社内文書起点の生成AI適用に関するPoC – 目的: 社内文書の効率化 – 手法: 独自モデルの活用 – 期待される成果: 文書作成の迅速化、品質向上 – 実施内容: PoCの実施、評価、改善提案
職種詳細
社内文書起点の生成AI（独自モデル）適用に関するPoC
経験工程
PoC案件における生成AIの実現性検証
スキル要件
- 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能力
- 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）
業務内容
- 学習用データ／検証用データの作成方針検討および技術観点でのレビュー
- OpenAI APIを用いたFine-Tuning（指示学習SFT、1〜2エポック想定）の実施
- 学習／推論環境の整備、検証用データの出力および評価
- 評価結果を踏まえた改善ループの推進
- Fine-Tuningで効果が出る要素／難しい要素の切り分け
- 次フェーズ（DPO／GRPO、OSS LLM、オンプレミス等）に向けた示唆出し
期間
2〜3月（2ヶ月）
作業場所
原則リモート（スポットで出張の可能性あり）
月単価
スキル見合い
精算幅
確認中
特記事項
- 稼働率50〜100％（100％稼働歓迎）
- 開始時期：2月
- 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
外国籍
外国籍不可
アピールポイント
生成AIの最前線での実務経験を積むことができる貴重な機会です。
THE END
