【募集背景】 仕様調査支援を目的とした業務固有知識に特化したAIを開発し、調査業務の効率化と精度向上を図るためのプロジェクトです。 【作業内容】 オフライン環境で利用可能な仕様調査支援向けAIの開発を行っていただきます。一般的な知識ではなく業務固有知識を追加学習させることで精度向上を図っていただきます。GraphRAGやファインチューニングなど、その他有効な手法を検討しつつ、モデルの選定、チューニング、チューニング前後のモデル検証および評価報告を実施していただきます。 【求める人物像】 業務固有ドメインの理解を深めながら、最適なAIモデル構成やRAG構成を自ら提案し、検証を回しながら粘り強く精度改善に取り組んでいただける方を求めています。また、新しいAI技術やフレームワークのキャッチアップに積極的で、関係者と連携しながら柔軟に進めていただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 オフライン環境かつ業務固有知識に特化したAI開発に携わることで、生成AIやRAG、ファインチューニングなどの先端技術を実務レベルで活用しながら、要件定義からモデル検証・評価まで一連のプロセスに関わることができます。ローカル実行を前提としたモデル運用ノウハウを蓄積できる点も魅力です。 【開発環境】 LinuxサーバやDockerなどのインフラ環境上で、Pythonおよび各種オープンウェイトモデルを用いて開発していただきます。OpenAI APIやTransformer系ライブラリ、RAG関連コンポーネントなどを組み合わせて環境構築および実装を行っていただきます。
インフラ知識(Linuxサーバ構築、Docker、WSL), ネットワーク知識(TCP/IP、SSL), Linuxの知識, Python経験がある, AI知識(OpenAI API、Transformer、mlx、Attention、Quantization、Finetuning、蒸留、Cache), オープンウェイトモデルをローカルで実行できる(ollama、vllmなど), 利用用途・モデル毎に適切なパラメータを設定できる(Temperature、Top-K、Context window), RAGを構築できる(Embedding、Chunking、Reranker)
2026年8月6日





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ココナラテック(旧:フリエン/furien)
運営会社:株式会社ココナラテック
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エンジニアがフリーランスエージェントを選ぶコツ
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