New【AI】先端科学データ研究開発における基盤モデル・LLMエンジニアの求人・案件

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案件概要

職種
案件内容

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

  1. データ解析・研究開発
  • 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
  • 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備
  1. 機械学習 / 深層学習モデル開発
  • 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
  • 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
  • アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析
  1. 大規模学習・開発基盤
  • 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤の構築
  • 大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備、およびMLOpsの推進
  1. 研究プロセス・チーム連携
  • 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
  • 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働
必須スキル

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 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のチューニングおよび学習安定化の経験
2. 大規模分散学習のエンジニアリング
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– マルチノード環境における通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験
尚可スキル

– 構成管理ツールを用いたチーム開発経験（Git運用、コードレビュー文化への適応）
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を利用したシステム構築・運用経験
– 表現学習、自己教師あり学習、オートエンコーダー、または大規模言語モデル（LLM）の研究開発経験
– GPUアクセラレータ環境でのモデル学習、または分散トレーニング・HPC環境の利用経験
– 統計モデリング、因果推論、ベイズ統計などの高度な数学的知識
– 不均衡データ、時系列データ、またはマルチモーダルデータの解析・処理経験
– 最新論文のアルゴリズム実装、研究再現、およびベンチマークの構築経験
– Pythonを用いた高度なデータ分析および機械学習の実務経験（分類、回帰、時系列、異常検知等）
– 分析結果から課題や改善案を論理的に抽出し、自走して実装・検証まで進められる能力
言語
環境・ツール
分析目的・ジャンル
稼働率 60～100%
面談回数 1回
稼働日数 週3日 週4日 週5日
募集人数 5人

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