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。
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.
- 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
- 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.)
