仕事内容
数理エンジニア（Mathematical Engineer）
募集概要
募集背景
Yoii では、企業の機密データを一切露出させずに LLM を活用するための 秘匿化 LLM プロジェクト を推進している。本ポジションは、Transformer の各構成要素（行列演算、Softmax、LayerNorm、GeLU、SiLU、Attention 等）を秘密計算プロトコル上で再構築するエンジニアを募集する。
MPC × LLM 分野では 2023-2025 年にかけて複数のアプローチ（Function Secret Sharing、Replicated Secret Sharing、HE/MPC ハイブリッド等）が急速に成熟してきている。本プロジェクトでは特定の手法に固定せず、ワークロード・脅威モデル・デプロイメント想定に応じて最適なプロトコルを選択・組み合わせる方針を取る。
MPC リードと二人三脚で、プロトコル設計から GPU 上の実装までを担う。
ZKP（特に zkRollup / zkVM / zkML 等の Web3 文脈）での実装経験者も歓迎する。 ZKP で扱う有限体演算・楕円曲線・多項式コミットメント・算術回路への変換といった数学的道具立ては MPC・秘密計算と大きく重なっており、ZKP 経験者が秘密計算領域に展開することは十分可能である。弊社では既に Ethereum Foundation のグラントによる ZKP × MPC（ZKMPC）の研究実績があり、ZKP 出身者が秘密計算領域に展開する社内前例もある。
Background
Yoii is advancing the Privacy-Preserving LLM Project, which enables organizations to leverage LLMs without ever exposing sensitive data. In this role, you will rebuild core Transformer components (matrix operations, Softmax, LayerNorm, GeLU, SiLU, Attention, and more) on top of secure computation protocols.
From 2023 to 2025, the MPC × LLM space has matured rapidly across multiple approaches, including Function Secret Sharing, Replicated Secret Sharing, and hybrid HE/MPC designs. Rather than committing to a single technique, we will select and combine protocols based on the workload, threat model, and deployment assumptions.
You will work closely with the MPC Lead, owning everything from protocol design to GPU implementations.
We also welcome candidates with implementation experience in ZKP, especially in Web3 contexts such as zkRollups, zkVMs, and zkML. The mathematical toolkit used in ZKP, including finite-field arithmetic, elliptic curves, polynomial commitments, and circuit arithmetization, overlaps significantly with MPC and secure computation. We have prior research experience in ZKP × MPC (ZKMPC) supported by an Ethereum Foundation grant, and there are internal examples of engineers transitioning from ZKP to secure computation.
業務内容
- MPC プロトコルの設計・実装（2PC / 3PC、semi-honest / malicious、preprocessing の有無等、設計空間を横断して扱う）
- Transformer の構成要素の秘匿化（線形演算、非線形関数、Attention 等）
- GPU / SIMD による高速化、通信オーバーヘッドの最適化
- 秘密分散ストレージ（Shamir / Replicated / Additive 等）の設計・実装
- 国際会議（CCS、USENIX Security、CRYPTO、PoPETs、NeurIPS 等）への論文投稿・OSS 公開
Responsibilities
- Design and implement MPC protocols (across 2PC/3PC, semi-honest/malicious, with/without preprocessing, etc.)
- Privacy-preserving implementations of Transformer components (linear ops, nonlinear functions, Attention, and more)
- Performance optimization on GPU/SIMD and reduction of communication overhead
- Design and implement secret-shared storage (Shamir, Replicated, Additive, etc.)
- Paper submissions and OSS releases (CCS, USENIX Security, CRYPTO, PoPETs, NeurIPS, etc.)
