| 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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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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| 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。 |
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| 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。 |
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| 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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| 案件内容 |
多くの開発者が、LLMの底力を引き出せるよう高度なカスタマイズ性や専門領域での高精度化を実現するLLMソリューションを提供していきます。 分野特化型のLLM開発によって企業のサービスの精度改善に役立つプラットフォームを作っていきます。 一例 - チェーンの構築 - ファインチューニング - 精度評価 並行して独自LLMを開発していくことも可能です。 HuggingFaceやEleutherAIなどが公開しているコードとデータを利用し、中規模モデルなど段階を踏みながら徐々に175bn.パラメータ級のLLM開発を進めていただきます。 その後、RLHFなどを導入しながら「相手の言葉を信じられる・話していて楽しいパートナー」という特性を持ったLLM開発を行っていただきます。 Python Rust AWS (Lambda, Amplify, Cognito, DynamoDB, CloudFormation ) TypeScript/React Figma Terraform OpenAI API HuggingFace |
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| 必須スキル | – AI開発の実務経験
– 評価データを収集し精度評価を行う一連の作業の経験
（ AIモデルを学習させた経験は問わない)
– ベイズ統計や数理最適化などについて、調べればキャッチアップできる程度の数学的理解
– 中規模以上の言語モデルを学習させた経験
– NLPの経験
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| 案件内容 |
【案件内容】 需要予測クラウドサービス製品 次期フェーズの新たな予測モデルの開発に従事するデータサイエンティスト/実装技術者。 |
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| 必須スキル | ・AWS Sage Maker
・AWS Lambda
※AWSマネージドサービスを精通していること
・Python
・AI予測のチューニング（クレンジング・マイニング）
・React/Vue.jsのUI開発実務経験
・AIのオープンライブラリの実務経験
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| 案件内容 |
クライアントにて開発中の「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」にてNLPに関するモジュールをバックエンドとしながら連携する部分の仕組み作りをお願いいたします。 先方の画面開発者にアドバイスいただきながら進めることを想定しております。 |
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| 必須スキル | ・python経験
・pythonの形態素解析(Mecab, sudachi等)の使用経験
・pythonの機械学習系ライブラリ（pandas等）でのデータ加工経験
・自然言語処理の経験（あるいは、その手の作業が好き）
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| 案件内容 |
自動車試乗場のビーコンセンサや音声識別関連の開発・テストを行って頂きます。 |
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| 必須スキル | ・Pythonを用いた開発経験
・音声識別関連AI開発経験あり
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