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PyTorchの案件一覧

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該当件数：48件

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【Python】MLE人材の求人・案件

常駐
案件内容
  • NER（Named Entity Recognition）およびEntity Linkingを行う深層学習モデルの精度向上に関する実験・検証を担当
  • 弊社PMの指示のもとで業務を進めるが、自主的にモデル改善案の提案・実験計画の立案・実行ができることが望ましい
  • 週1回の進捗報告資料の作成および報告を主担当として実施
  • 関係者がデータサイエンティストや自然言語処理の研究者であるため、資料は技術的な正確さと検証内容の充実が重視される
  • このプロジェクトへのPMの関与は最大週0.2程度の想定のため、自律的な働きが求められる
必須スキル

【技術面】
– Pythonでのプログラミング経験
– transformersライブラリの利用経験
– Pytorchの利用経験
– GPUサーバーを用いたDocker環境での開発経験
– 深層学習モデルの精度向上を目的とした実験計画の立案・実行経験

【ドキュメント作成・報告】
– 実験結果のレポート作成能力
– Notionを用いたテキストベースの資料作成が中心のため、PowerPointの利用経験は必須でない
– 構造化したテキストが書けることが必須
– 必要性に応じて、グラフやポンチ絵の作成など周囲の人間が理解しやすい表現を行うことができることを求めます
– 実験結果の口頭報告ができ、PMに代わりデータの詳細を説明できる
– PMはデータやモデルを事細かに確認するほど関与しない想定のため、細かい点についても責任感をもって取り組んでいただくことを求めます

【ソフトスキル】
– 複数のプロジェクトが並行して進む環境のため、必要性に応じ、周囲からの働きかけがなくとも、自ら相談・報告を行えるコミュニケーション能力
– 大量のテキストデータを必要に応じて目視確認し、適切な検証データを作成する注意力
– 研究的側面に加え、ビジネスでの実用化を見据えた視点で業務を進められること
– モデルの精度向上を目指すが、状況に応じて異なるアプローチや手法の使用も視野に入れる
– ビジネス課題の解決に向けた意識を持ち、実務に直結する成果を重視する

募集終了
【AIエンジニア】AI技術の研究の求人・案件

リモート
案件内容

・最新のAI技術（例：生成AI、マルチモーダルAI）の研究とエンドの事業領域における実用化調査、PoC作成。
・LLM（事前学習、ファインチューニング、RAG）、LLMを活用したAIエージェントの研究開発（モデル開発、アルゴリズム開）。
・研究成果の論文化やテクニカルドキュメント作成。

【参画メリット】
・フルリモートなので、場所を選ばずリラックスした状態で働くことが可能です。
・最新のAI技術に関する知識をご提供いただくことで、事業の成長にダイレクトに貢献できます。
必須スキル
・AI・機械学習分野での研究経験3年以上
・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験
・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

 

◆下記領域のいずれかに対して深い専門知識及び経験がある方は確度が上がります。
・Large Language Models (LLM)（事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG）
・AI Agents/マルチエージェントシステム（LLMを活用したエージェント開発）
・自然言語処理（NLP）（特に、質問応答、テキスト生成）
・強化学習（深層強化学習）

募集終了
【Python】AWSアーキテクチャ策定・構築の求人・案件

リモート・常駐 併用
案件内容

日本の大手輸送機器・電気機器メーカーで企業独自の医療プロダクト(医療系ウェアラブル機器)を販売しているメーカーで一般ユーザー向け販売するための新規機能開発を行なっています。

メインタスク
・クライアントはAWSを使用しており、クラウド周りの整備が出来ていない状況です。セキュリティ周り等を強固をしていきたいと考えているため、SREのような動き回りを想定。
・プロダクトにAIを導入することで商品の付加価値を高めるような開発もになっていただきたいと要望あり。
未経験でもAI開発に携わりたい人でも検討は可能です。
必須スキル

・AWSの経験
・インフラ回りでセキュリティ等を考慮して設計・開発の経験
・DB周りの設計経験
・Pythonの経験
・出張対応が出来る方(実費精算可能)

募集終了
【Python/SQL】マーケティングプラットフォーム開発の求人・案件

リモート
案件内容

■業務内容
設計、実装、テスト
必須スキル
・モデルをゼロから作成したり、チューニングしたりした経験
・モデルをプロダクトやサービスに組み込んだ経験
・toBのプロダクト開発に従事した経験
・需要予測や売上予測などの経験
　※研究や分析メインではなく
・Pythonでの開発経験（TensorFlow、PyTorchなど）
・最適化アルゴリズムの知識
・SQL経験
・AWSやGCP上での開発経験
・Ruby on Railsの知識、経験

