業界最安級の高性能GPUクラウドサービスや、大規模AI開発向けのインフラ基盤を展開している企業様からの募集です。
現在、自社サービスをより多くのエンジニアや研究者に広めるため、LLM（大規模言語モデル）に関する技術発信（技術ブログ等）を強化しています。
今回は、記事の執筆そのものよりも、前段階となる「GPUやローカルLLMのベンチマーク設計・技術検証」をメインでお任せできる方を募集します。技術に詳しくない担当者（記事執筆）へのアドバイスやディスカッションを行いながら、正確で信頼性の高い検証結果を導き出していただける方を求めています。

・募集背景
-現在は社内のエンジニアが技術検証を兼任していますが、よりタイムリーかつ継続的に質の高い技術発信を行うため、検証体制を強化することになりました。LLMのローカル実行環境の構築やGPUごとの性能比較などの技術検証を自走して推進し、記事のクオリティを技術面から支えていただける方を募集します。

・チーム体制
-マーケティング・広報担当者（記事執筆担当者）、社内エンジニア

・具体的な業務内容
-LLMのローカル実行環境の構築
-GPUごとの推論速度、VRAM使用量、量子化形式ごとの差分、tokens/sec、実行時の詰まりどころなどのベンチマーク測定・技術検証の設計および実測
-検証結果の読み解きと、比較表の作成
-技術記事化にあたっての担当者へのアドバイス、ディスカッション
-記事下書きにおける古い情報や誤解を招きやすい表現の修正提案（技術的なファクトチェック）

・MTG頻度とMTG実施の時間帯
-適宜実施/平日日中

・開始時期/期間
-即日/中長期

-LLM（大規模言語モデル）のローカル実行環境の構築経験
-GPU（NVIDIA環境など）やクラウドインフラに関する知識・実務経験
-LLMの推論速度、VRAM使用量、量子化形式などのベンチマーク測定や技術的な検証ができるスキル
-非エンジニアの担当者（記事執筆）に対して、技術的な内容を分かりやすく説明・アドバイスできるコミュニケーション力

-自身でLLMのファインチューニングやマルチモーダルAIの開発・検証を行った実務経験
-技術記事（Zenn、Qiita、テックブログ等）の執筆・構成作成の経験
-最新のAI・LLM領域のトレンド（新しい量子化手法や推論最適化ライブラリなど）への高い関心とキャッチアップ力

-検証内容の設計から実測、結果の整理までを能動的に自走できる方
-受け身ではなく、「このような検証データがあるとエンジニアに刺さる」といった提案ができる方
-社内の担当者とオンラインで柔軟かつスムーズなディスカッションが取れる方