【フリーランス】MMM 機械学習ツール開発 -テックアーキテクト

【案件概要】 - 本プロジェクトは、これまで各案件・各流通・各クライアントごとに分散していたデータ整形・前処理作業をNVIDIAのCore AI技術（TAO / RAPIDS / Triton / NIM / TensorRT-LLMなど）を活用して一元化し、「非構造データを自動で構造化する共通データ基盤」を、**MMM（Marketing Mix Modeling）前処理の自動化・共通化**を目的としたプロジェクトです。 - AI処理パイプラインの技術設計から運用基盤構築、電通グループ内外（流通・クライアント・NVIDIA）との技術連携までを統括する、**AIエンジニア × データアーキテクト**の要素を兼ね備えたリードポジションです。 ▪️想定業務内容 - 非構造データ（PDF, 画像, Excel, CSV）を構造化する**AIパイプラインの設計・構築** - NVIDIA Triton / NIM / TAO を用いたモデル推論基盤の整備 - RAPIDを用いたGPUベースETL・前処理パイプラインの設計 - 共通スキーマ・辞書・ルールの**データモデル設計と実装方針の策定** - AI推論と業務API（FastAPIなど）を統合する**アプリケーション層の設計・レビュー** - Kubernetes / Dockerを活用したGPUインフラ構築と運用フロー設計 - PoC〜本番移行のロードマップ策定、技術要件定義・レビュー・品質管理 【稼働開始予定日】 2025/11/1 【月間稼働時間】 50時間/月

- **GPUコンピューティング環境でのAI推論基盤構築経験** - NVIDIA Triton, TensorRT, NIM, もしくは同等のモデルサービング環境 - **Pythonを中心としたバックエンド開発経験（5年以上）** - FastAPI / Flask / Django いずれかでのAPI開発経験 - **機械学習ワークフロー構築経験** - 画像・文書データなど非構造データの処理経験（OCR, LLM, レイアウト解析など） - **クラウド or オンプレGPU環境の運用知識** - AWS / GCP / Azure いずれかでのGPUノード運用経験 - **データモデル設計・ETL構築経験** - Pandas / RAPIDS / Spark 等によるデータ正規化・変換処理の経験 - チームリードまたはテクニカルディレクションの経験（3年以上）

- **英語でのコミュニケーション能力（Reading/Writing）** - 海外メンバーとの週次MTG／資料共有が想定されるため - NVIDIA AI Enterprise製品群（TAO Toolkit, RAPIDS, NIM, TensorRT-LLM）への深い理解 - MLOps構築経験（Airflow, MLflow, Kubeflowなど） - 非構造データの構造化・自然言語処理・情報抽出系のプロジェクト経験 - BI / 分析基盤（BigQuery, Snowflake, Redshiftなど）の連携設計経験 - JSON Schema / NeMo Guardrails 等による出力制約設計の実装経験 - Docker/KubernetesによるGPUリソース管理の知見