最適化経験、あるいはC++による高パフォーマンスな実装経験 - AIアクセラレータ（TPU, IPU, 専用AIチップなど）におけるモデル移植・ベンチマーク経験 - LLMの評価指標設計（品質評価・安全性評価）や、NIST 等の標準化動向への興味・知識 - OSSプロジェクトへのコントリビューション経験（Issue / PR / 自作ライブラリの公開など） - 英語での技術文書の読解や、海外ベンダーとのコミュニケーション経験 求める人物像 - Local LLM やオープンなAIエコシステムの発展に強い関心があり、自ら手を動かして検証を進められる方 - 性能の数字（レイテンシ、スループット、コストなど）を追い込むことを楽しめる方 - ハードウェアからソフトウェア、ミドルウェアまで、スタック全体を俯瞰しながら最適解を探るのが好きな方 - チームでの開発や、他チーム・ベンダーとのコラボレーションを前向きに楽しめる方 - 仮説検証を素早く回し、結果から素直に学び、プロダクトやアーキテクチャに反映していける方 - ELEMENTSの目指す世界に共感し、ワクワクできる方