【合同会社DMM.com】【在宅可】音声合成（TTS）モデルエンジニア◆世界に通用する音声AIを創り上げる／ビジネスに直接貢献【転職支援サービス求人】（正社員）

掲載予定期間：2026/6/8(月)〜2026/9/6(日)


【在宅可】音声合成（TTS）モデルエンジニア◆世界に通用する音声AIを創り上げる／ビジネスに直接貢献


新規事業の創出と成長を技術面から推進する開発本部への配属です。多様なプロジェクトに携わりながら、サービスの企画・設計から開発、リリースまで一貫して関わることができます。MVP開発のようなスピーディーな小～中規模から複数部署が連携する大規模プロジェクトまで、幅広い開発案件を手がけています。

■業務内容
音声生成（TTS）技術の中核エンジニアとして、モデルのFine-tuning・推論最適化からサービス統合まで一気通貫で推進します。世界に通用する音声AIを創り上げる挑戦的なポジションです。
・TTSモデル（Qwen-TTS、Orpheus等）のFine-tuning・話者／感情制御の実装
・GPU上での推論効率化（バッチング、KV cache、量子化、同時実行数チューニング）
・音素タイムライン生成のTTSパイプラインへの統合（アバターのリップシンク等への応用）
・推論基盤の構築・運用、レイテンシ（TTFS）とサービス品質の管理

■魅力
・当社が保有するユニークな音声・コンテンツデータを活用し、独自の音声AIを開発できます。単なる既存技術の応用にとどまらない、真に革新的なAIサービスを社会に送り出せる可能性があります。
・サービスへの応用を前提とした開発を進めます。最先端の音声生成技術を追求しつつも、ビジネスに直接貢献する、実用的なAI開発に注力できる環境です。
・自社GPUクラスター上で大規模なモデル学習・推論を行える環境が整っています。

■必須条件
◇TTS／音声合成モデル
・TTSモデルのFine-tuning・追加学習の実務経験
・話者適応・感情／プロソディ制御・多言語対応などのカスタマイズ経験
・音声データセットの構築・前処理パイプラインの開発経験
・PyTorchでのモデル学習、LoRA等の効率的Fine-tuning手法の実装経験
◇推論効率化
・GPU上での推論最適化の実務経験
・推論基盤の選定・導入・最適化経験
・同時実行数のチューニング、レイテンシ改善の実務経験
・CUDA最適化、メモリ効率化に関する深い理解
◇サービス化技術
・REST API／WebSocket／gRPC設計、ストリーミング音声配信の実装経験
・推論サービスのレプリカ構成、オートスケーリング、監視・可観測性基盤の構築経験

変更の範囲：会社の定める業務

【チーム／組織構成】