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■案件サマリー
大規模言語モデル（LLM）領域における研究開発プロジェクト。
機械学習モデルの設計・実装から分散学習基盤の構築まで、研究開発の全工程に携わります。
AWS・GCP等のクラウド環境でGPUを活用し、スケーラブルな学習パイプラインを構築する業務です。
■業務内容
- 大規模データセットの前処理・品質管理・探索的分析と可視化
- 機械学習モデルの設計・実装・評価とベースライン構築
- ハイパーパラメータ調整を含むモデル改善とパフォーマンス最適化
- 複数ノード環境下での分散学習ジョブの設計・運用・最適化
- 学習パイプラインと実験管理基盤の構築・改善
- 再現性確保とドキュメント化、ログ管理体制の整備
- 評価指標・ベンチマーク設計と誤差分析
- 研究者・データサイエンティスト・エンジニアとの協働
■求めるスキル
【必須】
以下のいずれかの実装経験：
- 大規模モデルの設計・実装と事前学習の実務経験、必要な計算リソースの定量的見積もり能力、ハイパーパラメータチューニングと学習安定化の経験
- マルチノード環境でのGPU通信最適化、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計、並列化技術を用いた単一GPU メモリ制約下での学習最適化の経験
【歓迎】
- Gitを用いたチーム開発経験
- AWS/GCP/Azure等クラウド環境の活用経験
- 自己教師あり学習や基盤モデル開発の研究経験
- GPU環境でのモデル学習実績
- 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・ベイズ統計の知識
- 不均衡データ・時系列データ・複合データ解析の経験
- 論文実装や研究再現、ベンチマーク構築の経験
- Pythonによるデータ分析・機械学習の実務実績
- 分類・回帰・時系列・異常検知等の機械学習タスク経験
- 分析結果を仮説・改善案まで言語化できるコミュニケーション能力
■働き方
記載なし
会社名
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