【LLM/VLM・モデル開発】 ・LLM/VLMのファインチューニング経験（SFT, DPO, RLHF等） ・Transformers, PEFT（LoRA/QLoRA）, Unsloth, vLLM, SGLang, TensorRT-LLM等のライブラリ使用経験 ・量子化（GPTQ, AWQ, GGUF等）、蒸留、推論最適化の経験 ・オープンモデル（Llama, Qwen, gpt-oss等）の活用・カスタマイズ経験 ・VLM（GPT-4V, Claude, Gemini, Qwen-VL, InternVL等）を用いたマルチモーダル処理経験 【RAG・検索技術】 ・ベクトル検索エンジン（Qdrant, Weaviate, Milvus, pgvector等）の構築・運用経験 ・ハイブリッド検索（BM25 + ベクトル検索）の実装経験 ・リランキング（Cross-Encoder, Cohere Rerank, BGE-reranker等）の実装経験 ・Contextual Retrieval、HyDE、Query Rewriting等の高度な検索手法の知見 ・日本語特有の検索課題（トークナイゼーション、形態素解析、複合語処理等）への対応経験 ・LangChain, LlamaIndex, Dify, Haystack等のフレームワーク使用経験 【ドキュメント処理】 ・PDF・スキャン文書・表・図表を含む複雑なドキュメントの構造化抽出経験 ・Unstructured.io、Docling、Reducto、LayoutLM、Nougat等のツール・モデルの使用経験 ・OCR、レイアウト解析、表抽出の実装経験 【評価・LLMOps】 ・LLM評価フレームワーク（lm-evaluation-harness, OpenCompass, RAGAS等）の使用経験 ・LLMOps基盤（Langfuse, LangSmith, Phoenix等）を用いた評価・運用経験 ・LLM-as-a-Judge、人手評価設計の経験 ・ドメイン特化評価データセットの構築経験 ・RAGの精度分解分析（Retrieval vs Generation）、エラー分析の実践経験
