求人・案件情報
ローカルLLM開発：DeepSeak活用/オンプレ環境/Python/自然言語処理/モデル最適化/東京都
業務内容：DeepSeakなどのツールを活用し、オンプレ環境で動作する大規模言語モデル(LLM)の精度向上
パフォーマンスを維持しつつ、プライバシーや機密情報を安全に取り扱うためのローカルLLM基盤の整備
モデル圧縮や最適化手法を駆使し、メモリ効率と推論速度の改善
既存のベースモデルに対し、独自データの適切な取り込みや微調整
モデル改良・最適化によるDeepSeak等のローカルLLMを用いた精度向上・量子化
ドメインに応じたテキストデータの選定、クリーニング、RAG開発
オンプレミス環境におけるデータ取り扱いに関する設計・実装
開発環境：
言語：Python
ライブラリ・ツール：DeepSeak、各種モデル最適化ツール、GPUサーバ環境
環境：オンプレミスGPUクラスタ、Docker/Kubernetesなどの仮想化技術
必要スキル：
大規模言語モデルや自然言語処理の基礎知識
Pythonを用いた開発経験(1年以上)
モデル最適化・圧縮手法に関する理解(量子化、蒸留など)
歓迎スキル：
オンプレミス環境でのLLM構築経験
DeepSeakや類似モデルの使用経験
セキュリティやプライバシー保護に関する知識
勤務地：
東京都千代田区
案件ID：214213
