New【Python】AI分野におけるモデル開発・データ解析の求人・案件

常駐

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案件概要

職種
案件内容

■業務内容
AI分野の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
•大規模データの前処理・品質評価
•探索的データ分析・可視化・仮説検証
•特徴量設計・データ表現の設計
•学習用データセットおよび評価用データセットの整備
2.機械学習 / 深層学習モデル開発
•機械学習モデルの設計・実装・評価
•ベースライン構築およびモデル改善
•表現学習 / 自己教師あり学習 / 基盤モデル開発
•GPU環境を用いたモデル学習・実験運用
•モデル性能評価、誤差分析、改善提案
3.大規模学習・開発基盤
•分散学習ジョブの設計・運用・最適化
•学習パイプライン / 開発基盤 / 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
•運用自動化 / 機械学習システム観点での改善
4.研究プロセス・チーム連携
•評価指標設計・ベンチマーク設計
•実験の再現性担保、ログ管理、ドキュメント化
•分析結果のドキュメント化・社内共有
•研究者・データサイエンティスト・エンジニアとの協働
必須スキル

– 以下1, 2のいずれかの領域において、「実装・最適化」の経験を有すること。
– 1.アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– •各種モデルを用いた大規模モデルの設計・実装経験。
– •基盤モデルに基づき、大規模データ学習に必要な計算リソースを定量的で見積もる能力
– •一定規模のモデルにおける事前学習のハイパーパラメータ・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
– •各種ライブラリを、モデルの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GPU間の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
– •各種並列化技術の実装を通じた、単一GPUメモリに収まらないコンテキストの学習最適化
尚可スキル

– チーム開発の経験（バージョン管理ツール運用、レビュー文化）
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の利用経験
– 表現学習 / 自己教師あり学習 / 各種モデルの研究開発経験
– GPU環境でのモデル学習の経験
– 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 / 各種複合データ解析の経験
– 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
– 機械学習または統計モデリングの経験（分類 / 回帰 / 時系列 / 異常検知など）
– データ分析結果を整理し、仮説・改善案まで言語化できる能力
– 論理的に課題を分解し、実装・検証まで進められる力
言語
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 3人

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