【週4-5日/出社メイン/Python,PyTorch,AWS,Google Cloud】AI・LLMエンジニア- 大規模エピゲノム・オミクスデータを活用した次世代AI基盤モデルの研究開発
作業内容
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 大規模オミクス・医療データの前処理、品質評価、データセットの整備 - 探索的データ分析（EDA）、可視化、特徴量設計 - 表現学習、自己教師あり学習、基盤モデルの設計・実装・評価 - GPU環境を用いたモデル学習、実験運用、性能評価、誤差分析 - PyTorch FSDPやDeepSpeed等を用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化 - 学習パイプライン、開発基盤、実験管理基盤の構築 - 評価指標やベンチマークの設計、実験の再現性担保、ドキュメント化 - 研究者やエンジニアと協働した研究開発プロセスの推進
必須スキル
Python,PyTorch,AWS,Google Cloud 以下いずれかの領域における実装・最適化の実務経験 - Transformerベースのモデル、またはMamba等のSSMを用いた大規模モデルの設計・実装経験、および数B〜数十B規模のモデルにおける事前学習のチューニング・学習安定化経験 - 基盤モデルのScaling Lawsに基づき、1兆トークン級の学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力 - PyTorch FSDPやDeepSpeed等のライブラリを用いた、モデル規模やネットワーク帯域に合わせたカスタマイズ・チューニング経験 - マルチノード環境におけるGPU間の通信ボトルネック解消、および1兆トークン規模のデータに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験 - Ring Attentionまたはシーケンス並列の実装を通じた、単一GPUメモリに収まらないコンテキストの学習最適化経験
歓迎スキル
- AWSやGCPなどのパブリッククラウドの利用経験 - 表現学習、自己教師あり学習、Transformer、Autoencoder、LLMの研究開発経験 - 分散トレーニングやHPC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 - 論文実装、研究再現、ベンチマーク構築の経験
稼働条件
週4-5日 / 常駐
契約形態
業務委託(フリーランス)
開発環境
Python,PyTorch,AWS,Google Cloud
募集回数
1回
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
この案件を掲載しているエージェントについて
Findy Freelance（ファインディ・フリーランス）
運営会社：ファインディ株式会社 / Findy Inc.案件について詳しく聞いてみませんか？
知りたい内容を選んでください（複数選択可）