AIエンジニアの案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:421

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案件内容

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。

ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。
・異常検知(異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知)における
 エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

必須スキル
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験
・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有している方
(要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験)
・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験
・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験
 - scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
 - データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる
 - 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験
・ビジネスレベルの英語力(読み書きメイン)
案件内容

広告効果のモデル構築
GA4を利用した分析支援
※上記経験がなくても、全般的な分析手法経験、PL経験、要件定義経験等があれば
※手は動かせる方を求められている。

必須スキル

Python, R, BigQuery,(GA4)

案件内容

【概要】
・クライアントと一緒にAI活用を全体的に推進する業務を担当
・AI技術の選定から導入、組織内のAI活用文化の醸成までをリードするコンサルティング業務も行う

【業務内容】
・AI技術の選定および導入戦略の策定
・組織内でのAI活用文化の構築と推進
・AIプロジェクトの管理とステークホルダーとの調整
・AI導入に関するトレーニングやワークショップの実施

必須スキル
・AI技術に関する深い知識と実務経験
・組織内での技術導入や変革推進の経験
・優れたプロジェクトマネジメント能力
・効果的なコミュニケーションと関係構築スキル
・コンサル経験
・ドキュメントスキル経験
・クライアントの課題や要望に対して企画・検討・提案をした経験
案件内容

・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務
・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証
・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見
 - 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定
 - 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得
 - 上記実装を用いた精度評価実験
 - 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告
・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証
 ・社内関連部門と連携した、新技術の商用化
 ・外部研究機関との連携プロジェクトの主導
 ・論文発表等のアウトリーチ活動
・新技術の研究・開発 など

【技術環境】
開発言語:Python
フレームワーク:PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース:Cloud Firestore
インフラ:AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理:Bitbucket
開発管理:Notion, JIRA
コミュニケーションツール:Zoom, Slack, Google Workspace
※他の技術の社内導入も歓迎いたします

【組織】
R&D部門への配属を予定しております。
R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

必須スキル
・コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習、または関連分野の学士号以上
・AI、自然言語処理、画像生成等の分野での研究開発経験
・革新的なアイディアを持ち、チームで協力して作業できる能力機械学習分野(特に深層学習)の専門知識と実務経験
・深層学習フレームワークを用いた実務経験
・Python/SQL/機械学習の知識・利用経験
・読み書きレベルの英語
・クラウド利用経験
案件内容

ハイパーオートメーションを活用した業務改善ソリューションの要件定義
AIソリューションの開発
既存AI製品等を活用した既存業務の効率化/自動化方針の策定

AIテクノロジーを活用してビジネスプロセスの自動化を進めています。この度、RPAでは解決できない複雑な課題に対して、LLM(Large Language Models)を活用したソリューションを開発し、ビジネスプロセスの自動化をさらに推進するAIオートメーションスペシャリストを募集します。

必須スキル
– 自動化技術、特にLLMに関する深い知識と経験。
– 複雑なビジネスプロセスを理解し、これを効率化するための戦略を立てる能力。
– プログラミングスキル(Python, JavaScriptなど)。
– チームで協力して作業を進めるコミュニケーション能力。
– 問題解決能力と創造的な思考。
案件内容

国内大手金融機関では、データ活用のために機械学習モデルの構築を行っています。
モデル構築のためのデータ基盤構築はすでに実施済みですが、機械学習モデルの継続的な最適化と
効率的な運用が課題となっており、機械学習エンジニアとして支援頂ける方を募集しています。

<業務内容>
・機械学習モデルの維持管理および最適化
・モデルのパフォーマンス監視と評価
・データの更新
・技術ドキュメンテーションの作成と更新

お客さまとの折衝やチームとしての作業が多いため、コミュニケーション能力の高い方を希望します。

必須スキル
・機械学習モデルの開発およびメンテナンス経験
・Python、Rなどのプログラミング言語によるデータ分析の経験
・データの前処理、特徴量エンジニアリングの経験
・ドキュメンテーションスキル
案件内容

銀行デジタル企画部生成AIを活用したPOC(テーマが10個くらい)を推進していくためのメンバーを探しております。
POC環境構築するメンバについてはすでに参画済みであることから環境構築ができるメンバというよりは、生成AI、アジャイルに知見がある人材が必要となります。

必須スキル
・豊富アジャイル経験(開発ではなくスクラムマスターポジション)
・案件推進力
・プロアクティブに動ける方
・コミュニケーション能力
案件内容

LLMを利用したシステム開発
LLMと社内データソースとの接続を可能にするためのインフラ構築
技術戦略および戦術の策定
開発に必要なリソースの設計と管理

Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアなシステムの開発を進めております。このプロジェクトの技術責任者となるExecutive AIエンジニアを募集します。重要な役割を担うこのポジションでは、生成AIの開発に関する深い知識が求められ、技術戦略の策定から、リソース設計、チームビルディングに至るまで、開発プロセスの全体をリードしていただきます。

必須スキル
– 高度な自己管理能力とリーダーシップ。
– 大規模言語モデル(LLM)に関する深い技術知識、及び社内データとの統合経験。
– 技術戦略の立案と実行経験、データ利活用に関する知識。
– プロジェクト管理とリソース配分の能力、データインフラの設計経験。
– チームビルディングの経験。
案件内容

【概要】
・データ活用のために機械学習を利用してモデル構築を担当。
・モデルを構築するためのデータ基盤および基盤データを利用したモデルの構築は既に構築済み。
・直近ではモデルの継続的な最適化と効率的な運用を支援することが課題。

【業務内容】
・機械学習モデルの維持管理および最適化。
・モデルのパフォーマンス監視と評価。
・データの更新とモデルの再学習プロセスの実施。
・技術ドキュメンテーションの作成と更新。

必須スキル
・機械学習モデルの開発およびメンテナンス経験。
・Python、Rなどのプログラミング言語によるデータ分析スキル。
・データ前処理、特徴量エンジニアリングの経験。
・チームワークと高いコミュニケーション能力。
・ドキュメンテーションスキル
案件内容

【概要】
・リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務

【業務内容】
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動

【開発環境】
関連技術:Python3 / AWS SageMaker / Docker
開発基盤:AWS / Microsoft Azure
ツール:GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot
CI/CD: GitHub Actions / CircleCI
グループウェア:Google Workspace / Slack
プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp / Jira / GitHub

必須スキル
・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解
・統計的手法を用いたモデルの性能評価
・スケーラブルな機械学習モデルの開発経験
・ディープラーニングを含む複雑なモデルの実装経験
・モデルの性能と精度の最適化
・データパイプラインとモデルの運用自動化
・Webアプリケーション開発経験3年以上
・AWSなどのクラウドサービスを用いた開発経験
・CircleCIやGitHub ActionsなどのCI/CDを用いた開発経験

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