Python/週5/リモート/リーガルテックプロダクトの生成AI/大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用 | フリーランスエンジニアのIT案件・求人 (機械学習エンジニア/基本リモート)|

〜880,000
基本リモート
フルリモート
(140時間 ~ 180時間)
スキルPythonJIRAGithubFlask8
テクフリ
テクフリ

この案件を3行でまとめると
  • 機械学習エンジニア向け、勤務地は基本リモートのフルリモート、週5日(月140〜180時間)で単価は月88万円の案件です。
  • 生成AI・大規模言語モデルを用いたリーガルテックの新機能API実装・デプロイ、既存AIの保守運用とSRE活動をご担当いただきます。
  • 必須はPythonのWebフレームワーク、AWS/Azure、CI/CD、DB設計、深層学習実装、Gitで、歓迎はML理論理解や統計評価、最適化や自動化です。

スキル

言語:
フレームワーク:
CI/CD:
クラウド:
AI/ML:

作業内容

業務内容 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動 開発環境 ・開発基盤:AWS, Microsoft Azure ・ツール:GitHub(Enterprise), GitHub Copilot ・CI/CD:GitHub Actions, CircleCI ・グループウェア:Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp, Jira, GitHub ・関連技術:Python3、OpenAI, Hugging Face、AWS SageMaker

必須スキル

・PythonのWebフレームワーク(FastAPI、Flaskなど)を用いた開発経験 ・クラウドサービス(AWS、Azureなど)を用いた開発経験 ・CI/CD(CircleCI、GitHub Actionsなど)を用いた開発経験 ・データベースの設計経験 ・ディープランニングを含む複雑なモデル実装経験 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Gitを用いたチーム開発経験

歓迎スキル

・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価経験 ・最適化理論とアルゴリズムの理解 ・スケーラブルな機械学習モデルの開発経験 ・モデルの性能と精度の最適化 ・高度なプログラミングとシステム設計のスキル ・データパイプラインとモデルの運用自動化経験

稼働日数

(140時間 ~ 180時間)

勤務形態

フルリモート

勤務地

基本リモート

募集回数

1回

募集背景

この案件は、新規プロジェクトの立ち上げに伴い、経験豊富なエンジニアを募集しています。チームは10名規模で、アジャイル開発を採用しています。現場の雰囲気は和やかで、コミュニケーションを大切にしています。

募集人数

2名を予定しており、即日参画可能な方を優先的にご案内いたします。経験年数は3年以上を想定しています。フロントエンド1名、バックエンド1名の募集となります。

企業名

大手IT企業の子会社で、安定した経営基盤を持っています。詳細は面談時にご案内いたします。上場企業グループの一員として、長期的なプロジェクトを多数抱えています。

面談でお伝えできます。
ぜひご相談ください。
一部非公開の場合がございます

チーム人数

チーム構成はフロントエンド3名、バックエンド5名、インフラ2名となっています。プロジェクトマネージャー1名、デザイナー2名も在籍しています。総勢13名のチームで開発を進めています。

現場の雰囲気

アジャイル開発を採用しており、チーム内のコミュニケーションを大切にしています。週1回の定例会議があり、意見交換が活発です。リモートワークも可能で、柔軟な働き方ができます。

よくある質問

基本リモートのフルリモートです。常駐の指定はありません。

週5日想定で、月140〜180時間の稼働を想定しています。

生成AI・大規模言語モデルを用いた新規機能のAPI実装とデプロイ、既存プロダクトAIの保守運用および改善、プロダクトのSRE活動を行います。

AWS・Microsoft Azure、GitHub(Enterprise)/Copilot、GitHub Actions・CircleCI、Google Workspace・Slack、ClickUp・Jira・GitHub、Python3、OpenAI、Hugging Face、AWS SageMakerを使用します。

必須はPythonのWebフレームワーク、AWS/Azure、CI/CD、DB設計、深層学習実装、コンテナ活用、Gitです。歓迎はMLアルゴリズム理解、統計的評価、最適化、スケーラブルML、運用自動化などです。
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