大規模GPUを活用したバイオ領域のAI基盤モデル開発を担うAIエンジニア

以下のいずれかの領域における実装・最適化経験 TransformerまたはMambaなどの状態空間モデル（SSM）を用いた大規模モデルの設計・実装経験 Scaling Lawsに基づく大規模学習の計算リソース見積もりに関する知識・経験 数十億～数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習、ハイパーパラメータ調整、学習安定化の経験 または PyTorch FSDPやDeepSpeedなどを用いた分散学習環境のカスタマイズ・最適化経験 マルチノードGPU環境での通信ボトルネック改善および大規模データI/Oパイプラインの設計経験 Ring AttentionまたはSequence Parallelismを活用した長文コンテキスト学習の最適化経験

Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験 Gitを活用したチーム開発・コードレビューの経験 AWSまたはGoogle Cloudの利用経験 Transformer、Autoencoder、大規模言語モデルなどの研究開発経験 表現学習・自己教師あり学習の研究開発経験 GPU環境での大規模モデル学習経験 分散学習やHPC環境の利用経験 統計モデリング、因果推論、ベイズ統計に関する知識 不均衡データ、時系列データ、マルチモーダルデータの解析経験 論文実装、研究再現、ベンチマーク構築の経験 分類、回帰、時系列予測、異常検知などの機械学習モデル開発経験 分析結果に基づく仮説立案・改善提案の経験

週5日 / フル出社

業務委託(フリーランス)

Python 言語: Python 機械学習フレームワーク: PyTorch 分散学習: PyTorch FSDP, DeepSpeed, Ring Attention, Sequence Parallelism AIモデル・技術: Transformer, Mamba, SSM, Autoencoder, LLM 計算環境: 大規模GPUクラスター, HPC クラウド: AWS, Google Cloud バージョン管理: Git 開発領域: MLOps, ML Systems, 分散学習, 自己教師あり学習

常駐 ※原則フル出社

弊社は、AIと生命科学を組み合わせた研究開発を行うスタートアップ企業です。 大規模な生体データの解析や機械学習技術を活用し、健康・医療分野における新たな技術の創出を目指しています。 研究開発から実装・応用まで幅広く取り組んでおり、先端技術を活用した開発に携われる環境です。