募集終了【AIエンジニア】金融機関におけるLLM構築の求人・案件
| 案件内容 |
某金融機関でLLM構築のプロジェクトが走っています。LLM構築の人的リソースが不足している為、LLM構築、信用リスクモデル構築が出来る方を募集します。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・金融機関のローカルLLM構築、または信用リスクモデル構築の経験のある方 |
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該当件数:592件
| 案件内容 |
某金融機関でLLM構築のプロジェクトが走っています。LLM構築の人的リソースが不足している為、LLM構築、信用リスクモデル構築が出来る方を募集します。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・金融機関のローカルLLM構築、または信用リスクモデル構築の経験のある方 |
| 案件内容 |
・エンドユーザー:某エネルギー事業者様 |
|---|---|
| 必須スキル | ・エンタープライズ向けのインフラ環境構築(ネットワーク、サーバー:オンプレミス)
・Python等を用いた生成AI案件のご経験_画像処理(物体認識)を実務で行った事がある方
・一人称でのPoC作成経験
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| 案件内容 |
・TeamsPhoneで収集した音声データを抽出し、生成AIで要約して顧客管理履歴システムに自動登録する仕組みを構築 |
|---|---|
| 必須スキル | ・音声データの抽出に関連する技術・経験
・システム連携に関する知識
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| 案件内容 |
・顧客へのヒアリングによる顧客の業務理解 ◆技術環境 ◆参画メリット |
|---|---|
| 必須スキル | ・バックエンド開発のご経験(1年以上)※言語問わず
・機械学習もしくはLLMに関連するプロジェクトの参画経験
・アルゴリズム改善をリードされたご経験
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| 案件内容 |
社内で生成AIの利用を拡大するために、現在想定されている以下のようなユースケースについて、PoCを実施いただく 具体的な作業内容としては以下を想定している |
|---|---|
| 必須スキル | ・Copilot Studioによるチャットボットの作成経験
・Pythonなどによるスクリプト作成経験
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| 案件内容 |
【概要】 【業務内容】 【環境】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・物体検出、セマセグ等画像系のAIエンジニアリング経験が豊富な方
・テックリードとして期待
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| 案件内容 |
【主な支援内容】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・大量のトランザクションデータを使って顧客の行動予測した経験
・機械学習モデルの学習、評価、デプロイ経験
・大量データのパイプラインをDatabricks上で、設計・実装経験
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| 案件内容 |
・複数プロダクトを開発している中で、実務対応いただけるエンジニアが必要となっている |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonによるサーバーバックエンド
・React(TypeScript)によるフロントエンド
・Pythonによる機械学習
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