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
・テックリードとして期待
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該当件数:375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
・テックリードとして期待
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案件内容 |
【主な支援内容】 |
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必須スキル | ・大量のトランザクションデータを使って顧客の行動予測した経験
・機械学習モデルの学習、評価、デプロイ経験
・大量データのパイプラインをDatabricks上で、設計・実装経験
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案件内容 |
・複数プロダクトを開発している中で、実務対応いただけるエンジニアが必要となっている |
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必須スキル | ・Pythonによるサーバーバックエンド
・React(TypeScript)によるフロントエンド
・Pythonによる機械学習
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案件内容 |
・現在ベータ版にて数社にて実証運用が開始されているAIサービスの回答精度向上に向けた案件 |
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必須スキル | ・LLM/NLP/RAGを用いた生成AIサービスの設計開発~運用経験(PoC経験でも可能ですが、before/afterがどう変化したか話せること)
・RAGとFinetunningの違いや、ClaudeやOpenAI等技術トレンドに精通し、最適な手法を技術選定/プロンプト生成/ワークフロー設計と一気通貫でAIモデル構築までお任せすることが可能な方
・Dify/AWS環境
・Python等でWebアプリケーション開発のバックグラウンドがあり、
DB設計(テーブル設計)やAPI開発等バックエンド部分が可能
・スタートアップや新規事業フェーズのご経験
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案件内容 |
【募集背景】 ・今回のエンド様がAIやデータ解析技術を進められており、 自然言語処理を用いた 開発のご経験がある方が不足している為今回業務委託にて募集をしております。 【業務概要】 ※エンド様とNDAの締結ができていないので、具体的な記載は控えさせて頂きます。 ◆主な開発環境 【参画のメリット】 【エントリー後の流れ】 |
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必須スキル | ・自然言語処理に関する開発をされたご経験が3年以上
・Python(機械学習)を利用した開発のご経験
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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
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案件内容 |
Azure環境でのRAG環境構築とカスタマイズ技術支援 |
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必須スキル | ・Azure環境でのRAG環境構築やカスタマイズのご経験
・Azure OpenAI Service、Azure AI Search、Azure Storageのサービス活用経験
・Python、APIの利用の経験
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案件内容 |
・クレジットカード会社向けのRAG環境を構築する。 |
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必須スキル | ・AWS構築経験(経験したサービスが限定的でも良い)
・不具合があった時の原因切り分け・修正対応経験
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案件内容 |
生成AIを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。 |
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必須スキル | ・Pythonでの実務経験
・ライブ配信アプリに興味のある方
・GANの基本原理の知見
・TensorFlowの経験
・PyTorchの経験
・画像生成AIの経験(画像のリサイズ、正規化など)
・実践可能なモデル評価の理解(単純な損失関数の計算など)
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案件内容 |
ビジネス状況:生成AI導入を内製でやって、POCをやっているが(顧客自身で)、AI経験者がいない為、POCに問題がでてきた。問題は、生成AIの精度を上げるための技術経験がなかったり、プロンプトチューニングができなかったり、ファインチューニングをやれてなかったり等の状況。 |
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必須スキル | ・RAGシステム導入
・ファインチューニング
・プロンプトチューニング
・精度向上の技術経験
・検索のチューニング
・グラフRAGの技術
・スプレッドシートLLM
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