宇宙ビジネスを憧れから「産業」へ。 あなたの書いたコードが、地球のあらゆる変化を言語化し、未来を予測する。 これからの宇宙産業のスタンダードを作りましょう！ ■募集内容■ 「地球観測データをマルチモーダル基盤モデルへ。最新GPUを使い倒す開発」 Tellusには、JAXAの地球観測衛星「ALOS」が数十年分観測したアーカイブデータや高精度なXバンドSARデータといった、AI学習における「最強の教師データ」が蓄積されています。 これらを最新のGPUリソース（H100/H200等）で回し、地理空間情報に特化したFoundation Models（基盤モデル）の構築や、LLMとの統合パイプラインを開発するエンジニアを募集します。 「データ不足」や「マシンパワー不足」に悩まされることなく、技術の最前線で「宇宙×AI」の未踏領域をハックできる環境です。 具体的には ・地理空間基盤モデル（Foundation Models）の開発： 　 膨大なアーカイブデータを用いた事前学習、ファインチューニング、およびマルチモーダルAIの実装。 ・LLMとの統合・RAG構築： 　衛星データの解析結果をLLMと連携させ、自然言語によるクエリ応答やレポート生成を可能にするシステムの開発。 ・学習・推論パイプラインの最適化： 　最新GPU環境を最大活用するためのインフラ構成の検討と実装。 ・解析アルゴリズムの実装： 　物体検知、セグメンテーション、変化抽出等の高度化。 など、開発当初から、実装後の更なる精度改善まで行います。 これからの宇宙産業を担う基盤モデルを一緒に創りましょう！ ■必須経験・スキル■ ・Pythonを用いた機械学習・ディープラーニングの実装・運用経験（3年以上） ・PyTorch / TensorFlow等のフレームワークを用いた大規模モデルの学習・チューニング経験 ・地理空間データ（Raster/Vector）の処理、または高度な画像解析アルゴリズムの開発経験 ・クラウドインフラ（さくらのクラウド等）およびGPUを用いたコンピューティング環境の利用・構築経験 ■歓迎する経験・スキル■ ・宇宙分野（特に衛星データ）の基本的知識がある方 ・大規模モデル（LLM / Vision Foundation Model）の開発経験 ・自己教師あり学習（SSL）の経験 ・マルチモーダルモデルの設計経験 ・分散学習（DeepSpeed / FSDP / Horovod等） ・MLOps（Kubeflow / Airflow / MLflow等） ・RAG / LLMアプリケーション開発経験 ・データ処理（GDAL / Rasterio / xarray / Dask）の経験 ・コンテナ（Docker / Kubernetes）の経験 ・その他 Git / CI/CD 等の経験 ■ 求める人物像■ ・技術的探究心が強い「ハッカー」気質の方： 　誰も触ったことのない数十年分の独自アーカイブデータ（ALOS等）を、最新GPUでどう料理するかを考え抜ける方。 ・「基盤モデル（FM）」の可能性を信じている方： 　衛星データ特有の難しさを、LLMやマルチモーダルAIの力で突破しようとする挑戦心のある方。 ・アウトプット志向のエンジニア： 　研究開発（R&D）で満足せず、作成したモデルを実際のサービスとしてデプロイし、運用することに責任感を持てる方。 ・自律的に動ける方： 　リソース（データ・GPU）を使い、自ら仮説を立てて実験・検証を高速に回せる方。 ■ポジションの魅力■ ・最先端技術に触れる機会 　衛星データ、クラウドインフラ、AI解析など、先端技術を組み合わせたプロジェクトに携われます。 ・社会的インパクトのある仕事 　行政、研究機関、企業と連携し、環境保全や災害対策など、社会課題の解決に貢献できます。 ■仕事のやりがい■ Tellusのこれからの事業の要となるビジネスをいっしょにゼロから作り、育ててください。 宇宙産業は、これまで民間で成り立ちにくかった分野です。しかし近年は、研究の枠を超えて日本国内でも産業として発展し始めています。この変化の時期に関わることができる面白さがあります。衛星データ産業を日本の基幹産業にするべく、社内外のメンバーを巻き込み、宇宙市場を変えていこうというチャレンジ精神のある方、ぜひご応募ください！ これからどんなことをしてみたいか、まずはお話してみませんか？ ぜひお気軽に「話を聞きに行きたい」ボタンよりエントリーしてください！