【Python/Azure】半導体メーカー保険業界向けLLM導入案件 | ITフリーランスエンジニアの求人・案件(2024/11/21更新)

・大手半導体メーカー生産現場へのLLM導入プロジェクト開発をお任せします。 ・主に下記作業をお任せします。 　- パワー半導体の生産管理において、LLMを用いたデータ分析(需要予測や、不良品率の予測など)を行いたい。 たとえば、ユースケースとして、 「工程名ウエハの月ごとトレンドを示し、工程能力指数を教えて。」 と日本語で問いかけると、折れ線図、上限下限などを描画できる 　- 現状SAS製のJMPというツールでデータビジュアライズをしているため、 LLMを通じてJMPのコードを生成する 　- PoCを実施しており、有用性の確認が進んでいるため、Production環境に適応していく部分を SQLクエリででてきた結果をJMPのフォーマットに整形する 　- Produtionへのデータのつなぎ込みを行うための、パイプライン構築やバックエンドのAPI開発

・Azureでインフラアーキテクト(ソリューションの選定やセキュリティ基準への準拠など)を行った経験 ・ Pythonでのバックエンド開発の経験 ・エンジニアとしての経験5年以上

歓迎スキル・生産管理のプロジェクトに関わったことがある経験 ・SAS製のJMP(SAS社製)を扱ったことがある経験

※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

言語

Python

精算条件 標準となる稼働時間が定められている場合、その契約上、稼働時間が上限値を超過したり、反対に下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されることになります。 ここではこのような精算のある契約を「有」、精算のない契約については「無」と表記しています。

有

精算基準時間 標準となる稼働時間の上限値・下限値です。 業務委託案件の契約上、稼働時間が上限値を超過したり、下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されます。

140時間〜180時間

支払いサイト 報酬お支払いまでの期間です。基本、月末締め翌月15日払いの15日サイトをとっています。 ※業務委託契約のみに適用 ※参画する現場により変動する場合があります。

15日