【LLM環境構築・運用/Python/フルリモート】ローカルLLM環境構築・運用案件
この案件を3行でまとめると
- 職種: AIエンジニア／勤務地: フルリモート／稼働日数: 週5日／報酬: 75万円〜115万円／月額
- ミッションは商用LLM APIから自社ローカルLLM環境への移行・構築・運用を主導し、コスト最適化とデータプライバシー強化を実現することです。
- 必須スキル: Python開発経験3年以上、LLM基礎知識、クラウドインフラ構築・運用、Docker/Kubernetes、Linux。歓迎: MLOps実務、GPU最適化、LLMチューニング、情報セキュリティ実践。
作業内容
商用LLM（API）の利用から、自社で管理するローカルLLM環境への移行・構築・運用を主導していただく案件です。 コスト最適化とデータプライバシーの強化を目指し、既存の外部LLM利用体制から、よりセキュアでコントロールしやすい自社内ローカルLLMへの切り替えを進める重要なプロジェクトです。 環境の設計から実装、そして安定稼働のための運用・保守まで、一貫して担当していただきます。 募集背景 某IT企業では、急速に進化するAI技術をビジネスに取り入れる中で、商用LLMのAPI利用におけるコスト増加とデータセキュリティ面での懸念が顕在化しています。 これらの課題を解決し、より柔軟かつ効率的なAI活用を実現するため、自社で完全にコントロール可能なローカルLLM環境への移行を決定しました。 この戦略的に重要なプロジェクトを推進するため、専門知識と経験を持つエンジニアを募集しています。
必須スキル
フルリモート Pythonを用いた開発経験（3年以上）。 大規模言語モデル（LLM）に関する基礎知識と、関連プロジェクトでの実務経験。 クラウド環境（AWS, GCP, Azureなど）でのインフラ構築・運用経験。 DockerやKubernetesなどのコンテナ技術の利用経験。 Linux環境での開発・運用スキル。
歓迎スキル
MLOpsの実務経験や、関連する自動化ツール・プラットフォームの導入経験。 GPUを含むハードウェアリソースの最適化に関する知識。 LLMのパフォーマンスチューニング経験や、モデル軽量化の知識。 情報セキュリティに関する深い理解と、その実践経験。
稼働条件
週5日 / 平均140〜180時間/月 / フルリモート
契約形態
業務委託(フリーランス)
開発環境
主要技術：Python, 各種LLMライブラリ/フレームワーク (例: Hugging Face Transformers)。 インフラ：クラウドプラットフォーム (AWS, GCP, Azureのいずれか), Docker, Kubernetes, Linux。 その他：Git, CI/CDツール (Jenkins, GitLab CIなど)。
作業時間
標準的な勤務時間（例: 9:00〜18:00）を想定していますが、プロジェクトの状況や個人の裁量により柔軟に対応可能です。
精算基準時間
140h〜180h
募集回数
1回
スキル
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。
一部の情報は非公開の場合があります
この案件のおすすめポイント
- フルリモートで週5日稼働、月額75万円〜115万円の報酬が魅力的です。
- 商用LLMからローカルLLMへの移行を主導し、コスト削減とデータセキュリティ向上に貢献できます。
- Python、Docker、Kubernetes、クラウド環境での実務経験がある方に最適な案件です。
よくある質問
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