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画像解析の案件一覧

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該当件数：29件

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募集終了
【画像/AIエンジニア】某大手製造メーカー系会社の新規サービス開発案件

リモート
案件内容

新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。
（所属はR&D事業部）
・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助
・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装
・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等
必須スキル

・画像系AIのプロジェクトにおいて1人称で提案から検証、報告を行えること
・研究開発要素があるため、論文などから技術情報を仕入れて実装検証できること
・Python

募集終了
通販番組映像の自動短尺化(画像分類・物体検出のモデル作成等)

案件内容

・通販番組映像の自動短尺化
録画された通販番組映像の自動短尺化に向けた深層学習のモデル選定、
検証や画像処理による映像の自動短尺化を実施
最終的には社内システムとの連携が必要なため、システム開発チームとの連携

必須スキル

・画像分類、セグメンテーション、物体検出のモデル作成・チューニング経験
・画像処理、画像解析、色空間変換、コントラスト変換、ガンマ補正、特徴抽出等の知見

募集終了
AIを用いた計測システムの概念実証（PoC開発）

案件内容
・AIを用いたPoC(概念実証)での調査、設計、開発
・クライアントとの折衝
・プロジェクト管理
必須スキル

・顧客折衝
・プロジェクト進行
・基本設計（システム構成設計）
・画像処理プログラミング経験

募集終了
SLAM技術活用プロジェクト

案件内容 SLAMライブラリを利用したARアプリの調査・開発
必須スキル

■Linux（2年以上）
■以下いずれかの経験1年以上
　・アプリ（android、IOS）
　　→AR（ARkit、ARCore）を利用した開発経験
　　→unityを利用した開発経験
　・コンピュータビジョン
　　→カメラデバイスを利用した開発経験
　　→リアルタイム画像処理経験
　・画像処理・画像認識
　　→画像処理プログラム（OpenCV利用）開発経験

募集終了
製造企業向け部品の不良品判別モデルPoCなど

リモート
案件内容
【業務内容】
製造企業の部品製造における不良品判別モデルのPoC。
どのようなデータが必要か、どう集めるかプロジェクト担当者と
ともに実現の可能性や要件定義をともにし、PoCを自ら行っていただきます。
その他、別途以下のような構想もあり、打合せの中で実現の可能性が
高いものからPoCを行う可能性はあります。
（すべて自動化やシステム化しなくても作業効率が上がるところを一部AI化検討したりなど）
・CADデータから見積書自動生成
・部品生成の手順書作成の自動化
　など
必須スキル

※すべてを満たしている必要はありません
・画像系データの分析経験。もしくは、不良品判別に関する経験。
・顧客との折衝経験（コミュニケーション能力）
・プロジェクトマネジメントor推進経験。
・データ分析結果から施策提案をした経験。
・製造業向けシステム開発経験。

募集終了
医療系画像処理プロジェクト

案件内容
【募集概要】
X線写真から特定部位を検出するAIシステムの研究開発プロジェクトです。
分野は医療系になります。
10月からスタートするプロジェクトで1年ほどで成果を出し、製品化を行っていきたいと思っております。
弊社のAIエンジニア・リサーチャー2~3名と組んで頂き、プロジェクトを進めて頂けるAIエンジニアの募集を行います。
必須スキル

・AI領域の研究開発経験
・pythonの使用経験

募集終了
クラウド向けAIエンジニア

案件内容
【業務内容】
クラウドパッケージ向け内視鏡診断支援AIアドオン機能の開発
【担当】
【製品部門】クラウド向けAIエンジニア
【開発環境】
クラウド環境: AWS, GCP, Azureなど
言語 : Python/C＋＋など
フレームワーク : PyTorch/TensorFlowなど
コミュニケーション: Slack, Chatwork, Trelloなど
計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー
その他: Jenkins, Redmine, Docker, Kubernetesなど
※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です
必須スキル

画像認識・画像解析系の開発経験
PyTorch, TensorFlowなど深層学習フレームワークの使用経験

募集終了
最新の画像認識(AI)モデルの開発【医療×AI】

案件内容
【業務内容】
内視鏡診断支援ソフトウェアに内蔵される画像認識モデル（AIモデル）の開発
画像認識モデルの性能評価
教師データ作成ツールの開発及びデータセットの整備
【研究開発部門】　リードAIエンジニア
【担当】
リードAIエンジニア
【開発環境】
言語 : Python/C＋＋など
フレームワーク : TensorFlow/YOLOv3/Caffe2など
コミュニケーションツール : Slack/Trelloなど
計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー
その他ツール: Docker, Kubernetesなど
※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です
必須スキル

画像認識技術に興味があること
画像認識系のプロジェクトリード経験者
TensorFlow, Caffe2, YOLOv3などの経験
（英語）論文を不自由なく読めること

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