Flask開発案件一覧

■募集背景
乗り物（船舶・自動車・航空等想定）の設計書・仕様書を対象に、特化型LLMを構築・高度化する取り組みを加速。
モデル構築面（データ整備〜学習〜評価〜強化学習）で実務に即した技術助言と精度向上の牽引が必要となったため、LLM強化学習（RL）に通じた方を募集しております。

■ご担当業務（お任せしたい工程）
・設計書・仕様書コーパスの前処理・分割・匿名化・正規化に関する方針策定
・SFT → RLHF（PPO/DPO等） を含む学習パイプラインの設計・改善
・評価設計（helpfulness / harmlessness / honesty 等）とメトリクス運用
・エラー分析／失敗例の体系化、データ追加・報酬設計・プロンプト/方針更新提案
・ABテスト／回帰テストの仕組み化、モデル曲線の読み解きと次アクション提示
・週次レビュー、課題管理、ドキュメント整備（日本語中心／英語文献読解あり）

■プロジェクトの進捗状況
3月より開始予定

■必須スキル
・LLMの強化学習（RL）の実務経験をお持ちの方
・PPO / DPO / RLHF によるモデル最適化の実務
・SFT → RLHF の一連パイプライン構築経験
・データ整備・加工・学習の実務経験（ドメイン文書の前処理・分割・メタ情報設計）
・LLM評価（helpfulness / harmlessness / honesty 等）設計・運用の経験
・論文ベース検証／英日での文献読解
・ロジカルな説明力／ステークホルダーとの高頻度コミュニケーション

■歓迎スキル
・設計文書の構造理解
・セキュリティ／コンプライアンスに配慮したデータガバナンス実務

🌟特化型LLM × 強化学習（RLHF）の“最先端”に携われる
乗り物（船舶・自動車・航空）の設計書という高難度ドメインを対象に、
SFT → RLHF（PPO/DPO）までのフルパイプライン構築をリードできる希少案件。

🌟モデル精度改善の“技術意思決定レイヤー”を担当できる
データ整備・評価設計・報酬設計・エラー分析など、
モデルの性能を左右するコア部分の裁量が大きい上級ポジション。

🌟3月スタートの新規フェーズで立ち上げから参画できる
プロジェクト開始タイミングに入り、
設計・運用ルールの策定から関われるため、実績・経験の幅が広がる！

【案件概要】
電力送配電会社における各部門向け業務効率化を目的とした、AIアプリケーション構築プロジェクトです。
本案件は Phase1（ユースケース選定〜要件定義〜MVP開発〜評価） を対象としており、RAG（検索拡張生成）を中心としたAI活用基盤の立ち上げに携わっていただきます。

【業務内容】
・RAGOpsのデリバリ全般
　　RAGシステムの実装
　　運用設計・運用整備
・データ前処理業務
　　PDF／Word等の非構造化データのテキスト化
　　OCR処理および精度検証
・クライアント独自AIフレームワークのキャッチアップおよび実務での活用
・MVP開発および評価フェーズへの参画
※ 単なる実装だけでなく、ユースケース検討や要件定義にも関与できるポジションです。

＜必須スキル＞
・RAG（検索拡張生成）を用いたシステム開発の実務経験
・Dockerに関する知見・実務での利用経験
・新しいツールやフレームワークを自らキャッチアップし、自走できる方

＜歓迎スキル＞
・PDF／Word等の非構造化データのテキスト化、OCRを含むデータ前処理経験
・コンサルティング要素を含むプロジェクトへの参画経験
・AI活用のユースケース検討や要件定義フェーズの経験

★Phase1（ユースケース選定〜要件定義〜MVP開発〜評価）に参画でき、上流から手触り感を持って推進できます
★RAG中心のAI活用基盤の立ち上げポジションで、0→1の設計・実装・定着まで経験できます
★単なる開発に留まらず、RAGOps（運用設計・運用整備）まで担えるため“作って終わり”にならないのが魅力です