New【Python】大規模AI基盤モデルの研究開発の求人・案件

常駐

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案件概要

職種
案件内容

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働
必須スキル

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータ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
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験
尚可スキル

– チーム開発経験（バージョン管理ツール運用、コードレビュー文化）
– AWS/GCP/Azure等のクラウド利用経験
– 表現学習 / 自己教師あり学習 / Autoencoder / 大規模言語モデルの研究開発経験
– 分散トレーニング / 高性能計算環境の利用経験
– 統計モデリング / 因果推論 / ベイズ統計などの知識
– 不均衡データ / 時系列 / マルチモーダルデータ解析の経験
– 論文実装・研究再現・ベンチマーク構築
– Pythonによるデータ分析・機械学習の実務経験
– 課題を論理的に分解し、仮説・改善案を言語化して実装・検証まで主体的に推進できる能力
言語
環境・ツール
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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