LLMモデル開発エンジニア（通信業界向け独自開発生成AI基盤モデル）

ソフトバンク株式会社

正社員
東京都

募集要項

No.JN00513734

企業名: ソフトバンク株式会社
職種: 汎用系システムエンジニア
雇用形態: 正社員
業務内容: 【概要】
その生成AIは、社会インフラを動かす。通信業界特化型モデル『LTM』で、ネットワーク運用の自律化に挑む

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
技術統括 NWシステム開発本部 LTM AI開発室 LTMモデル開発課

【採用部門概要】
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、ソフトバンクが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。

【職務内容】
▼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／整形／学習データセットの設計、クレンジング

・評価・ベンチマーク
自動評価フレームワークの構築および評価指標（Benchmark）の設計／精緻化

・技術調査・PoC
最先端論文（ArXivなど）やOSS（最新のモデル・学習手法）のキャッチアップとPoCによる検証

・現場連携・要件定義
社内関係部署（アプリ開発チーム・現場）との連携による課題の整理およびモデル要件へのフィードバック

【仕事の魅力】
▼圧倒的なアセット環境（国内最大級GPU基盤×実データ）
国内最大級のGPU基盤、独自の基盤モデル、莫大な通信インフラ実データが揃っており、豊富なリソースを活用した最先端LLMを開発可能な環境です。

▼PoCで終わらせない「大規模インフラへの実業務実装」
基盤モデルの開発からプロダクト展開まで一貫して携わり、単なる研究にとどまらず、社会インフラの実業務へ即座に組み込み、現場の業務変革と確かな事業貢献・影響力を実感できます。

▼技術リードから幹部中核人材へつながるキャリアパス
最先端のモデル開発を技術面で強力にリードする役割であり、次期課長やプロジェクトリーダーとして組織を牽引するキャリアが開けています。

【勤務地】
東京／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）
応募条件: 【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
・変化の速い生成AI分野において、仮説検証をスピード感をもって回せる方
・生成AIを研究開発にとどめず、実業務で使える形にすることに関心がある方
勤務地: 東京都港区海岸一丁目7番1号
最寄駅：【最寄り駅】東京臨海新交通臨海線（ゆりかもめ）竹芝駅から徒歩2分
各線浜松町駅から徒歩徒歩4分
都営地下鉄各線大門駅から徒歩5分
給与・報酬: 想定年収679.1万円〜1411.44万円
想定月収42.73万円〜68.8万円
昇給あり　年1回（原則）
賞与あり　年2回　年間標準賞与5カ月＋特別加算賞与（業績に応じて支給）
【賃金】
月給：427,250円～688,000円
想定理論年収：6,791,000円～14,114,400円
（月給：基本給＋勤務実績に応じた時間外手当、想定理論年収：月給＋賞与＋特別加算賞与）
※時間外手当は一般職のみとなり、かつ、実際の時間外手当は、勤務実績に応じて変動します（上記は30時間相当で計算）
※賞与、特別加算賞与は会社業績、個人別評価に応じて変動します

【評価制度】
貢献度評価、コア能力・バリュー評価
就業時間: 09:00〜17:45
原則、午前9時～午後5時45分（実働7時間45分＋休憩時間原則正午～午後1時までの1時間）
※スーパーフレックスタイム制（コアタイム無し）
※勤務間インターバル制度
※一部、例外部署もあり（所定労働勤務・シフト勤務・交替制勤務など）
フレックスタイム制
休日・休暇: 週休2日制（年間休日数 124日／2025年度）、年次有給休暇、慶弔休暇、リフレッシュ休暇、産前産後休暇、育児休業、配偶者出産休暇、キッズ休暇、介護休暇、介護休業、看護休暇、ボランティア活動休暇、ドナー休暇、ノーマライゼーション休暇（障がいのある方のための通院休暇）、会社が指定する日（4／30～5／2のうち1日）など
待遇・福利厚生: 交通費：通勤費支給
保険：健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
諸手当：一般職：時間外勤務手当、深夜勤務手当、休日勤務手当、通勤手当など
管理職：深夜勤務手当、通勤手当など
特記事項：
【福利厚生】
財形貯蓄、従業員持株会、慶弔見舞金、確定拠出年金制度／確定給付年金選択拠出制度、育児支援制度、福利厚生サービス会社（ベネフィット・ワン）提携、ソフトバンクおよびグループ会社向けの優待など

【研修制度】
能力開発体系に基づく研修（新任管理職層研修、各種スキル研修、英語・統計・テクノロジー研修、その他eラーニングを活用した多様なプログラム）、OJT など

【その他】
各キャリア開発支援制度（社内公募、資格取得支援など）、パソコン・スマホ・タブレット貸与（弊社規定による）、Yahoo! BB社員モニタ制度、永年勤続表彰、副業（許可制）など

【備考】
「健康的に働ける職場環境づくり」の一環として、就業時間内は禁煙となります。
※屋内禁煙

■受動喫煙防止情報■
屋内の受動喫煙対策：対策あり
対策：禁煙
特記事項：無

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想定年収825.54万円〜1411.44万円想定月収52.41万円〜68.8万円