企業情報

【 会社紹介 】 Third Intelligenceでは、Transformerを超える次世代AIアルゴリズムの創出と、個々のユーザーに最適化・成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。 ・2026年1月に初回ラウンドで 100億円を調達 ・共同創業者 兼 Chief Scientistとして松尾豊教授 が参画 ・アカデミアの知見×実装戦略で「研究を社会実装する」文化 ・グローバル最前線レベルの研究開発投資を継続 【 募集背景 】 基盤技術の研究と、将来的なプロダクト・サービスへの接続を両立させるため、Research Scientistとして中長期視点で研究テーマに取り組んでいただける方を募集しています。 【 仕事内容 】 Research Engineerと密に連携し、研究成果をプロダクトとして最短でプロトタイプへと導いていただくことを期待します。 ▼具体的には・・・ ・機械学習・深層学習分野における新規アルゴリズムやモデルの研究 ・大規模言語モデルを含む基盤モデルの設計・改善に関する研究開発 ・既存手法の検証・評価および課題整理 ・仮説立案から実装・検証までの研究プロセスの推進 ・Research Engineerやプロダクトチームと連携した技術検討 ・社内外の研究成果・技術動向の調査および知見の共有

【 会社紹介 】 Third Intelligenceでは、Transformerを超える次世代AIアルゴリズムの創出と、個々のユーザーに最適化・成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。 ・2026年1月に初回ラウンドで 100億円を調達 ・共同創業者 兼 Chief Scientistとして松尾豊教授が参画 ・アカデミアの知見×実装戦略で「研究を社会実装する」文化 ・グローバル最前線レベルの研究開発への投資 【 募集背景 】 研究開発の成果を安定的かつ継続的にプロダクトへ反映していくため、研究と実装の橋渡しを担うResearch Engineerの体制強化のため、新たにメンバーを募集します。 【 仕事内容 】 Research Scientistが取り組む基盤研究と連携しながら、モデル学習・評価・改善のプロセスを設計・実装をお任せします。 ※役割に応じ業務内容が異なります。 ■Post-training & Alignment / 事後学習 ・SFT, RLHF, DPO等の手法を用いた、モデルの応答性能と推論能力の高度化 ・特定タスク（会話、プログラミング、数学、論理推論等）における思考プロセスの最適化と精度向上 ・ハルシネーションの抑制や安全性確保のための学習手法、および独自の評価メトリクスの設計 ・高品質な合成データの生成・選別パイプラインの構築と、データ効率の最大化 ■ Audio / 音声 ・ユーザーとの自然なやり取りを実現するための、低遅延なEnd-to-Endの音声対話パイプラインの構築 ・音声情報と言語情報を高度に融合させ、音声のコンテキスト（話者の感情、周囲の環境音等）を深く理解するシステムの開発 ・将来的な視覚情報の統合を見据えた、マルチモーダルな表現学習（Embedding）の最適化および検証 ■Next-Gen Algorithm / 次世代アルゴリズム開発 ・自社で開発中の次世代AIモデルをスケールアップし、その性能を最大限に引き上げるためのアルゴリズム開発とデータエンジニアリング ・計算資源で高性能を達成するための独自の学習・推論エンジンの構築と最適化・運用 ・AIモデルの性質に適合したマルチモーダルな学習データや動的な学習システムの構築

【 会社紹介 】 Third Intelligenceでは、Transformerを超える次世代AIアルゴリズムの創出と、個々のユーザーに最適化・成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。 ・2026年1月に初回ラウンドで 100億円を調達 ・共同創業者 兼 Chief Scientistとして松尾豊教授 が参画 ・アカデミアの知見×実装戦略で「研究を社会実装する」文化 ・グローバル最前線レベルの研究開発投資を継続 【 募集背景 】 基盤技術の研究と、将来的なプロダクト・サービスへの接続を両立させるため、Research Scientistとして中長期視点で研究テーマに取り組んでいただける方を募集しています。 【 仕事内容 】 Research Engineerと密に連携し、研究成果をプロダクトとして最短でプロトタイプへと導いていただくことを期待します。 ▼具体的には・・・ ・機械学習・深層学習分野における新規アルゴリズムやモデルの研究 ・大規模言語モデルを含む基盤モデルの設計・改善に関する研究開発 ・既存手法の検証・評価および課題整理 ・仮説立案から実装・検証までの研究プロセスの推進 ・Research Engineerやプロダクトチームと連携した技術検討 ・社内外の研究成果・技術動向の調査および知見の共有