募集終了
【Python】自社開発ライブ配信アプリの生成AIエンジニアの求人・案件

リモート
案件内容

生成AIを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。
必須スキル
・Pythonでの実務経験
・ライブ配信アプリに興味のある方
・GANの基本原理の知見
・TensorFlowの経験
・PyTorchの経験
・画像生成AIの経験（画像のリサイズ、正規化など）
・実践可能なモデル評価の理解（単純な損失関数の計算など）

募集終了
【Pythonなど】クライアントの自社サービス/プロダクトにおける技術開発支援の求人・案件

リモート・常駐 併用
案件内容

【概要】
・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当
・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的
・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発
※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション

【業務内容】
・技術開発
-機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査
-技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施
-モック開発
・組み込み
-モック開発からシステム開発へのブリッジ
-実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

【環境】
・Python、Javascript、Typescript
・Azure、AWS
・postgresql
・github
必須スキル

・データサイエンスの知識理解
・レコメンド、広告配信、検索での実務経験
・Pythonを使ったデータ分析、前処理に関わる経験
・TensorFlow, Chainer, Keras, PyTorch等を用いてモデルをチューニングした経験
・ユーザーやプロダクトチームとコミュニケーションを取りながらの仮説構築とその分析・検証をした経験

募集終了
【Python】農業系LAI簡易推定の求人・案件

リモート
案件内容

農業系LAI簡易推定について植物の葉っぱの面積を画像認識で測る画像系AIモデルを開発するプロジェクトに参画していただける方を募集しています
必須スキル
・Python / PyTorch or Tensorflowの経験
・画像処理・画像系AIモデルを開発経験、評価経験
・セグメンテーション経験

募集終了
【Python/Javaなど】SNS領域のデータサイエンティストの求人・案件

リモート・常駐 併用
案件内容

【概要】
・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析
(中期でLLMモデルが必要と想定している）
・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価

【ポジション】
・データサイエンティスト
・データエンジニア
必須スキル

【データサイエンティスト】
・データ分析の実務経験がある (2年以上)
・主にPythonを用いたデータ分析
・Scikit-learn, NumPy,
Pandasなどのライブラリを用いたデータ分析、統計、機械学習モデリングの経験
・Tableauを用いて分析結果などのレポーティングなどを行った経験

【データエンジニア】
・データ分析基盤あるいはサーバーサイドの開発実務経験がある (3年以上)
・主にPython, Java, Scalaなどの言語での開発経験がある
・AWS/GCPを使ったシステム開発を行った経験がある
・Airflow, Athena, Redshift, ECS/ECR,
snowflakeなどを利用したシステム開発を行った業務経験がある

募集終了
【PyTorch/TensorFlow】通信企業の研究開発プロジェクトの求人・案件

リモート
案件内容

■概要
　「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援
■工程
　2023/02~2024/03：概念設計、（研究の）要件定義
　2024/04~2024/06：信用スコアリング機能試作開発準備
　2024/07~2024/11：信用スコアリング機能試作開発（評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し）
　2024/12~ ：信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価
■業務内容
・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント（機能）である、機械学習モデルを用いた信用スコア生成機能の研究開発の支援
　- （主要な作業）方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価
　- （発生可能性のある作業）評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新

　　　

※追加や変更が発生する可能性あり
※重視する点を★としています
　AIフレームワーク ：★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補
　コンテキスト収集用途 ：★Fluentd★ FluentBit
　プログラム言語（メイン） ：未定
　プログラム言語（採用可能性あり）：Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け
　DB（Tobe） ：★YugabyteDB等のNewSQLが候補
　DB（単一環境での試作段階）：PostgreSQL, MySQLほか（こだわらない）
　DPU ：NVIDIA BlueField-2 DPU
　OS ：AlmaLunuxほか
　その他開発に利用するツールや環境：Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか
必須スキル
★AIフレームワーク（PyTorch, TensorFlowのいずれか）を用いた開発経験がある方
・新規開発の案件において要件定義をもとにアーキテクチャ設計、プログラム設計、データベース設計、実装を経験されたことがある方
・研究要件や評価観点、調査会社の事前調査結果をもとにコンポーネントの設計や実装を独力で検討可能な方
・研究PJならではの進め方に抵抗がない方（研究要件に基づく仮説に沿い、評価計画、設計、試作、評価を行う。明確な開発要件がない。）
・日本語でビジネスレベルの会話および読み書きを行える方

 

★重要視

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