AIエンジニアの案件一覧

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該当件数:375

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案件内容

◇業務内容:
・研究論文の調査
・新規モデルの実装/検証/最適化
・モデルの学習・最適化
・データ管理
・AIアプリの開発
・GitHub / Paper with Code 等のサイトから研究論文を調査
・新規モデル及び手法の実装を行う
・データ収集次第逐次アップデート

◇具体的な業務内容:
・データ調達
当社のデータチームと連携を取り、データを作成します。
アノテーション要件作成・前処理が含まれます。
・映像解析モデルの開発
論文を調査して、最もビジネス要件に合ったAIモデルを選びます。
テストデータを使って、学習させつつ選定することもあります。
・AIモデルの実装
モデルをビジネス要件に合うように学習し、デプロイします。
デプロイ後に速度や精度を最適化します。
・精度改善
実務運用での課題点を洗い出し、モデルをアップデートします。

◇使用しているツール:
・python (pycuda, cupy, numpy, pandas)
・tensorflow
・pytorch
・TensorRT
・ONNX
・C++ (コード解読)
・AWS (EC2 / S3)
・CVAT
・fiftyone

必須スキル
・AIフレームワークの経験 (Tensorflow, Pytorch など)
・ 深層学習の使用経験(CNN, Transformer)
案件内容

国の研究開発事業にて研究を進めているリサーチャーと協力・議論しながら、主にエンジニアリングを担当いただきます。
研究内容を理解した上で、深層学習や機械学習を用いたデータ分析などを用いた実装に落とし込み、研究活動を前に進めていただきます。

・リサーチャーとの定期的な議論
・研究の目的に応じたアルゴリズムの選定、開発作業
・先行研究の実装再現

必須スキル
・自然科学、数学、工学における修士号
・ Pythonの使用経験
・機械学習の知識
・機械学習、特に深層学習のモデルの実装経験
・基礎的な英語力(リサーチ観点で必要となる読み書き能力)
案件内容

製薬企業でPoCを予定しており、ベンダーサイドでプロンプトエンジニアリングをお願いする想定です。

【サービス内容】
LLMへ医療論文、様々な研究データを学習させ、医療リアルワールドデータの信憑性をLLMで担保するサービスとなります。

【体制】
ベンダー PM1名
エンド(製薬企業) 2名

【環境】
・Azure OpenAI Service
・gpt3.5 turbo
・GPT4
・LangChain

必須スキル
・機械学習関連の研究開発経験
・機械学習モデルのサービス実装経験
・プロンプトエンジニアリング経験
・課題解決能力
・コミュニケーション能力
案件内容

概要:
配送拠点での人員管理の目的のため、需要予測モデルを構築する業務になります。まずPoCを行なって精度検証・報告までとなります。

業務:
・モデル設計、構築
・データ加工、学習検証
・精度改善調査
・ドキュメント作成

体制:
2名体制
PM1名
DS1名(当該募集)

必須スキル
・Python・SQL
・LightGBMなどによる予測モデルの構築経験
・モデルに投入する特徴量データ集計のパイプライン構築経験
案件内容

・自社大規模言語モデルの研究開発
・機械学習に関連する応用研究開発およびソフトウェア開発
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れた
・AIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発
・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント
・プロダクト開発チーム及びビジネス部門との仕様調整
・仕様調整、課題提案、QCD調整などのクライアントとのコミュニケーション

   

・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

必須スキル

上記業務内容にご対応いただける方

案件内容

・フィットネスクラブを展開する企業にてAI技術を利用したフィットネスマシン開発案件にご参画を頂きます。
・主な役割としては以下の通りです。
・既存システム(トレーニングマシンシステム)の分析
・機械学習の検証、モーションキャプチャ
・プロトタイプ版の開発

必須スキル
・要件定義〜試験まで対応頂ける方
・Python,C#(C/C++),Ruby,Java,PHPのうち2つ以上の開発経験
・指示待ちにならず能動的に動ける方
・少人数での業務となる為、コミュニケーションを円滑に取れる方
・新しいことへの学習意欲があり、未知の分野へも積極的に挑戦できる方
案件内容

・Azure OpenAI 環境構築(OpenAI、アプリサーバ、CosmosDB 等の構築)
・チャットアプリなどの構築
・顧客要望に従った、プロンプトエンジニアリング

必須スキル
・NLP に関する基本理解
・指示に従った前処理やモデル構築経験
・簡単なプロンプトエンジニアリング
・Azure の理解(手順書準備予定のため、他クラウド経験でも可)
案件内容

クライアントにてMulti Agent Simulatorを使用した事業展開を進めており、検討・実装を行って頂きます。

具体的に。。
・ファインチューニングをしていき精度を高めていく。
・現場PMとディスカッションをし、方向性・手法の検討
分野:ジェネレ―ティブAI(生成AI)技術

必須スキル
– 機械学習のモデル実装、数理最適化などの実務応用経験がある方(例えば以下のようなご経験のある方)
– 大学/研究機関で数理モデル、統計モデルの研究・論文執筆をした経験のある方
– AI系スタートアップや、メガベンチャーのR&Dチームでのモデル構築経験のある方
– pandas、sklearn、pytourch、tensorflowなど統計パッケージを活用してノイズの多いデータの基本統計量を把握しながら適切な前処理を効率的に行える・行ったことがある方
– 古典統計学、ベイズ統計学、時系列解析など基本的な統計学の知識を有している方
案件内容

◇関わるサービス(システム)の概要
AI技術を簡単に利用できる環境を提供するクラウド型AI検証・運用プラットフォームを開発。AI画像認識・IoT端末を利用し、交通量調査を自動化するサービスを提供。東京五輪や多くの市区町村でも活用。(渋谷区等)

◇業務内容:
・AIチームと協働し、AIモデルをエッジデバイスに組み込む
・エッジデバイスでのカメラ制御やクラウド基盤との連携プログラムの実装
・各アプリケーションのリポジトリ管理やリソース管理
・ソフトウェアの互換性の検証

   

開発支援ツール:・Redmine・GitHub
インフラ管理:・Docker・AWS CloudFormation・Amazon ECS
環境:Linux, MacOSX, windows
デバイス:JetsonRaspberry, Pi
OS:Ubuntu
言語:Python
開発フレームワーク:boto3. React, ffmpeg
バージョン管理:pip, Github

必須スキル

Raspberry Pi(ラズパイ)/Jetson(ジェットソン)の開発経験のある方Linuxの基本知識がある方

案件内容

・AIによる画像解析に関する一般手法の調査・検討
・AIによる画像解析に関する検証作業(検証ツールの導入、アノテーション作業、AI学習・推論・推論結果の検証)

必須スキル

Pythonでの開発経験が2年以上。

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