【Python/AWS SageMaker/フルリモート】AWS Bedrock環境でのLLMファインチューニングPoC支援
作業内容
大手保険会社向けに導入済みのRAG型生成AIチャットシステムを対象として、応答品質の最適化を目的にファインチューニング（FT）の効果測定PoCを実施します。 主な業務内容: ・クライアント提供の社内文書やオペレーター会話ログの前処理および学習用データセット整形 ・教師ありFTを中心に、継続事前学習や転移学習、知識蒸留などの代替手法も検討 ・候補モデルは gpt_oss / Llama / Swallow 系を想定 ・クライアントのAWS環境（SageMaker）を用いた学習・推論環境の構築 ・デプロイと精度評価（評価指標・評価データ設計含む）を行うMLOpsパイプラインの構築 初日および終了日のみ日本橋近辺にて対面、それ以外はフルリモート想定です。
必須スキル
フルリモート ・Pythonでの実装経験が豊富で、機械学習ワークフローに精通していること ・AWS SageMakerの実務利用経験 ・データ前処理、評価設計の基本知識
歓迎スキル
・大規模言語モデル（LLM）のファインチューニング実務経験 ・転移学習、継続事前学習、蒸留等の適用経験 ・RAGパイプラインの設計・運用経験 ・MLOps（CI/CD、評価自動化）の知見
稼働条件
月間140〜180時間目安 / フルリモート
面談回数
2回
契約形態
業務委託(フリーランス)
開発環境
言語・フレームワーク: Python, PyTorch など クラウド: AWS（SageMaker, S3, IAM, CloudWatch ほか） モデル候補: gpt_oss, Llama, Swallow 系 開発体制: フルリモート（初日・終了日のみ対面） その他: データ前処理パイプライン、評価基盤、デプロイ自動化
作業時間
9:30〜18:30目安（応相談）
精算基準時間
140〜180時間
募集回数
1回
募集背景
短期PoCですが、SageMakerでのLLM学習〜評価〜デプロイまで一気通貫で関われます。モデル選定や評価設計に主体的に取り組める方を歓迎します。
企業名
サービス/プロジェクト名
詳細スケジュール/リリース時期
現場責任者の雰囲気
開発体制の詳細
詳細は面談でお伝えします。ご相談ください。
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