T260127-0970

総合商社における社内文書を起点にした生成AI(独自モデル)適用の実現性検証PoC

単価
150-200万円
働き方
常駐/ハイブリッド
場所
その他
期間
長期

【案件概要】

<主たる役割> ・学習用データ・検証用データの作成方針検討(技術観点でレビュー) ・OpenAI API(GPT-4o Mini想定)を用いたFine-Tuning(指示学習SFT、1〜2エポック想定) ・学習・推論環境整備、検証用データの出力、評価結果を踏まえた改善ループの推進 ・「FTで伸びる要素/FTのみでは難しい要素」の切り分け、次フェーズ示唆(DPO/GRPO、OSS、オンプレ等)

【開発環境】

【必須スキル】

【募集要項・条件】

募集ロール(1名):PoCで使用する検証用モデルの学習担当  ※データセットは別要員と共同で作業

<必須要件> ・LLMのFine-Tuning実務経験(OpenAI API FT もしくは同等) ・SFTの設計・実行・評価の経験(実験管理、再現性、簡易チューニング) ・データ品質が性能を左右する前提で、データチームと協働して改善を回せる(学習進捗に応じ再整備を想定) ・セキュリティ/データ取り扱いの基本理解(PII除外、アクセス制御、用途限定)

<歓迎要件> ・DPO/GRPO等の選好学習・強化学習の知見 ・OSS LLM(Llama等)でのFT/推論、オンプレ/閉域での検証経験