★エンド直【Python/AIエンジニア/リモート併用】議事録要約・マルチモーダルLLMプロンプトチューニング案件

## 案件概要 ### 担当業務 ①議事録要約におけるLLMのプロンプトチューニング ・データ/議事録を適切に要約できるよう、LLM（大規模言語モデル）のプロンプト設計・改善を行います。 ・複数パターンのプロンプトを設計し、精度評価を実施します。 ・OpenAI API, Claude, Google Gemini等の環境で実験し、成果物やレポートを作成します。 ②議事録要約技術の自動評価手法に関する調査・実装・検証 ・議事録の要約技術を自動的に評価する方法の文献・論文調査（例：ROUGE, BLEU, BERTScore等）を行います。 ・調査結果をもとに必要な手法を選定・実装します。 ・実データで評価手法の有効性を検証し、レポートを提出します。 ③音声入力を用いたマルチモーダルLLM技術の調査・実験 ・音声データを入力とした場合の感情推定技術に関する文献調査を行います。 ・音声認識（Automatic Speech Recognition, ASR）技術・関連LLMのプロンプトチューニングを行います。 ・マルチモーダル（テキスト+音声）への取り組み事例や最新研究調査を行います。 ・調査結果をまとめ、必要なら試験的実装を行います。 ### 開発環境 ・OpenAI API, Claude, Google Gemini ・Automatic Speech Recognition, ASR ## 求めるスキル ### 必須スキル ・LLM（GPT, Claude等）や自然言語処理（NLP）についての基本的な知識・使用経験 ・Python等でLLM API（例：OpenAI API）を用いた実装経験 ・英語論文、文献リサーチ力（情報収集・整理・報告） ・Linux環境についての基本的な知識・使用経験 ### 歓迎スキル ・音声認識（ASR）、感情推定技術に関する経験/知識 ・要約や文章評価指標（例：ROUGE, BERTScore等）の理解・実装力 ・マルチモーダルAI（テキスト＋音声）の技術動向への理解 ・実データを使った検証・評価レポーティング経験 ・プロンプトエンジニアリング、パラメータ調整の実践経験 ### 求める⼈物像 ・業務範囲外の技術/分野も主体的に調査・キャッチアップできる方です。 ・担当範囲を超えた技術的な提案・問題点抽出を積極的に行っていただける方です。 ## その他 精算幅：140-180h 時期：2026年7月～ 勤務形態：ハイブリッドワーク

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