TensorFlowの案件一覧

AIプロダクトを開発するベンチャー企業にて、下記業務をお願いします。

・AIプロダクトのバックエンド開発
・アーキテクチャの設計・構築
・インフラ環境の設計・構築
・機械学習開発 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語(FW等)：Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS：Linux
・コミュニケーションツール：Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド：GCP
・ソースコード・バージョン管理：Github
・タスク管理ツール：Jira
・CI/CD：Circle CI・Github・Jenkins etc.

・データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
・探索的データ分析（EDA）・可視化・仮説検証
・機械学習モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
・特徴量設計、評価指標の設計、リーク検知
・分析結果のドキュメント化・社内共有（再現可能な形で）

・PythonまたはRでのデータ分析経験（Pandas / NumPy 等）
・機械学習の実務経験または同等スキル
（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
・実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

DNAのメチル化情報（エピゲノム）やプロテオーム、メタボローム、MRI画像などの生体データを用いた、生物学的年齢（バイオロジカル・エイジ）の予測モデルおよび予防介入AIの開発をお任せします。
・アジア最大規模のゲノム・生体データを活用したAIモデルの構築・評価・改善 ・血液検査の数値等を予測するバイオマーカー予測アルゴリズムの開発 ・予防医療に向けた、ユーザーへの介入・レコメンドAIの構築 ・データの収集・前処理・整形（数十万次元のデータや、不均衡データへの対応など） ・LightGBMなどの機械学習から、深層学習を用いた基盤モデルまでの検証および実装

・研究開発（R&D）領域におけるデータ分析・機械学習業務
・データ収集、前処理、品質確認（欠損・外れ値・分布確認 等）
・探索的データ分析（EDA）、可視化、仮説検証
・機械学習モデルの構築および評価（分類／回帰／時系列／異常検知 等）
・特徴量設計、評価指標設計、データリーク検知
・分析結果のドキュメント化、再現性を意識した社内共有
・適性に応じてモデル開発高度化、AI×DB活用、MLOps領域への関与あり

・生成系AI技術における開発の主導
・既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換
・ 開発したモデルの実装、パフォーマンスを最適化するための高速化技術の適用
・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供、実際のビジネス課題に対する応用

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github

◆作業環境
Mac (Appleシリコン)
Github Copilotと社内GPT利用可能
モニター2台まで利用可能

・Generative AI領域に関する深い知識を有している方
・Pytorch、Tensorflow等のフレームワークを用いたご経験

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

【概要】
様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

AIプロダクトを開発するベンチャー企業にて、下記業務をお願いします。

・AIプロダクトのバックエンド開発
・アーキテクチャの設計・構築
・インフラ環境の設計・構築
・機械学習開発 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語(FW等)：Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS：Linux
・コミュニケーションツール：Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド：GCP
・ソースコード・バージョン管理：Github
・タスク管理ツール：Jira
・CI/CD：Circle CI・Github・Jenkins etc.

・生成系AI技術における開発の主導
・既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換
・ 開発したモデルの実装、パフォーマンスを最適化するための高速化技術の適用
・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供、実際のビジネス課題に対する応用

【参画メリット】
・急成長中のスタートアップ企業なので、今後のキャリアアップにつながる環境です。
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働くことが可能です。
・AIなどの最新技術に携わることが可能です。

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github
◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○Github Copilotと社内GPT利用可能
○モニター2台まで利用可能

・AIを用いた製品の設計・開発
・フロントエンド開発
・アーキテクチャ設計と開発
・コード品質と継続性改善と保守
・メンバー教育とチームビルディング支援 etc.

【主な開発環境・ツール】
・言語(FW等)：Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS：Linux
・コミュニケーションツール：Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド：GCP
・ソースコード・バージョン管理：Github
・タスク管理ツール：Jira
・CI/CD：Circle CI・Github・Jenkins etc.