業務委託

~ 800,000円/月額

東京都

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案件詳細

最先端の大規模言語モデル(LLM)と人間がシームレスに協調できる次世代システムの研究開発。人間の創造性や判断力を最大限に引き出す新たなインタラクションの形を探求します。 ・エージェント開発のためのコーティング ・プロンプトエンジニアリング ・技術検証、検証実験のためのコーティング 自治体向けに構築したRAGシステムへのデータ投入、および、投入データの準備。 ・AWSへ構築されたRAGへのデータ投入 ・投入用データスクレイピングおよび整形のためのコーティング

必須スキル・経験

LLMや自然言語処理に強い関心を持ち、最新技術を積極的にキャッチアップできる方 複雑なシステム設計や実験検証に挑戦したい方 Pythonによる開発経験 チームでの共同開発経験、コミュニケーション能力

尚可スキル・経験

大規模言語モデル(LLM)関連 大規模言語モデル(ChatGPTなど)の理解と活用経験 プロンプトエンジニアリング技術(プロンプト設計・最適化) LLMを用いたエージェント開発技術(ReActなど)に関する知識 自然言語処理(NLP)全般の知識(トークナイゼーション、意味解析、文脈理解など) システム開発・プログラミング・PythonのNLP関連ライブラリ(Transformers、spaCy、NLTKなど)やAzureOpenAIへのAPIリクエスト、クラス設計などの経験 API連携・マイクロサービス設計経験 エージェントシステムや対話システムの設計経験 技術検証やPoC(Proof of Concept)開発の経験 データ処理・RAGシステム関連 RAG(Retrieval-Augmented Generation)に関する一般知識、Azure AI Searchなど外部サービス利用経験 ・Webスクレイピング技術(BeautifulSoup、Selenium、Scrapyなど) データクレンジング・整形・前処理のスキル(正規表現など) AWS環境(S3、Lambda、Glueなど)の管理経験

業界

WEBサービス

開発環境

Python AWS (S3, Lambda, Glueなど) Azure OpenAI, Azure AI Search LLM (ChatGPTなど) ライブラリ (Transformers, spaCy, NLTK, BeautifulSoup, Selenium, Scrapyなど)

精算基準時間

160時間

参画時期

2025/11

出社頻度

フルリモート

面談回数

2回

商談方法

オンライン

最終更新日時

2025/10/20 17:00:29

おすすめポイントおすすめポイント

AI技術の進化に伴い、LLMと人間の協調システムは、より高度な問題解決や創造的な活動を支援する基盤として重要性を増しています。 本案件は、最先端のLLM技術を活用し、人間の能力を拡張する次世代システムの研究開発に携わることができます。 技術検証やPoC開発を通じて、AI技術の可能性を追求し、社会に貢献できる貴重な機会となるでしょう。

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