案件内容 |
■業務内容 |
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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
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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。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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案件内容 |
■業務内容 1つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。 具体的な業務としては以下になります。 ■開発環境 |
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必須スキル | ・コード生成AIを活用した業務システム開発経験(開発言語:Python)
・Pythonによる業務システム開発経験
・VB6.0プログラムの経験(読解ができればOK)
・業務報告書もしくは運用手順書等の納品経験
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案件内容 |
・今回のエンド様がグローバルに活躍されている住宅設備機器メーカー最大手となっており、顧客の購買意欲を促進するための販促ツールを開発していただきます。 |
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必須スキル | ・生成AIを活用した画像認識システムの開発経験 |
募集終了【Azure】生成AIを法人に導入するビジネス企業の求人・案件
案件内容 |
法人向け生成AI導入コンサルを拡大しているところ。 ・ミドルクラス、シニアコンサルタント ・ジュニアクラス |
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必須スキル | ・Azureの経験、Copilotの経験、生成AI導入経験
・要件定義、上流工程の経験者。
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案件内容 |
コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。 |
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必須スキル | ・コード生成AIを活用した業務システム開発経験(開発言語:Python)
・Pythonによる業務システム開発経験
VB6.0プログラムの経験(読解ができればOK)
・業務報告書もしくは運用手順書等の納品経験
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募集終了【Python】大手印刷会社AIアプリの求人・案件
案件内容 |
某大手印刷会社様開発の学習ドリル追加機能検討、開発 11月は要件定義フェーズ |
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必須スキル | ・生成AIを活用したシステム開発経験
・Python
・AWS、Azureなどクラウド利用
・DB SQL利用経験(種類不問)
・何らかのWebアプリケーションまたはスマートフォンアプリ開発経験
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案件内容 |
・クライアント内とオフショアのエンジニアチームと共に生成AIを活用した既存事業の変革並びに各種ソリューションに付帯した新規事業を担当 |
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必須スキル | ・Pythonを用いた機械学習エンジニア経験2年以上(自然言語処理/NLP含)
・マルチモーダルAI(画像生成/画像処理)の実務におけるAIモデル構築経験
・GPTシリーズ等既存のLLMを用いたAIソリューションの開発経験
・チーム開発のご経験
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募集終了【AIエンジニア】不安全行動検出AI開発・改善の求人・案件
案件内容 |
【概要】 【業務内容】 【環境】 |
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必須スキル | ・物体検出、セマセグ等画像系のAIエンジニアリング経験が豊富な方 |
案件内容 |
開発工程:要件定義|基本設計|詳細設計|実装・構築・単体試験 |
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必須スキル | ・アルゴリズムの提案から社会実装までを担うことへの強い興味
・機械学習/深層学習に関連する開発または研究の経験
・自ら対話することでのクライアントの課題を把握と、それを解決する実用可能なアルゴリズムの開発を両立する能力
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案件内容 |
薬局の在庫管理をAIにて実施するため、クライアント担当者と伴走しながらデータの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。 既に初期モデルはあり、10月から実装・検証フェーズとなるため、既存モデルのバージョンアップ、顧客へのフィッティング並びにチューニング作業がメインとなる想定です。 |
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必須スキル | ・SQL
・Python ※Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab
(検証モードモジュールを作成できるエンジニアリング力)
・検証内容を整理して話せること
・統計学の知見
・顧客折衝力
・診療報酬明細書(レセプトデータ)を用いた分析経験
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