残業20時間未満
派遣社員
衛星データ解析・AIプラットフォームの運営企業で働く!/データ分析エンジニア
お仕事No.98258
オススメポイント
・私服OK!
・スキルアップができる!
・スキルアップができる!
お仕事内容
衛星データ解析・AIプラットフォームの運営企業のサイバー防衛チームにて、
AI活用を推進するデータ分析エンジニアとして
ローカルLLM環境の構築・運用からパラメータ最適化、パイプライン実装まで幅広く業務を担当していただきます!
《案件詳細》
◎携わるシステム
・ローカルLLM環境(GPUサーバ、Ollama)
《作業内容》
・ローカルLLM環境(外部サービス不使用)の構築・運用(GPUサーバ上にOllamaを用いてモデルを展開)
・パラメータ最適化ループの実装(検証結果データを入力としてLLMがパラメータ候補を生成・評価・絞り込み)
・外部ヒアリング情報・既存事例データの構造化整理とパターン分析
・Python/LangChainを用いた分析パイプラインの実装・改善
・分析結果レポートの作成(設計方針書の定量的根拠として活用)
・隔離環境(ネットワーク非接続)での分析環境の構築・維持
《使用言語・ツール・環境》
・Python
・ローカルLLM:Ollama + Llama3/Mistral、llama.cpp + GGUFモデル
・LLMフレームワーク:LangChain、LlamaIndex
・最適化:Optuna、scipy.optimize
・コンテナ:Docker
・データ処理・可視化:Pandas、NumPy、FastAPI、Jupyter Lab、Matplotlib、Plotly
・環境:Linuxサーバ、GPU環境(CUDA)
※外部サービス不使用・ネットワーク非接続の隔離環境における業務です。
AI活用を推進するデータ分析エンジニアとして
ローカルLLM環境の構築・運用からパラメータ最適化、パイプライン実装まで幅広く業務を担当していただきます!
《案件詳細》
◎携わるシステム
・ローカルLLM環境(GPUサーバ、Ollama)
《作業内容》
・ローカルLLM環境(外部サービス不使用)の構築・運用(GPUサーバ上にOllamaを用いてモデルを展開)
・パラメータ最適化ループの実装(検証結果データを入力としてLLMがパラメータ候補を生成・評価・絞り込み)
・外部ヒアリング情報・既存事例データの構造化整理とパターン分析
・Python/LangChainを用いた分析パイプラインの実装・改善
・分析結果レポートの作成(設計方針書の定量的根拠として活用)
・隔離環境(ネットワーク非接続)での分析環境の構築・維持
《使用言語・ツール・環境》
・Python
・ローカルLLM:Ollama + Llama3/Mistral、llama.cpp + GGUFモデル
・LLMフレームワーク:LangChain、LlamaIndex
・最適化:Optuna、scipy.optimize
・コンテナ:Docker
・データ処理・可視化:Pandas、NumPy、FastAPI、Jupyter Lab、Matplotlib、Plotly
・環境:Linuxサーバ、GPU環境(CUDA)
※外部サービス不使用・ネットワーク非接続の隔離環境における業務です。
応募資格
・Python 3.xでのデータ処理・分析・REST API実装経験(Pandas / NumPy / FastAPI等)
・機械学習・統計分析の実務経験(パラメータ最適化・異常検知・時系列分析のいずれか)
・ローカルLLMまたはオープンソースLLMの活用経験(Ollama / llama.cpp / Hugging Face等)
・データ可視化ツールの使用経験(Jupyter Lab / Matplotlib / Plotly等)
・Linuxサーバ・GPU環境(CUDA)の基本操作スキル
・機械学習・統計分析の実務経験(パラメータ最適化・異常検知・時系列分析のいずれか)
・ローカルLLMまたはオープンソースLLMの活用経験(Ollama / llama.cpp / Hugging Face等)
・データ可視化ツールの使用経験(Jupyter Lab / Matplotlib / Plotly等)
・Linuxサーバ・GPU環境(CUDA)の基本操作スキル
給与
時給 2,700円
想定月給 約 482,625円
想定月給 約 482,625円
勤務地
東京駅 徒歩1分
二重橋前駅 徒歩2分
有楽町駅 徒歩10分
二重橋前駅 徒歩2分
有楽町駅 徒歩10分
勤務形態
平日5日
勤務時間
9:00~18:00(休憩:1時間)
残業時間
10~20時間/月
※想定のため前後する可能性がございます
※想定のため前後する可能性がございます
期間
長期
職場環境/その他
服装
私服
働き方
通常出社
受動喫煙防止対策
屋内禁煙

