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） new
ソフトバンクグループ株式会社傘下で、1986年に設立。
日本で携帯電話などの無線通信サービス(移動体通信事業者)及び
長距離・国際通信を提供する日本の大手電気通信事業者です。
日本で携帯電話などの無線通信サービス(移動体通信事業者)及び
長距離・国際通信を提供する日本の大手電気通信事業者です。
掲載予定期間：2026/11/02 ～
- 求人番号
- sb-124
- 管理番号
- M4-900sb
- 会社名
- ソフトバンク株式会社
- 募集職種名
- 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）
- 職種カテゴリ
- IT・ネットワーク
- 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）
- 雇用形態
- 正社員
- 給与
- 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
- 応募対象
- ■必須要件
・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
■歓迎要件
※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
- 勤務時間
- 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）
※時間外労働あり
- 待遇/福利厚生
- ・試用期間:3か月間の試用期間あり。処遇の変更はなし
・賞与:年2回(年間標準賞与5カ月+特別加算賞与 ※業績により支給)
・給与更改:原則年1回
・社会保険完備(健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険完備)
・通勤手当:一定額まで支給(自社規程内による)
・残業手当
・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
・財形貯蓄制度
・従業員持ち株会
・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
- 休日/休暇
- ◆年間休日:124日
・完全週休2日制(土曜日、日曜日)、祝日
・年次有給休暇(10日～20日)
・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
- 特徴
- 【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。
- 特記事項
- （従事すべき業務・就業場所の変更の範囲について）
■業務の変更の範囲：会社内でのすべての業務
■就業場所の変更の範囲：本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所（テレワークを行う場所を含む）
- 選考の流れ
- 選考プロセス：書類審査⇒面接1～2回
※選考プロセスは変更となる可能性もございます。
※面接・面談は原則オンラインで実施いたします。
具体的なオンラインの形式などの詳細は、個別に対象となる方にご案内いたします。
ソフトバンクでは応募者の安心・安全と、選考への参加機会の継続的な提供に努めてまいります。
※採用選考の一環として性格検査（適性検査）を実施しております。応募者様の適性を多面的に把握する目的で使用いたします。
