AIエンジニアの案件一覧

電話応対サービスを生成AIの技術を使って完全自動化する取り組みでエンジニアとして稼働していただくことを想定しています。

【開発手法】アジャイルアプローチ (Scrum × 2チーム)

電話応対サービスを生成AIの技術を使って完全自動化する取り組みでオーケストレーションエンジニアとして稼働していただくことを想定しています。

【開発手法】アジャイルアプローチ (Scrum × 2チーム)

クライアントでは電子材料に関するビッグデータとその解析により、材料開発を高速化させる研究に取り組んでいるが、リソースが不足しており、自身で実験もしながら解析、プログラム作成まで対応出来る方を募集。

以下業務を想定
・機械学習、シミュレーション開発技術を用いた材料開発分野への応用検討
（材料を組み合わせた時の反応を解析し、システムに落とし込む）
・現状実証実験側のリソースが不足している為、実験フェーズの対応がメイン業務となる

生成AI(ChatGPTを想定）を用いて、お客様へのソリューションに
つながる先方社内環境において自社検証環境の構築・テストを実施

・Azure OpenAIサービスをベースとした
　RAGの仕組みのブラッシュアップ（環境構築済み）

・上記環境にFunction Calling機能などあらたな要素を
　追加・構築・検証実装やテストなどを実施

・生成AIを使った技術調査含むモデル開発兼レポーティングポジションでのPoc遂行
・課題設定に応じたアーキテクチャの検討を行い、必要に応じて論文レベルでの調査も行う
・プロンプトエンジニアリングや実験管理などMLから外れる領域に関しても深い知見を業務に落とし込む
・（オフライン推論またはオンライン推論を提供するMLOps構築のために）Pocコードからプロダクションコードへの書き換え・実装を行う

【概要】
建設現場等の報告管理業務を効率化するためのWebサービスのグロースに伴い、新規機能開発等に従事いただきます。
6月末までにMVPを作り切るスケジュールとなります。

【サービス機能】
・2D→3Dへのマッピング
・SLAM　等

【業務スコープ】
・リサーチャー
・モデル設計、構築（OpenCV等）
・ドキュメント作成

【作業環境】
Python、C++、AWS

・生成AIをつかった技術調査含むモデル開発兼レポーティングポジションでのPoc遂行
・課題設定に応じたアーキテクチャの検討を行い、必要に応じて論文レベルでの調査も行う
・プロンプトエンジニアリングや実験管理などMLから外れる領域に関しても深い知見を業務に落とし込む
・（オフライン推論またはオンライン推論を提供するMLOps構築のために）Pocコードからプロダクションコードへの書き換え・実装を行う
◆補足
自社にてECサイト・口コミサイトを開発運営している大手企業での案件になります。
リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。
また、現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、
意見、提案なども言いやすい環境です。

大手製造業クライアントでの
ハードの基盤に画像認識のAIのプログラムを載せるプロジェクトにて開発業務をお願いします。

【開発体制】
新規事業プロジェクト
10数名の開発チーム
ハードエンジニア(3名)、ソフトエンジニア(7名)、AI系のエンジニア(1名)の方がいらっしゃいます。
上流工程ではありませんが、全部の知見を持った方がおらず今回の募集に至った経緯です。

・機械学習に関連する応用研究開発/ソフトウェア開発をご担当いただきます。

【補足】
・エンタープライズ向けAI SaaSサービスを展開されている企業様になります。

【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

【就業形態について】
現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。
週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。
既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。
ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。
既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、
まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。

開発環境：
言語：Python 3.9/higher
基本ライブラリ：Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib