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■案件サマリー
ヘルスケア・ライフサイエンス領域における大規模生体データを用いた基盤モデル研究開発案件です。
百億規模のパラメータを持つ深層学習モデルの設計・学習・最適化から、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。
医療応用まで見据えた先端的なAI×生体情報プロジェクトです。
■業務内容
- 大規模生体分子・医療データの解析、前処理、品質評価
- 探索的データ分析や可視化を通じた仮説検証
- 特徴量エンジニアリングとデータ表現設計
- 学習・評価用データセットの構築・整備
- 深層学習モデルの設計・実装・評価
- 表現学習、自己教師あり学習、基盤モデル開発
- GPU環境でのモデル学習と実験運用
- 性能評価と改善案の提示
- 分散学習ジョブの設計・運用・最適化
- 学習パイプライン及び実験管理基盤の構築
- MLOps観点でのシステム改善
- 評価指標・ベンチマーク設計
- 実験の再現性確保とドキュメント化
- 研究者・データアナリスト・技術者との連携
■求めるスキル
【必須スキル】
以下のいずれかの実装・最適化経験：
- 大規模ニューラルネットワークアーキテクチャ設計と事前学習経験（スケーリング則の理解、学習リソース見積もり能力、ハイパーパラメータ調整と学習安定化経験）
- 複数ノード分散学習のエンジニアリング経験（フレームワークのチューニング、通信ボトルネック解消、効率的データパイプライン設計、メモリ最適化下での並列化実装）
【歓迎スキル】
- バージョン管理やコードレビューを含むチーム開発経験
- AWS・GCP・Azureなどのクラウドプラットフォーム利用経験
- 表現学習・自己教師あり学習・大規模言語モデル等の研究開発経験
- GPU環境でのモデル学習経験
- 分散学習・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・複合型データ解析経験
- 論文実装・研究再現・ベンチマーク構築経験
■働き方
研究者・技術者とともにチーム体制で進行。PyTorch・DeepSpeedを用いたPython開発環境。AWS・GCPなどのクラウド環境を活用した大規模計算基盤での作業。
会社名
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