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

衛星画像を扱うシステムの再構築です。
画像解析のAIを実装予定で、開発を担当するのは、
AIのトレーニング、AI推論条件・結果管理などの機能を開発予定です。
※機密度の高い案件のため詳細な開示は不可です。

【作業概要】
・結合試験の項目書作成、データ作成、試験実施
・状況より、不具合PGMの改修(詳細設計、製造、単体試験)の実施もあり
・エンドユーザー、及びシステム側内のお打合せ参画(コミュニケーション能力を鑑み、参加打合せは選定させて頂きます)
・PJ管理用の実績報告(工程、機能単位の作業実績)
【作業期間】
2024/09~ (期間は未定)
⇒9~10月結合試験、11月以降は総合試験などが計画されております。パフォーマンスにより、長い参画をお願いする場合がございます

【作業工程】
詳細設計、開発、単体テスト、結合試験、総合試験

必須スキル
・SQL(データ参照、データ登録・更新)
 ⇒試験データ作成、試験実施におけるエビデンス作成、不具合調査に必須
・開発工程(詳細設計、開発、単体テスト、結合試験)経験、1年以上
任意スキル】
・C#、TypeScript、Angular、HTML、Python、RDB(Oracle)
・システム環境構築(dockerイメージ・コンテナ作成など))
案件内容

【概要】
・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当
・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的
・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発
※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション

【業務内容】
・技術開発
-機械学習や(生成系を含む)AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査
-技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施
-モック開発
・組み込み
-モック開発からシステム開発へのブリッジ
-実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

【環境】
・Python、Javascript、Typescript
・Azure、AWS
・postgresql
・github

必須スキル

・データサイエンスの知識理解
・レコメンド、広告配信、検索での実務経験
・Pythonを使ったデータ分析、前処理に関わる経験
・TensorFlow, Chainer, Keras, PyTorch等を用いてモデルをチューニングした経験
・ユーザーやプロダクトチームとコミュニケーションを取りながらの仮説構築とその分析・検証をした経験

案件内容

【主な支援内容】
機械学習モデル、推論機能の設計・実装を行うチームの一人として業務
・機械学習モデル、推論機能の設計・実装
・設計、実装はAzure Databricks上で行う

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
案件内容

生成AI関連:情報事業者の生成AI/チャットボットの開発

必須スキル
・LLM、RAG、lungChain 対応をスキルアセットとして経験所持
・言語スキルPython、SQL(種類不問)
・上記以外の言語使用でも構いませんので、プロトタイプアプリケーションを、
1人称で提案物として作成可能な方
案件内容

生成AI関連:情報事業者の生成AI/LLMのPoCの企画・開発

必須スキル
・LLM、RAG、lungChain 対応をスキルアセットとして経験所持
・言語スキルPython、SQL(種類不問)
・上記以外の言語使用でも構いませんので、プロトタイプアプリケーションを、
1人称で提案物として作成可能な方
案件内容

通信・放送事業者にて、コンテンツデータサービスを提供するデータ基盤の効率的な運営と他社からの効率的なデータ収集の実現、AIを活用した効率的な連携データ生成をご担当いただきます。

必須スキル
下記いずれかの業務経験をお持ちの方。異業種でのご経験も大歓迎です。
・AI/機械学習業務設計
・データ活用基盤設計/開発管理
・WEBシステム・アプリケーション設計/開発管理
案件内容

【概要】
薬剤在庫管理における需要予測モデルの改善や運用、及びPoC後の新規プロダクト開発に向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップをお願いします。
最初は時系列予測、多クラス分類を想定しています。

【業務スコープ】
・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA
・機械学習アルゴリズムの設計・実装
・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発

【開発環境】
■主な環境
・Python
・TypeScript
・AWS (Glue,Athena,Fargate,SageMaker,Lamdba,CDK)
・Databricks
■ライブラリ等
・Pandas
・NumPy
・Scikit-Learn
・LightGBM
・Prophet
・PuLP

必須スキル
・Python経験2年以上
・業務要件から機械学習モデルを設計〜実装し、運用した経験
・AWS環境での開発経験
・機械学習モデルの構築、チューニング経験
案件内容

【概要】
・導入社数800社を超えのマーケティングプラットフォームを運営するエンドユーザー内で、新しく生成AIを活用したコンテンツ生成を検討中
・PJの立ち上げから牽引していただくポジション
・研究開発になる想定で、実現可能性の調査、プロトタイピング、ドキュメント化など、企画や提案だけでなく実際に作っていただく部分も担当

【開発環境】
・クラウドサービス:AWS、Azure
-AWS:AWS Elastic Beanstalk、Amazon ECS、AWS Lambda、Amazon Aurora MySQL、Amazon DynamoDB
-Azure:Azure App Service、Azure API Management、Azure Funtions、Azure CosmosDB、Azure Cognitive Search、Azure SQL Database
・監視:NewRelic
・プロビジョニング:Terraform
・開発環境:Visual Studio Code、Microsoft Visual Studio、mac、Windows、Figma
・使用言語
-フロントエンド:Vue.js、React
-バックエンド:C#、Node.js + TypeScript、Python(AI)

必須スキル
・生成AIを活用した開発経験(プロトタイピング経験)
・ドキュメンテーションスキル
・クラウドネイティブな開発経験
(AWSまたはAzureの知見に明るい方)
・Webサービスの開発経験
・チーム開発経験(アジャイル/スクラム)
案件内容

・マルチモーダルLLMを活用することで、社内に膨大に存在する図面情報のデータ抽出を実施
・製造業メーカー様におけるCADのような複雑な図面データをみて、処理データの最適化を実施していく
・クライアント内のコンサルと一緒になってAI活用を推進していくマルチモーダルLLMを実用していくこと進めていただくポジション
・8月のPoCから参画想定
・ベストプラクティスに向けて実際のデータを見ながら最適なクレンジング手法、読み取りロジックを検討していく
・機械学習やデータサイエンティストとして分析やデータ加工をするだけではなく、ユーザーが何をしたいのかというシーズの掘り起こしや具体化された課題をどのようにシステマチックにアプローチしていくことに関わることのできる新規プロジェクト

必須スキル
・画像処理のアノテーションが可能
・研究系の画像処理経験
・図面データを生成AIの学習素材とするための最適化が可能
・CADデータの読み取り経験
・RAG/Finetuningいずれかを経験しており採択理由を理解している
案件内容

・LLMを駆使したAIチャットボットに関連するスタートアップ企業の自社プロダクトのプロダクト改善並びに研究開発プロジェクト
・上記プロダクトの導入支援先のエンタープライズ企業様が自社にて挑戦してきたAI活用が上手く行っていないというご相談を受けながらオーダーメイドで環境構築~RAG迄ご支援をすることでハルシネーションを避け、ユーザー様は難しいLLMのことがそこまで理解できなくても、ChatGPTをベースとしたAI活用に踏み出すことに挑戦している状況

必須スキル
・ChatGPT等の生成系AIの実務経験
・Python等の自然言語処理のご経験
・ユーザー業務理解をし、AIシステムに反映していく力
 (ヒアリング、コミュニケーション、仮説立証、論理的思考、システム読解)

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