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実装

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案件詳細: 既存の人事データ（テーブルデータ）とSlackの会話ログをAI化していくプロジェクトです。【業務内容】・プロジェクトを進めるために必要となるデータの前処理、機械学習モデルの実装・学習・評価・学習済みモデルを利用したモジュールの開発（Pythonの関数の形にしてまとめる程度）・学習済みモデルやLLMを活用した人事配置アルゴリズムの検討及び実装（アルゴリズムの設計に関してはお客様側で主に担当するが、積極的な議論への参加を望む）・OpenAIのLLMを使ったことがある人。(RAGを使った事なくても良いが言葉や内容を知っているレベルは期待)
必須要件: ・LLMのモデルを組む。GNN(グラフニューラルネット)が理解がある・総務人事部のデータが汚いので前処理にかなり時間が必要。データ前処理ができる。・人事部のデータを使ってPytochを使って実装できる・OpenAIのLLMを使ったことがある人。(RAGを使った事なくても良いが言葉や内容を知っているレベルは期待) ・Pythonの関数が作れればOK。フロントバックエンドは、他エンジニアに任せられる。
精算基準時間: 140時間 ~ 180時間
参画時期: 2024/08
勤務時間: 9:00～18:00
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
PC貸与: 未設定
服装規定: 未設定
最終更新日時: 2025/06/14 17:00:00