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最終更新日:2026-10-30New
・次世代与信モデルの中核となる大規模深層学習モデルの設計・開発・改善・モデル設計: 与信領域の課題やデータ特性を踏まえた、深層学習モデルのアーキテクチャ設計・学習戦略: 学習タスク・目的関数の設計、データ・モデル構成、計算予算を踏まえたスケーリング方針の策定と実行
・学習基盤: GPUを用いた大規模学習・分散学習の設計・実装、学習の効率化・安定化・評価設計: オフライン指標に加え、与信の性質上重要なビジネスKPIやリスク指標、安定性・公平性・説明可能性を含めた
Python / scikit-learn・LightGBM・PyTorch 等( GCP・BigQuery 等のデータ基盤も活用)
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