必須スキル
数学的素養
- 有限体 $\mathbb{F}_p$ 上の演算、整数論、線形代数を実装レベルで扱える
- 数学・物理・情報科学いずれかの修士相当以上の素養、または同等の独学・実務経験
暗号プロトコル（以下のいずれか1つ以上の実装経験）
- MPC：秘密分散（Shamir / Replicated / Additive 等）、汎用 MPC プロトコル（GMW、BGW、SPDZ、ABY、ABY3 等）、Function Secret Sharing（FSS）等のいずれか
- ZKP：SNARK / STARK 系（Groth16、PLONK、Halo2、FRI 等）、zkRollup / zkVM / zkEVM / zkML の実装
- 準同型暗号：BFV / BGV / CKKS / TFHE 等の FHE スキーム
実装
- Rust / C++ / Python のいずれかで高性能な暗号プロトコルを実装した経験
- 何らかの低レイヤ最適化（ネットワーク通信、メモリ、並行性、SIMD、GPU 等）の経験
Mathematical fundamentals
- Ability to work at an implementation level with arithmetic over finite fields $\mathbb{F}_p$, number theory, and linear algebra
- Master’s-level background (or equivalent self-study and professional experience) in mathematics, physics, or computer science
Cryptographic protocols (implementation experience in at least one)
- MPC: secret sharing (Shamir, Replicated, Additive, etc.), general MPC protocols (GMW, BGW, SPDZ, ABY, ABY3, etc.), Function Secret Sharing (FSS), and related techniques
- ZKP: SNARK/STARK families (Groth16, PLONK, Halo2, FRI, etc.), and implementations in zkRollups, zkVM, zkEVM, or zkML
- Homomorphic encryption: FHE schemes such as BFV, BGV, CKKS, TFHE, and more
Implementation
- Experience implementing high-performance cryptographic protocols in Rust, C++, or Python
- Experience with low-level optimization such as networking, memory, concurrency, SIMD, or GPU
歓迎スキル
- GPU プログラミング（CUDA、Triton 等）の経験
- 秘密計算フレームワーク（MP-SPDZ、CrypTen、SecretFlow、tf-encrypted、EMP-toolkit 等）の利用経験
- ZKP ライブラリ（arkworks、halo2、circom、gnark、plonky2/3 等）の利用経験
- 秘匿 LLM / 秘匿 NN 推論研究（SIGMA、LLAMA、Cheetah、Iron、ABY3、Falcon 等）の知識
- Transformer アーキテクチャ内部の理解
- 固定小数点演算・量子化が秘密計算の精度に与える影響の理解
- 国際会議（CRYPTO、CCS、USENIX Security、NDSS、PoPETs 等）での発表経験
- OSS プロジェクトでの貢献経験
- ブロックチェーン関連プロジェクト（特に ZK 系）での実装・運用経験
- GPU programming experience (CUDA, Triton, etc.)
- Experience with secure computation frameworks (MP-SPDZ, CrypTen, SecretFlow, tf-encrypted, EMP-toolkit, etc.)
- Experience with ZKP libraries (arkworks, halo2, circom, gnark, plonky2/3, etc.)
- Knowledge of private LLM / private neural network inference research (SIGMA, LLAMA, Cheetah, Iron, ABY3, Falcon, etc.)
- Understanding of Transformer internals
- Understanding of how fixed-point arithmetic and quantization affect secure computation accuracy
- Presentations at top international venues (CRYPTO, CCS, USENIX Security, NDSS, PoPETs, etc.)
- OSS contributions
- Implementation and operations experience in blockchain-related projects, especially ZK-related projects
求める人物像
- 暗号理論の厳密性と実装のパフォーマンスを両立できる
- 数式と擬似コードを行き来しながら、新しい秘密計算プロトコルをゼロから組み立てられる
- 既存研究（最新の MPC × LLM 論文）を読み解き、自プロジェクトに統合できる
- MPC リード・LLM 研究員と密に連携し、joint authorship 前提で論文化まで遂行できる
- 未踏領域に挑むことに知的興奮を覚える
- Ability to balance cryptographic rigor with high-performance implementation
- Ability to move fluidly between math and pseudocode and build new secure computation protocols from scratch
- Ability to read and integrate prior work, including the latest MPC × LLM papers, into the project
- Strong collaboration with the MPC Lead and LLM researchers, with an expectation of joint authorship and execution through publication
- Excitement for tackling unexplored technical areas
応募概要
給与
- 経験・スキルに応じて応相談
勤務地
【北参道オフィス】 〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷3-16-12 第一FMGビル301 ( Google Map: https://maps.app.goo.gl/V4UVL7uTuY4ZnHiU8 )
東京メトロ副都心線 / 北参道駅 徒歩3分 山手線 / 原宿駅 徒歩9分 中央・総武線 / 千駄ケ谷駅 徒歩10分
雇用形態
契約社員/Contract Employee
勤務体系
応相談