AIエンジニアの案件一覧

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。

・ControlNet、Stable Diffusion、AWSなどでのAPI開発のご経験

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。

（担当するサービス例）
・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。
※上記は一例になります。

・生成AIや自然言語系(LLM:大規模言語モデル)の開発ご経験。

・アルゴリズムリサーチ：画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化
・開発・現場実装：エッジデバイス実装、クラウドデプロイ
・資料作成・顧客折衝：定例MTGにおける資料作成・報告
・自社AIプロダクト企画、プロト開発

①Gmailの本文を取得する。

②正規表現や自然言語処理を用いて、取得したGmail本文から、特定情報（氏名など）を抽出する。

③抽出結果をSpreadsheetに転記する。

なお、現時点ではGmailの抽出、Spreadsheetへの転記であるが、今後他サービスからの抽出、転記を計画しているため、Pythonで実装予定。

大量の画像データを用いて、乗り物の経路予測を行います。
業務範囲として、論文調査～実装～評価まで想定されます。

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、AIエンジニアポジションになります。

・ベクトルデータベースのクエリ処理を最適化するような業務を経験されてきた方

◇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

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

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

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）