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【PyTorch/TensorFlow】通信企業の研究開発プロジェクトの求人・案件

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案件概要

職種
案件内容

■概要
 「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援
■工程
 2023/02~2024/03:概念設計、(研究の)要件定義
 2024/04~2024/06:信用スコアリング機能試作開発準備
 2024/07~2024/11:信用スコアリング機能試作開発(評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し)
 2024/12~ :信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価
■業務内容
・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント(機能)である、機械学習モデルを用いた信用スコア生成機能の研究開発の支援
 - (主要な作業)方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価
 - (発生可能性のある作業)評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新

   

※追加や変更が発生する可能性あり
※重視する点を★としています
 AIフレームワーク :★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補
 コンテキスト収集用途 :★Fluentd★ FluentBit
 プログラム言語(メイン) :未定
 プログラム言語(採用可能性あり):Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け
 DB(Tobe) :★YugabyteDB等のNewSQLが候補
 DB(単一環境での試作段階):PostgreSQL, MySQLほか(こだわらない)
 DPU :NVIDIA BlueField-2 DPU
 OS :AlmaLunuxほか
 その他開発に利用するツールや環境:Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか

必須スキル
★AIフレームワーク(PyTorch, TensorFlowのいずれか)を用いた開発経験がある方
・新規開発の案件において要件定義をもとにアーキテクチャ設計、プログラム設計、データベース設計、実装を経験されたことがある方
・研究要件や評価観点、調査会社の事前調査結果をもとにコンポーネントの設計や実装を独力で検討可能な方
・研究PJならではの進め方に抵抗がない方(研究要件に基づく仮説に沿い、評価計画、設計、試作、評価を行う。明確な開発要件がない。)
・日本語でビジネスレベルの会話および読み書きを行える方

 

★重要視
尚可スキル
・セキュリティや認証認可に関する知識(ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の開発を行うため。)
・通信、ネットワークの知識(認証認可結果をもとにネットワークの制御を行う機能の開発を行うため。)
★信用スコアリングに関する知見
★機械学習のモデル(※1)やアルゴリズムに関する知見
 ※1:k-NN, ロジスティック回帰, SVM, 決定木/分類木, ランダムフォレスト/分類木, 勾配ブースティング木(GBDT)/分類木, 決定木/回帰木, ランダムフォレスト/回帰木, 勾配ブースティング木(GBDT)/回帰木, VAR(Vector Auto-Regression), ガウス過程回帰, RNN, LSTM, GRU, CNN, Transformer, GAN

 

★重要視
フレームワーク・ライブラリ
稼働率 100%
面談回数 1回
稼働日数 週5日
募集人数 1人

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