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■職種
AIエンジニア
■案件内容
・分散処理環境・コンテナ管理環境における以下2つの研究開発テーマについて、提供される仮説やアイデアをもとにした実装・検証・考察・報告を担当するポジション
①分散処理のサービス品質予測モデルの構築
②大規模言語モデル（LLM）・オントロジー連携によるRCA手法の構築
・期待すること：立案された仮説をスピーディーに実装し、関係者と密に連携を取りながら、検証サイクルを回すこと
【作業内容】
・提供された仮説やアイデアのコードベースへの落とし込み
・先行研究論文の数式・アルゴリズムや既存ソースコードの理解、およびそれらの改変・実装追加
・機械学習モデル（グラフ構造処理、強化学習、各種機構等）や損失関数の実装、特徴量加工、データ拡張、パラメータ調整
・手法の検証・実験の実行、結果データ解析
・実装内容および検証結果のチーム内への論理的な説明・フィードバック
【環境】
・言語：Python,Go
・想定ライブラリ：主要な深層学習フレームワーク、各種グラフ系ライブラリ
※その他必要なツールは適宜相談の上決定
■言語
Go
Python
■環境・ツール
kubernetes
■分析目的・ジャンル
AI・機械学習
LLM
■稼働率
100%
■面談回数
1回
■募集人数
1人
スキル
■必須スキル
-Pythonを用いた機械学習（特に深層学習）モデルの実装経験-先行研究論文の数式やアルゴリズム、および公開されているソースコードを読み解き、自ら実装・改変できる力-グラフ構造処理、強化学習、特定の注意機構のいずれか（または複数）に関する基礎知識と実装経験-実装したコードの意図や検証結果を、チームメンバーに対して分かりやすく論理的に説明できるコミュニケーション能力
■尚可スキル
-コンテナ管理環境の知識、または実装・運用経験-知識表現、グラフ指向DB、ナレッジグラフに関連する実装経験-LLMをシステムや分析プロセスに組み込んだ経験-因果推論、因果探索などの因果分析に関する知見-研究開発や技術検証プロジェクトでの実務経験
会社名
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募集の背景
現場の雰囲気
python
Golang
インフラ運用
AI
データアナリスト
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