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■職種
AIエンジニア
■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
■言語
Python
■環境・ツール
AWS
■分析目的・ジャンル
AI・機械学習
■稼働率
80～100%
■面談回数
1回
■募集人数
2人
スキル
■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
会社名
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募集の背景
現場の雰囲気
python
インフラ運用
AI
データアナリスト
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