| 案件内容 |
クライアントでは、Deep Learningを使ってSNS上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learningなどの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集いたします。 ・Deep Learning を活用した新たな Webサービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析
【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境：Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン：MacBook Pro |
|---|---|
| 必須スキル | ・Deep Learningを用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験：2年程度
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
・NLPの分類などの実務経験
・分類(多項分類)／クラスタリング／要約／NER(固有表現抽出)
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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。
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該当件数：375件
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| 案件内容 |
主に建設系会社向けSaasにおける、機能改修・新規AIサービスの開発をしていただきます。 （サービス概要） ・自然言語モデルやChatGPTがサービスに実装されており、建設会社の担当者の代わりに、クライアントや社内関係者との一般的なコミュニケーションを代行する。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・自然言語系(LLM:大規模言語モデル)の開発経験があること |
| 案件内容 |
主に設計事務所向けSaasにおける、機能改修・新規AIサービスの開発をしていただきます。 （サービス概要） 設計段階での内装もしくは外観デザインを視覚化するサービスになります。 キーワード（テキストべース）、もしくは画像を入力データとし、そこから自動でイメージ画像が生成されます。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・画像生成モデルの知識、経験
(Generative AI、Stable Diffusionなど)
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- 〜¥800,000 /月
- AIエンジニア
- 東京都
- 医療・福祉・ヘルスケア
| 案件内容 |
製薬企業で生成モデルのPoCを予定しており、ベンダーサイドでエンジニアをお願いする想定です。 ベンダー PM1名 エンド（製薬企業） 2名 ・GPT ファインチューニング ・Text to SQL ・生成モデル等の調査 ・上記モデルの検証、実装 |
|---|---|
| 必須スキル | ・自然言語処理案件の経験
・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
・GPTの知識（業務経験は尚可）
・課題解決能力
・コミュニケーション能力
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| 案件内容 |
某光学メーカーの研究開発部門の論文を評価実施、性能評価の実施や個別課題への落とし込み 5名規模のプロジェクトとなります。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・機械学習、深層学習の基礎知識
・Python 経験1年以上
・C++ 経験1年以上
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| 案件内容 | ■概要 カメラ及びセンサーから取得した画像やログ情報を基に、推論モデルを開発し、データの取得から分析対象の状態を推論するまでの仕組みを構築する。 実装したい機能のアイデアをベースに、技術調査をしながら要件定義も行っていく。 研究開発の検証内容に応じて、必要なAiネットワークモデルを選定し、Aiモデル学習・チューニングを実施。 （Aiモデルについてはゼロベースでの開発ではなく、汎用モデルかBPのアルゴリズムを適用する可能性あり） ■ポジション 研究開発PJTにおけるプロトタイプ開発のリーダー ■開発環境 ・アジャイル方式 ・Azure |
|---|---|
| 必須スキル | ・C＃、Unity、Pythonの実務経験
・YOLOの実務経験
・クラウド上での開発経験
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| 案件内容 | 有識者に参画いただき、実際に開発やアドバイスをして頂きながら、動画像データや触覚センサーデータをエッジデバイスで処理し高度に同期・転送できるようにしていきたい。 |
|---|---|
| 必須スキル | JETSON（主にDeepStream）開発した実績のある方 |
| 案件内容 |
とあるAIベンチャー企業が提供している自然言語処理を用いた自動入力サービスの技術調査をご担当いただきます。 先方の担当者とディスカッションしつつ、サービスのアーキテクトを読み解いていきます。 積極的に海外の論文などからも技術調査をしていただきます。 中長期的には上記技術調査を元に、自社サービスへの技術転用を想定しております。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・自然言語処理の経験
・モデル構築／チューニング経験
・限られた情報からアーキテクトを想像し、仮説設定と検証を行った経験
・自然言語モデルに関する論文からアーキテクトを読み解いた経験
・海外の技術論文を抵抗なく読める英語力
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| 案件内容 |
製品完成品の外観検査などの官能試験における属人的な製品・形状・型番判定、不良・欠陥・良否判定の自動化について、画像解析専門家として画像解析アルゴリズム開発PJの加速、社内で手の打ち化すべき技術の見極め・教育指導。 金属(金属光沢表面・切削表面・コーティング表面・3次元円筒形複雑形状など）、樹脂製品（軟性素材、マット表面、光沢表面、型抜き成形品、3次元凹凸複雑形状、色彩の多様性など）の主に完成品におけるμレベルでの撮像領域のキズ・かけ・割れ、異物・コンタミ・付着物、コーティング不良などの検出・特定技術と、良・不良の判定技術の開発支援をお願いします。 |
|---|---|
| 必須スキル | <業務経験>
・画像データの処理に関わる機械学習・深層学習・画像解析・最適化などの分野の研究もしくは開発経験を有し、プロジェクトをリードできること
・属人的な官能検査を自動化するための画像判定技術の関わる課題（撮像技術・画像処理・判定方法など）の調査とその課題に対して最適なモデルの提案・開発ができること（システムの設計・実装・運用ができると尚良し）
・機械学習モデル作成に必要な教師画像データ（正解データ、ラベル）アノテーションの実績経験を有し、分析データの合理化・最適化手法を提案できること
<スキル>
・数理的分野における学士以上の学位、もしくは同等以上の知識と経験
・統計学、機械学習、数学の基本的な知識と理解（G検定・E検定・統計検定等の資格）
・Python、C++などの言語のプログラミング経験
・画像による機械学習モデルを組み込んだプロダクトの開発経験
・画像、映像アノテーションによるデータ生成およびその合理化・最適化・高速化技術の開発の経験
・画像、自然言語処理などの機械学習・深層学習などを用いたアルゴリズム開発の経験
・画像、自然言語処理などの機械学習・深層学習などを用いたアルゴリズムを組み込んだプロダクト、アプリケーション、ソフトウェアの設計・開発経験
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| 案件内容 |
薬剤の在庫管理をAIにて実施するため、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。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL
・Python
(Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab)
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