Job offer curation - ⁨大規模言語モデル（LLM）⁩

大規模言語モデル（LLM）の開発において、学習データの収集、クレンジング、モデルの学習と性能評価を中心的に担当します。具体的には、人間らしいAIキャラクターを開発するため、独自のデータセット作成、学習プロセスのモニタリング、精度評価手法の検討と実装を行います。日々最新の研究動向を調査し、マルチモーダル化や新しい学習手法の探索を進めます。デイリーミーティングでチームメンバーと実験結果を共有し、仮説検証と継続的な改善に取り組みます。Python、PyTorch、HuggingFaceなどのツールを活用し、DGXサーバーやAWS環境でモデル開発を推進します。

20年以上連続成長。次は、あなたの番です。 AI・クラウド・開発・データサイエンス──全領域に専門家がいるから、どんなキャリアも描ける。 あなたの成長に、本気で向き合う会社です。 スカイウイルについて(https://saiyo.skywill.jp/career/) 職務内容 社内の開発チームと一緒に、お客様からお預かりしたプロジェクトを進めていくポジションです。 ・生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務 注力ポイント 生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、 PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析 ■自社オフィス内で、お客様の課題に向き合いながら開発を進めます ■長年お付き合いのあるクライアントの案件が多く、じっくりと向き合えます 入社後にお任せ・体験できること スキルを持った上司サポートのもと、最上流工程～システム開発まで一気通貫で携われます 最上流工程 ⇒ ビジネス課題業務課題の整理 システム開発 ⇒ 上流から下流まで ステップアップ事例 入社1年：生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案を行う「業務コンサル」 入社2年：得意領域・ドメイン深堀 ＆ 生成AIを活用した 　　　　  ビジネス／業務課題を解決する「スペシャリスト」 入社3年：生成AIを活用したビジネス／業務課題の解決に関する             「新規ビジネスモデル」の開発に従事 案件例 1. マーケティングビジネス（リサーチ業務、プロモーション業務）への生成AI（RAGシステム）活用 2. 生成AI（主にベクトルデータベース）を活用した営業業務（購買履歴参照、パーソナライズ提案など）の最適化 3. ローコード生成アプリ開発ツール（Copilot, Difyなど）を利用した問い合わせ業務自動化 4. マルチAIエージェントを活用したバックオフィス業務の最適化 社内取り組み ■ 成果発表会 　　エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画 　　└ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。 　　└ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。  ■ Kaggle Master Project 　　社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加 　　└ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。 　　└ 銅メダル（2662チーム中205位）の成績。

20年以上連続成長。次は、あなたの番です。 AI・クラウド・開発・データサイエンス──全領域に専門家がいるから、どんなキャリアも描ける。 あなたの成長に、本気で向き合う会社です。 スカイウイルについて(https://saiyo.skywill.jp/career/) 職務内容 生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務 注力ポイント 生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、 PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析 ステップアップ事例 入社1年：　生成AIを活用したシステム開発／データ分析 入社2年：　生成AIに関する技術調査およびPoC実施 入社3年：　生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案 案件内容 ・社内の問い合わせ業務の自動化を目的とした生成AIチャットボット開発 ・システム開発において生成AIを活用して設計書から実施すべきテストケースを自動生成 ・システム開発において生成AIを活用してソースコードから設計書を自動生成 ・生成AIモデル（LLM）の回答品質を高めるための研究開発 ・大規模言語モデル（Bert，GPT, Llama）を活用した検索アルゴリズムの研究開発 社内取り組み ■ 成果発表会 　　エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画 　　└ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。 　　└ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。 ■ Kaggle Master Project 　　社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加 　　└ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。 　　└ 前期実績としては、銅メダル（2662チーム中205位）の成績。