New【AIエンジニア】NVIDIA GB200を用いた超長尺エピゲノム言語モデルの分散事前学習開発の求人・案件

常駐

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案件概要

職種
案件内容

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200（複数ノード）を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造（Mambaやコンテキスト並列等）の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。
必須スキル

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験（または同等の知見）
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習（テンソル/パイプライン/コンテキスト並列）の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン（Mamba、状態空間モデル等）への強い関心とキャッチアップ力
尚可スキル

– 数B〜数十B規模以上のモデルのフルスクラッチ事前学習・継続事前学習経験
– Ring AttentionやSequence Parallelism等の超長尺処理技術の知見
– AWS（SageMaker HyperPod等）/GCP/Azureでの大規模GPUクラスタ構築・運用経験
– NVIDIA Blackwell（GB200/B200）環境での開発経験
– バイオインフォマティクスやオミクスデータの解析知見、トップカンファレンス論文の実装・再現経験
環境・ツール
フレームワーク・ライブラリ
分析目的・ジャンル
稼働率 80～100%
面談回数 1回
稼働日数 週4日 週5日
募集人数 2人

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