• 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。

■最低月間稼働時間
50時間

■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

■求める経験
【必須（MUST）】

• 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）
• 日本語でのコミュニケーションが可能な方
• 欧州の時間帯（日本の夜帯）に打ち合わせが可能な方

【歓迎（WANT）】

• 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

【GNUSの魅力】
＜フリーランスの挑戦を実現する＞
プロフェッショナルが集う審査制フリーランスネットワーク

◉大手企業の新規サービス立ち上げ案件
GNUSでは既存システムやプロダクトの改修案件に限らず、新規事業立案の支援や新規サービス/プロダクトの開発支援も実施しています。
その分案件難易度は高くなっており、高いスキルとコミットメントが必要となります。また、予算規模が大きく、プロジェクトメンバー数も多い大規模案件が中心となります。

◉優秀なメンバーとチームを組成
入会に際しGNUSでは審査制を設けております。スキルのみならずコミュニケーションの観点からも事前に審査を実施します。
一流のメンバーと妥協のない成果や価値提供を目指す環境で、自己研鑽にも繋がり、フリーランスでいながら更なる成長が見込める環境となっています。

◉広範な業務内容・責任範囲
GNUSではご自身の専門領域に限らず、プロジェクト全体を見渡した本質的な改善提案や業務推進を奨励する環境です。
お持ちのスキルを存分に発揮いただきながら、その幅を広げていただく機会になります。

◉案件を上流から組み立てる
ポジションによっては案件を仕立て、稼動させるところから一緒にプロジェクトを推進していただきます。
オーナーシップを持ってプロジェクトに参画いただき、完遂するまでの工程を一通りお任せします。

【入会の流れ＆応募の流れ】
エントリー→書類審査→面談審査→入会＆アサイン
※詳しくはこちらを参照ください
https://www.gnusnetwork.com/

★エンジニアコミュニティサイト「Qiita」とプロダクトマネージャー向けのオンラインメディア「ProductZine」に、GNUS Networkに関するインタビュー記事を掲載しました。ぜひご一読いただけますと幸いです！

• https://t.co/vARkgbIE3R
• https://productzine.jp/article/detail/2256