【 会社紹介 】 Third Intelligenceでは、Transformerを超える次世代AIアルゴリズムの創出と、個々のユーザーに最適化・成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。 ・2026年1月に初回ラウンドで 100億円を調達 ・共同創業者 兼 Chief Scientistとして松尾豊教授が参画 ・アカデミアの知見×実装戦略で「研究を社会実装する」文化 ・グローバル最前線レベルの研究開発への投資 【 募集背景 】 研究開発の成果を安定的かつ継続的にプロダクトへ反映していくため、研究と実装の橋渡しを担うResearch Engineerの体制強化のため、新たにメンバーを募集します。 【 仕事内容 】 Research Scientistが取り組む基盤研究と連携しながら、モデル学習・評価・改善のプロセスを設計・実装をお任せします。 ※役割に応じ業務内容が異なります。 ■Post-training & Alignment / 事後学習 ・SFT, RLHF, DPO等の手法を用いた、モデルの応答性能と推論能力の高度化 ・特定タスク（会話、プログラミング、数学、論理推論等）における思考プロセスの最適化と精度向上 ・ハルシネーションの抑制や安全性確保のための学習手法、および独自の評価メトリクスの設計 ・高品質な合成データの生成・選別パイプラインの構築と、データ効率の最大化 ■ Audio / 音声 ・ユーザーとの自然なやり取りを実現するための、低遅延なEnd-to-Endの音声対話パイプラインの構築 ・音声情報と言語情報を高度に融合させ、音声のコンテキスト（話者の感情、周囲の環境音等）を深く理解するシステムの開発 ・将来的な視覚情報の統合を見据えた、マルチモーダルな表現学習（Embedding）の最適化および検証 ■Next-Gen Algorithm / 次世代アルゴリズム開発 ・自社で開発中の次世代AIモデルをスケールアップし、その性能を最大限に引き上げるためのアルゴリズム開発とデータエンジニアリング ・計算資源で高性能を達成するための独自の学習・推論エンジンの構築と最適化・運用 ・AIモデルの性質に適合したマルチモーダルな学習データや動的な学習システムの構築

【 会社紹介 】 Third Intelligenceでは、Transformerを超える次世代AIアルゴリズムの創出と、個々のユーザーに最適化・成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。 ・2026年1月に初回ラウンドで 100億円を調達 ・共同創業者 兼 Chief Scientistとして松尾豊教授 が参画 ・アカデミアの知見×実装戦略で「研究を社会実装する」文化 ・グローバル最前線レベルの研究開発投資を継続 【 募集背景 】 基盤技術の研究と、将来的なプロダクト・サービスへの接続を両立させるため、Research Scientistとして中長期視点で研究テーマに取り組んでいただける方を募集しています。 【 仕事内容 】 Research Engineerと密に連携し、研究成果をプロダクトとして最短でプロトタイプへと導いていただくことを期待します。 ▼具体的には・・・ ・機械学習・深層学習分野における新規アルゴリズムやモデルの研究 ・大規模言語モデルを含む基盤モデルの設計・改善に関する研究開発 ・既存手法の検証・評価および課題整理 ・仮説立案から実装・検証までの研究プロセスの推進 ・Research Engineerやプロダクトチームと連携した技術検討 ・社内外の研究成果・技術動向の調査および知見の共有

【 会社紹介 】 Third Intelligenceでは、Transformerを超える次世代AIアルゴリズムの創出と、個々のユーザーに最適化・成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。 ・2026年1月に初回ラウンドで 100億円を調達 ・共同創業者 兼 Chief Scientistとして松尾豊教授が参画 ・アカデミアの知見×実装戦略で「研究を社会実装する」文化 ・グローバル最前線レベルの研究開発への投資 【 募集背景 】 研究開発の成果を安定的かつ継続的にプロダクトへ反映していくため、研究と実装の橋渡しを担うResearch Engineerの体制強化のため、新たにメンバーを募集します。 【 仕事内容 】 Research Scientistが取り組む基盤研究と連携しながら、モデル学習・評価・改善のプロセスを設計・実装をお任せします。 ※役割に応じ業務内容が異なります。 ■Post-training & Alignment / 事後学習 ・SFT, RLHF, DPO等の手法を用いた、モデルの応答性能と推論能力の高度化 ・特定タスク（会話、プログラミング、数学、論理推論等）における思考プロセスの最適化と精度向上 ・ハルシネーションの抑制や安全性確保のための学習手法、および独自の評価メトリクスの設計 ・高品質な合成データの生成・選別パイプラインの構築と、データ効率の最大化 ■ Audio / 音声 ・ユーザーとの自然なやり取りを実現するための、低遅延なEnd-to-Endの音声対話パイプラインの構築 ・音声情報と言語情報を高度に融合させ、音声のコンテキスト（話者の感情、周囲の環境音等）を深く理解するシステムの開発 ・将来的な視覚情報の統合を見据えた、マルチモーダルな表現学習（Embedding）の最適化および検証 ■Next-Gen Algorithm / 次世代アルゴリズム開発 ・自社で開発中の次世代AIモデルをスケールアップし、その性能を最大限に引き上げるためのアルゴリズム開発とデータエンジニアリング ・計算資源で高性能を達成するための独自の学習・推論エンジンの構築と最適化・運用 ・AIモデルの性質に適合したマルチモーダルな学習データや動的な学習システムの構築