AIエンジニアの案件一覧

【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

・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

【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

生成AI関連：情報事業者の生成AI/チャットボットの開発

生成AI関連：情報事業者の生成AI/LLMのPoCの企画・開発

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。

【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

【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）

・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

・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

・大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。

言語：Python
FW：PyTorch、HuggingFace、SpeechBrain、scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS、GCP、Azure等
コミュニケーションツール：Zoom、Slack、Google Workspace