【概要】

■具体的な業務内容

1. 募集背景

リアルタイムで人と会話する音声対話モデルの研究開発を進めています。この開発を実務として前に進めていただくとともに、社内エンジニアへの技術指導・コーチングを通じて、社内メンバーのスキル向上を担っていただける方を探しています。開発だけ、指導だけではなく、両方を担っていただくことが本件の主旨です。

2. 期待する役割

開発（比重の目安：5割）

• 音声対話モデルの設計・実装・学習・評価
• ストリーミング推論の低遅延化
• 公開論文をもとにした手法の再現・改良
• 学習基盤（複数GPU）・評価パイプラインの整備

育成・コーチング（比重の目安：5割）

• 社内エンジニアへのコードレビュー、ペアプログラミング
• 定期的な社内勉強会の企画・実施
• 設計メモ・手順書など、形に残るドキュメントの整備
• 社内メンバーが自走できる状態を契約期間内につくること

■案件の魅力

• リアルタイム音声対話モデルの研究開発に、実務として携われる
• 公開論文の再現 / 改良が業務そのものに含まれている（裁量が多く、研究志向を実務で活かせます）
• ストリーミング推論の低遅延化という、音声対話特有の難所に正面から取り組めます
• 複数GPUの学習基盤・評価パイプラインをゼロから整備できる（既存環境の運用ではなく、基盤づくりから関与いただけます）
• 音声トークナイザ、ASR/TTS、LLM連携、LoRA、合成データ生成など、生成AI領域の技術スタックを横断的に扱えます

■必須スキル

• 音声モデルの開発経験（他の生成モデルでも可）：音声対話モデル（full-duplex型など）、音声トークナイザ、ASR/TTSのいずれかについて、自ら実装・学習した経験（他の生成モデルの開発、チューニングでも可）。また、自らモデル開発、チューニングのためのステップを考え実行した経験
• リアルタイム処理：ストリーミング、応答遅延の計測と改善、非同期処理の実務経験
• 論文を実装に落とす力：公開論文の再現経験。論文に書かれていない部分を自分で判断して補った経験
• 人に教えた経験：コードレビュー、ペアプログラミング、メンター、社内勉強会などの実績。自分の専門を専門外の人に平易に説明できること
• コーチングスキル：相手のレベルに合わせて目標を設定し、答えを教えるのではなく本人に考えさせて成長を引き出した経験（1on1、OJT設計など）

■尚可スキル

• LLMとの連携・学習：複数モデルの連携、ファインチューニング（LoRAなど）、合成データの作成
• 学習基盤・MLOps：複数GPUでの分散学習、評価パイプライン構築、学習トラブルの切り分け
• 研究開発チームの立ち上げ：少人数チームの技術リード、開発プロセスや文書化のルール作りの経験

■人物像

• 研究開発ならではの不確実さ（試しては捨てる）を前向きに楽しめる方
• 自分で全部やってしまわず、社内メンバーに手を動かさせることに抵抗のない方
• 契約期間中に何を残したいかを、自分の言葉で語れる方
• 弊社のセキュリティ・データ取り扱いルールに沿って業務いただける方

■働き方

• 業務委託（準委任）
• 平日日中週5日/フルタイム
• 開始時期：11月~12月
• 面談回数：弊社とのカジュアル面談後、1回
• 居住地　：日本在住の方のみ
• 日本語力：N1レベル
• PC貸与　：4あり
• 弊社及びクライアントの情報セキュリティ規則に従っていただきます