AIエンジニアの案件一覧

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該当件数:383

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案件内容

生成AIエンジニア

必須スキル
・業務要件を詰めるところからRAG実装ができること
・ビジネス視点・課題発見力
 -組織の課題を正しく抽出し、AI活用の優先度や期待効果を見極めるスキル
 -ビジネスインパクトや実現可能性を基にユースケースを選定し、KPIを設定できる能力
・データ要件定義(必要なデータの所在や品質を把握し、活用計画を立案するスキル)
・RAG環境構築およびチューニング
・RAG導入の経験1年以上
案件内容

■概要
Mupの指示のもと要件定義や構築の実行

■詳細
生成AIを用いた社内ナレッジベースの構想策定や要件定義~構築、運用開始までの支援

必須スキル

生成AIにおける構想策定や構築の経験

案件内容

各種カメラや各種センサーによって通信対象を捕捉しジンバル機構や、ガルバノミラー機構等によってその対象をポインティングし続けるための技術開発。

必須スキル

・リアルタイム画像処理系AI技術の開発経験(2年以上)
・Blender, Fusion360, CADなどによるモデル製作および3Dプリンタによる造形スキル
・Arduino,IoTセンサー等のデバイスを組み合わせた組み込み開発経験(3年以上)

案件内容

・現在クライアントにて、既に構築されているAI開発基盤での開発リード、業務におけるAI活用検討、PoC推進など、一連の流れを引っ張ることができるメンバを探されています。
・知見を持つプロパメンバの離任に伴い、テクニカル面・業務面双方に強いメンバを求められている。
 (顧客業務に対する理解はキャッチアップすればよいため、業務での利活用などを考えらるスキルが求められる)

必須スキル

・AI活用や開発に知見が深い
・独力での業務推進が可能

案件内容

機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。
1:プロダクト開発

  • 会社ごとの建設データに対しての、解析処理の実装
  • 機械学習モデルの開発
  • 新機能開発やモデル・システムの改善
    2:PoC及び新規プロダクト開発
  • PoC・フィージビリティスタディ
  • 機械学習システム周りの要件定義・設計・開発

■開発環境
・メイン:Python, CatBoost, Pandas
・インフラ:AWS, Amazon SageMaker
・機械学習:勾配ブースティング
・その他:GitHub, GitLab, Slack, asana等

必須スキル
・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験
・クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験
・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験
案件内容

・転職・採用支援サービス運営企業様にて、機械学習モデル・学習アルゴリズムの実装・評価などをご担当いただきます。
・サービスへの実装を想定したDB設計や、コードの最適化に向けた調査・提案も行っていただきます。
・研究者やAIエンジニアと共働し、経営視点を身近に感じながら業務を行っていただけます。

必須スキル
・Pythonを用いた機械学習のご経験
・チームでの開発のご経験3年以上
案件内容

・大手グルメ口コミサイト運営企業における生成AIエンジニアとして参画して頂きます。
・生成AIを活用し、ソフトウェア開発プロセスを最適化し、生産性の向上を目的としております。

【想定業務内容】

  • 業務プロセスの分析と改善点の特定
  • 生成AIツール(例:GitHub Copilot、PR-Agent、Cursorなど)の評価、導入、カスタマイズ
  • AIを用いたコード生成、テスト自動化、バグ検出の仕組み作り
  • AIを活用した開発プロジェクトの計画、実行、評価
  • 社内開発チームへのトレーニングとサポート、生成AI技術の利用促進
  • 継続的なフィードバック収集と改善提案
  • 最新の生成AI技術動向の調査および適用

   

・開発言語:Python
・コンテナ技術:Docker
・AI技術:大規模言語モデル(GPR、claude,Geminiなど)
・ツール:GitHub、Microsoft Teams、Asana、Miro、Confluence

必須スキル
・システム開発のご経験3年以上
・下記生成AIツールを使った実務経験がある方
 GitHub Copilot
 PR-Agent
 Cursor
案件内容

・最新のAI技術(例:生成AI、マルチモーダルAI)の研究とエンドの事業領域における実用化調査、PoC作成。
・LLM(事前学習、ファインチューニング、RAG)、LLMを活用したAIエージェントの研究開発(モデル開発、アルゴリズム開)。
・研究成果の論文化やテクニカルドキュメント作成。

【参画メリット】
・フルリモートなので、場所を選ばずリラックスした状態で働くことが可能です。
・最新のAI技術に関する知識をご提供いただくことで、事業の成長にダイレクトに貢献できます。

必須スキル
・AI・機械学習分野での研究経験3年以上
・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験
・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

 

◆下記領域のいずれかに対して深い専門知識及び経験がある方は確度が上がります。
・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG)
・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発)
・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成)
・強化学習(深層強化学習)
案件内容

・自動車業界をはじめとした製造業、医療分野や神経科学領域など、様々な産業ドメインにおけるアルゴリズム開発・ソリューション開発
・生成AI(VLM/LLM/拡散モデル)、基盤モデルを活用したアルゴリズム開発・ソリューション開発

【お任せしたい業務】
・AIアルゴリズムの開発と、それを組み込んだプロダクトやソリューションの提案・設計・実装・開発推進
・営業・事業開発チームと連携したクライアント折衝やプロジェクト推進

【得られる経験】
・最先端のAI技術を活用してスキルを向上させ、社会実装の経験を積むことができます
・多種多様なクライアントワークを通じて、顧客ニーズを的確に捉える対人折衝能力を身につけることができます。

必須スキル
・画像認識を含むAI、深層学習アルゴリズム開発の実務経験(Python開発経験)
・最新技術のリサーチに必要な基本的な英語力(主に読み書き)
・ビジネスレベルの日本語力(会話・ドキュメンテーション中心、N1以上目安)
・エンジニアチームでの開発経験
・エンドユーザへの技術提案経験
案件内容

顧客が展開しているサービスにおいて、効率的なアルゴリズムの設計、開発、最適化に取り組んでいただきます。

具体的な業務は下記の通りです。
・アルゴリズムの設計と開発
・パフォーマンスの最適化
・ データ解析およびモデル開発
・テストと検証、ドキュメント作成

■担当工程:
 要件定義~テスト

■役割
 SE

必須スキル
・最適化や機械学習に関する開発経験
・Pythonによるアルゴリズム構築経験
・アルゴリズムのモジュール化経験
・チームでの開発実務経験

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