生成AI/LLMエンジニア

◼︎ポジション／業務内容

Pebble Square Japan では、オープンソースの大規模言語モデル(LLM)を活用した次世代AI サービスの設計・開発を担う 「生成 AI / LLM エンジニア」を募集しています。

本ポジションでは、企業が自社環境で安全に利用できるプライベート AI システムの開発に取り組みます。

具体的には、AI チャットボットや AI コールセンターなどの AI サービスを開発し、企業が自社データを活用して生成 AI を安全に導入できる環境を構築します。

また、LLM を活用した Agentic AI システム、RAG(Retrieval-Augmented Generation)パイプライン、音声 AI 技術を組み合わせ、顧客サポートの自動化、企業ナレッジ検索、業務自動化などを実現する AI アシスタントの開発に携わっていただきます。

本ポジションでは、AI ソフトウェア、エンタープライズアプリケーション、エッジ AI ハードウェアの交差領域で開発を行い、Pebble Square のソフトウェアチームおよび半導体エンジニアと連携しながら最先端の AI ソリューションを構築していきます。

＜主な業務内容＞

⚫ Agentic AI システム開発

┗LangChain、LangGraph、AutoGen などを活用した AI エージェントの設計・開発

⚫ 企業向けプライベート AI チャットボット開発

┗企業内部データを安全に活用できるPrivate LLM ベースのチャットボットシステムの開発

⚫ RAG システム構築

┗企業ドキュメント、データベース、ナレッジベースと LLM を統合した RAG パイプラインの構築

⚫ AI コールセンター開発

┗音声認識(STT)、LLM 推論、音声合成(TTS)を統合したAI カスタマーサポートシステムの開発

⚫ LLM 最適化および運用

┗Llama、Mistral、Qwen などのオープンソース LLM のデプロイおよび最適化

⚫ AI バックエンド開発

┗AI サービス提供のためのスケーラブルな API およびバックエンドシステムの開発

⚫ システム統合

┗クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境での AI システム導入および運用

◼︎会社概要

本社を韓国に置き、2025年5月に日本法人『株式会社ぺブルスクエアジャパン』を設立しました。

ぺブルスクエアは性能とエネルギー効率を画期的に改善する、Analog-PIM(Processing-In-Memory)を基盤にしたAIチップを開発し、AI革新を先導する会社です。

AI技術の発展と産業拡張により増加するエネルギー消費問題を解決するために革新的な技術提供をいたします。

弊社のAI半導体チップは、CPUとメモリー間のデータ転送から発生する非効率的な電力消耗を画期的に減らす、 Analog-PIM(Processing-In-Memory)技術を保有していながらフォン・ノイマン構造の限界を克服する技術を持ちます。

データ転送なしでメモリ内から演算と保存を同時に処理することで、性能を大幅に改善させ、エネルギー消耗を画期的に削減します。

私たちは持続的にクリエイティブな技術開発を通してAIチップ分野にて新しい革新を先導して参ります。

◼︎事業概要

半導体、電子部品の設計および開発業

◼︎ミッション

事物に知能を加え、すべての人が便利さと効率を享受する世界を実現する。

┗私たちはニューロモルフィックコンピューティングを基盤とした超低電力AI技術で革新を先導いたします。

労働条件

◼︎ 雇用形態

正社員

◼︎ 勤務地

東京都中央区日本橋本町 4-5-13 VORT 日本橋本銀通り 10 階

◼︎ 勤務時間

8時間勤務（1時間休憩)）

※出勤時間 8:00-10:00

◼︎ 給与

年収:経験・スキルに応じて決定（500万～1000万円）

◼︎ 休日／休暇

完全週休二日制（土日祝休み）

夏季休暇（3 日）

年末年始休暇(2025 年度:12/27-1/4)、

バースデー休暇

◼︎ 手当

通信費手当：月 5,000 円

◼︎ 福利厚生

・バースデー休暇

・有給休暇(2 時間単位で使用可)

・健康診断休暇

・慶弔見舞金制度

・リフレッシュ支援金(3・5・7・10 年働いた在職者に休暇費用 10 万円支給)

・人材紹介報奨金

・教育費補助

応募資格

【必須（MUST）】

⚫ コンピュータサイエンス、人工知能、データサイエンス、または関連分野の学士以上

⚫ Python によるソフトウェア開発経験

⚫ LLM アプリケーションまたは RAG システム開発経験

⚫ LangChain、Hugging Face Transformers、LlamaIndex などの LLM フレームワークの使用経験

⚫ FastAPI、Flask、Node.js などを用いたバックエンド開発経験

⚫ FAISS、Milvus、Pinecone、Weaviate などのベクトルデータベースの利用経験

【歓迎（WANT）】

⚫ FreeSWITCH などの通信ソフトウェアの利用経験

⚫ LangGraph、AutoGen、CrewAI などの Agentic AI フレームワークの経験

⚫ AI チャットボットまたは AI アシスタント開発経験

⚫ 音声 AI 技術(STT / TTS)の開発経験

⚫ WebRTC、SIP などのリアルタイム音声通信システムの経験

⚫ LLM のファインチューニングまたは量子化(LoRA、QLoRA)

⚫ Docker、Kubernetes、GPU 推論エンジン(vLLM、SGLang など)の利用経験

⚫ AWS、Azure、Google Cloud などのクラウドプラットフォームの経験