自然言語処理の案件一覧

■業務内容
コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。
具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。

１つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。

具体的な業務としては以下になります。
・コードの分析と整理
・ツール検証と導入
・ツールの検証
・既存AIツールの活用
・パイロットプロジェクトの実施
・コード変換のプロセスをドキュメント化
・最適化とリファクタリング

■開発環境
・技術環境：GCP, Azure, AWS
・使用言語 ：VB, Python
・コード生成AI：GitHub Copilot,Second.dev, Moderne（随時選定）

コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。
１つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。
具体的な業務としては以下になります。
◆コードの分析と整理：
　VB6.0コードの分析をおこない、機能ごとにモジュール化します。
　不要なコードや重複を除去します。
◆ツール検証と導入：
　VB6.0からPythonへの変換に適したAIツールを選定します。
　選定したツール（Second.devやModerne）の特徴や制限を理解します。
◆ツールの検証：
　コード変換ツールの性能と適用可能性を評価します。
◆既存AIツールの活用：
　GitHub Copilot、Azure AI Studio、Claude 3、GCP Vertexなどを活用します。
◆パイロットプロジェクトの実施：
　モジュールごとに段階的に変換するためのシナリオを定義します。
　各段階で変換結果をテストし、問題があれば修正します。
　旧システムの一部機能として重要度の高い機能を選定します。
◆コード変換のプロセスをドキュメント化：
　バリューストリームマッピングを行い、効率化ポイントを明確にします。
　選定したツールによりVB6.0コードをPythonコードに変換します。
　変換されたコードを注意深くレビューします。
　AIに不向きな作業がある場合はプロセスを見直します。
　必要に応じて手動でコードを最適化します。
　コード品質は静的解析ツール（pylint, flake8など）で継続的に監視します。
◆最適化とリファクタリング
　パフォーマンスのボトルネックを特定します。
　必要に応じてPythonの高速化を実施します。(NumPy, Cythonなど）

・クライアント内とオフショアのエンジニアチームと共に生成AIを活用した既存事業の変革並びに各種ソリューションに付帯した新規事業を担当
・対象：
-ECサイト（受発注/決済/在庫管理/物流/グローバル）
-AIアバター、AIChatbot、AIメッセンジャー

開発工程：要件定義|基本設計|詳細設計|実装・構築・単体試験
事業拡大に伴い、幅広いデータを用いて機械学習アルゴリズムの開発を担うエンジニアを募集します。
テーブルデータや自然言語、画像などを活用し、金融や小売、製造業などの課題解決に貢献します。
コンサルタントやソフトウェアエンジニアと連携し、最先端技術を社会実装可能なソリューションやプロダクトを開発します。

・エンドユーザー：某エネルギー事業者様
・上記企業にて生成AIとドローンを用いたシステムを開発中
・この新システムは、LLMモデルを用いたAIソリューションとして、PoCを含むインフラ環境の構築からアプリケーション開発までを含んでいる
・マルチモーダルAI（画像処理や画像解析など）を活用した先進性の高いプロジェクト
・現在、開発者とコンサルタントが先行して参画中

・POC内で即時解決を求められる自然言語処理タスク (デバッグ含む) 群を着実にさばいていく

・Pythonによる実験コーディングおよび運用システム実装(testコード記述)
・AWSの基礎知識
・Typescriptで書かれたアルゴリズムの読解能力
・自然言語処理の基礎知識(書き下しや、LLMのロジックなどの概念を知っている）
・大規模言語モデルのプロンプトチューン・ファインチューン
・RAGに関する知識がある

【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】
・今回のエンド様がAIを用いた自社の製品に取り入れたり、社内DX等を進められており、AIエンジニアとして参画をして頂きます。
・業務内容が自社製品へのAI組み込みや、データ分析などを行っていただきます。

※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
言語：Python
クラウド：AWS/Azure

【参画のメリット】
・大手の企業様になりますので、大規模なシステムに携わることが可能でございます。
・AIなどの最新技術に携わることができる為、ご自身のスキルアップにつながる案件かと存じます。
・フルリモート案件になりますので、リラックスした状態で勤務が可能でございます。

【エントリー後の流れ】
①元請で事前面談をさせて頂き、スキルやコミュニケーション部分が問題なければエンド様にご提案をさせて頂きます。
②エンド様の方で書類選考をして頂き、技術者様のスキルに合わせたプロジェクトに応じて選考が進みます。
③エンド様の方で決めて頂いたポジションにてオファーを頂きましたら、エンド様から業務内容やポジションのご説明を技術者に行っていただきます。

エンタメ業界におけるデータ分析

・Pythonを使用したデータ分析の経験
・NLP (自然言語処理) の基本的な知識
・データベースの操作・管理の知識
・基本的な統計学の知識（統計検定２級目安）
・遊技機（パチンコ・パチスロ等）の遊戯経験
・dockerでの開発経験
・Gitでの開発経験

・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