ＬＬＭエンジニア（リモート勤務相談可）
松月産業 株式会社- 給与月額650,000円〜1,100,000円
- 勤務地宮城県仙台市青葉区中央２丁目６−８
正社員残業なし完全週休2日制土日祝休み年間休日120日以上転勤なし賞与あり昇給あり社会保険完備社宅・寮ありUIJターン歓迎育休取得実績あり
- 掲載日
- 2026年10月9日
- 有効期限
- 2026年12月31日
- 求人番号
- 04010-55554761
仕事内容
社内業務向け大規模言語モデル（ＬＬＭ）の設計・開発・運用。 既存のＧＰＴ４、Ｃｌａｕｄｅ、Ｌｌａｍａ等のモデルを活用し、 ファインチューニングやプロンプト設計による性能向上を行う。 社内データを用いたＲＡＧ基盤を構築し、 文書やＦＡＱ検索を通じたナレッジ活用や チャットボットへ応用する。 評価指標を用いた性能改善や運用全般を担当。 ※詳細は裏面「求人に関する特記事項」をご参照ください。 ＊変更範囲：会社のすべての業務への配置転換有
勤務条件
勤務地
宮城県仙台市青葉区中央２丁目６−８
最寄り駅：ＪＲ仙台駅 から 徒歩5分
勤務時間
(1)9時00分〜18時00分
休日
土日祝日その他
応募条件
必要な経験・スキルＰｙｔｈｏｎによる自然言語処理及び深層学習の開発経験を有し
・Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ系モデル調整や日本語解析
・分散学習を含む技術と協調性
・チーム連携力を有する方（大学での研究を含む）
基本情報
| 求人区分 | 一般 |
|---|---|
| 派遣・請負 | 派遣・請負ではない |
| 募集理由 | 増員 |
| 採用人数 | 1人 |
雇用条件
| 試用期間 | 試用期間あり |
|---|---|
| 雇用期間の定め | 雇用期間の定めなし |
| 契約更新の可能性 | 記載なし |
| 契約更新の条件 | 記載なし |
| 正社員登用 | 記載なし |
| 正社員登用実績 | 記載なし |
| 必要なPCスキル | 記載なし |
| 免許種別 | （AT限定可） |
勤務地詳細
| 交通手段 | 徒歩 |
|---|---|
| 所要時間 | 5 |
| マイカー通勤 | 不可 |
| 駐車場 | 記載なし |
| 転勤の可能性 | なし |
| 在宅勤務 | 非該当 |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
給与・手当
| 賃金形態 | 月給 |
|---|---|
| 基本給 | 650,000円〜1,100,000円 |
| 固定残業代 | なし |
| 昇給 | あり |
| 昇給金額率 | 記載なし |
| 賞与 | あり |
| 賃金締切日 | 固定（月末） |
| 賃金支払日 | 固定（月末以外） 翌月 25 日 |
労働時間・休日
| 就業時間区分 | 記載なし |
|---|---|
| 時間外労働 | なし |
| 時間外月平均 | 記載なし |
| 36協定特別条項 | なし |
| 休憩時間 | 60分 |
| 週休二日制 | 毎 週 |
待遇・福利厚生
| 加入保険 | 雇用 労災 健康 厚生 |
|---|---|
| 退職金共済 | 未加入 |
| 定年制 | あり （一律 60歳） |
| 再雇用 | あり （上限 65歳まで） |
| 勤務延長 | あり （上限 70歳まで） |
働きやすさ・制度
| 育児休業実績 | あり |
|---|---|
| 介護休業実績 | なし |
| 看護休暇実績 | なし |
| UIJターン歓迎 | ＵＩＪターン歓迎 |
| 労働組合 | なし |
| 就業規則(正社員) | あり |
| 就業規則(パート) | あり |
選考プロセス
| 選考方法 | 面接（予定2回） 書類選考 |
|---|---|
| 書類選考結果通知 | 書類選考後 |
| 面接結果通知 | 面接選考後 |
| 応募書類送付方法 | Eメール 郵送 |
会社情報
会社名
松月産業 株式会社
所在地
宮城県仙台市青葉区中央２丁目６−８
設立年
1966年
従業員数
271人
事業内容
松月産業（株）グループとして仙台市内に１３店舗のビジネスホテル（ホテルグリーンチェーン仙台）を展開。その内当社では９店舗を所有。テナントビル
・賃貸マンション等の不動産業も行ってます
会社情報詳細
| 代表者役職 | 代表取締役 |
|---|---|
| 代表者名 | 田所 寛章 |
| 従業員数(就業場所) | 271人 |
| 資本金 | 4,000万円 |
| 産業分類 | 旅館，ホテル |
| 会社の特長 | ホテルグリーンチェーン仙台（仙台駅付近に７店舗） ・中心部に３店舗 ・その他３店舗）として仙台市内で最多の客室数を有し ・やる気と実力を重視します。働きがいのある職場です。 |
求人特記事項
※業務内容詳細 社内業務向け大規模言語モデル（ＬＬＭ）の設計・開発・運用。既存モデル（ＧＰＴ−４ ・Ｃｌａｕｄｅ ・Ｌｌａｍａ等）を活用し ・ファインチューニングやプロンプトエンジニアリングによる性能向上を行う 社内データを利用したＲｅｔｒｉｅｖａｌ Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ（ＲＡＧ）基盤の構築。社内文書やＦＡＱから関連情報を検索しモデルに提供する仕組みを設計し ・社内ナレッジ検索やチャットボットに応用する モデルの評価指標（ＢＬＥＵ ・ＲＯＵＧＥ等）を用いた性能評価・改善やバイアス対策の策定 データサイエンティストや業務部門と連携し ・要件定義から開発・運用まで一貫して担当する ＬＬＭや生成ＡＩ技術の最新動向を調査し ・社内教育や技術共有を実施する。