【Python】大規模AI基盤モデルの研究開発の求人・案件
作業内容
大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。 ◇データ解析・研究開発 大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備 ◇機械学習/深層学習モデル開発 深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善 ◇大規模学習・開発基盤 分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築 ◇チーム連携 評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働
必須スキル
– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験 – 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験 – 計算リソースの定量的見積もり能力 – 数十億〜数百億規模のパラメータモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験 – 大規模分散学習のエンジニアリング – 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化） – マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験 – シーケンス並列等の実装による学習最適化経験
歓迎スキル
– チーム開発経験（バージョン管理ツール運用、コードレビュー文化） – AWS/GCP/Azure等のクラウド利用経験 – 表現学習 / 自己教師あり学習 / Autoencoder / 大規模言語モデルの研究開発経験 – 分散トレーニング / 高性能計算環境の利用経験 – 統計モデリング / 因果推論 / ベイズ統計などの知識 – 不均衡データ / 時系列 / マルチモーダルデータ解析の経験 – 論文実装・研究再現・ベンチマーク構築 – Pythonによるデータ分析・機械学習の実務経験 – 課題を論理的に分解し、仮説・改善案を言語化して実装・検証まで主体的に推進できる能力
稼働条件
週4日 / 週5日 / 常駐
面談回数
1回
契約形態
準委任（個人事業主）
開発環境
言語: Python 環境・ツール: AWS
募集回数
1回
職種・ポジション
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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