ファインチューニング×リモートワーク・在宅可の案件

Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 PyTorchまたはTensorFlowの使用経験

一人称でのLLMファインチューニングおよびRAG構築実績 プロンプトエンジニアリング高度最適化／検証経験（評価指標策定含む） GCP／Azure／AWSいずれかにおけるAIサービス構築・利用経験 Python（Pandas等によるデータ加工／API連携）の高度実装スキル アジャイル開発でのプロトタイプ構築リード経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる 学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) 画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理ができる Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

・生成AI領域の知見・経験（AIコンサル実務、またはAIプロダクトの企画・製造・実装経験） ※プロンプトの最適化やAPI連携、モデルの微調整など、生成AIをシステムに組み込む「製造・開発」の流れを理解・実践できる方 ・LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングや、RAG、AIエージェントの構築経験 ・問題定義力・主体性： 課題を構造化し、自走してプロジェクトを推進できる実行力 ・日本語力： ネイティブレベル（クライアントリード、説明、合意形成が円滑にできること） ・英語力： 読み書き＋基本的な議論レベル（要件・仕様の英語文書化、海外チームとの調整力）

生成AI領域の知見・経験（AIコンサル実務、またはAIプロダクトの企画・製造・実装経験） ※プロンプトの最適化やAPI連携、モデルの微調整など、生成AIをシステムに組み込む「製造・開発」の流れを理解・実践できる方 LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングや、RAG、AIエージェントの構築経験 問題定義力・主体性： 課題を構造化し、自走してプロジェクトを推進できる実行力 日本語力： ネイティブレベル（クライアントリード、説明、合意形成が円滑にできること） 英語力： 読み書き＋基本的な議論レベル（要件・仕様の英語文書化、海外チームとの調整力）

生成AI/自然言語処理/データ移行の経験 AIモデルのファインチューニング、RAGのためのベクトル化実装、ETL設計、クラウド活用 システム要件と業務内容を理解し、プロトタイプ開発ができること

・大規模システム開発における要件定義から運用保守までの一貫した実務経験 ・生成AI開発の実務経験（Prompt Engineering・RAG・エージェント・ファインチューニング等） ・以下モダン開発領域のうち「生成AI開発」を含む3領域以上の実務経験 - フロントエンド開発 - バックエンド開発（Python・Java・Go・TypeScript等複数言語） - クラウドインフラ構築・運用（AWS・GCP等） - セキュリティ設計・実装 - データ分析・データエンジニアリング ・技術選定理由を自身の言葉で論理的に即答できる深い技術理解 ・5〜10年単位を見据えた長期・堅牢なシステム設計経験 ・エンジニア出身であること（SIerまたは事業会社でのPM／SE相当職）

一人称でのLLMファインチューニングおよびRAG構築の実績 プロンプトエンジニアリングの高度な最適化・検証経験（評価指標の策定含む） GCP/Azure/AWSいずれかにおけるAIサービスの構築・利用経験 Python（Pandas等によるデータ加工・API連携）の高度な実装スキル アジャイル開発でのプロトタイプ構築リード経験

・一人称でのLLMファインチューニングおよびRAG構築の実績 ・プロンプトエンジニアリングの高度な最適化・検証経験（評価指標の策定含む） ・GCP/Azure/AWSいずれかにおけるAIサービスの構築・利用経験 ・Python（Pandas等によるデータ加工・API連携）の高度な実装スキル ・アジャイル開発でのプロトタイプ構築リード経験

大規模エンタープライズ案件のPMまたはコンサル実務経験3年以上（役員層との連携経験必須） 生成AI／機械学習の実務知識および実装経験（ファインチューニング、RAG等） Pythonおよび機械学習フレームワークの利用経験 IP関連の実務知識（著作権リスク、IPランドスケープ、ライセンス戦略）