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【AIエンジニア】コールセンター向けAIエンジニア（音声認識）の求人・案件
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案件概要
| 職種 | |
|---|---|
| 案件内容 |
大手コールセンターのクライアントにてPoCや実用システムを構築するエンジニアが不足しており、特にコールセンター系由来の音声データ処理のエキスパートを募集します。 経験・スキルに応じてタスクをご依頼する想定です。 |
| 必須スキル | ① 音声処理・信号処理の基礎知識
デジタル信号処理（DSP）
サンプリング理論、スペクトル解析（FFTなど）
ノイズ除去・音響特徴抽出（MFCC、Spectrogram、Pitch等）
② 音声認識・合成関連の技術
ASR（Automatic Speech Recognition）：音声→テキスト
TTS（Text to Speech）：テキスト→音声
主要なライブラリ例：
SpeechRecognition, Kaldi, wav2vec2.0, ESPnet, Whisper (OpenAI) など
③ 音声データの前処理とアノテーション、ノイズ除去（Denoising）
音声区間検出（VAD: Voice Activity Detection）
話者分離（Diarization）
アノテーション（ラベリングツールの活用、ex. Audacity, Praat）
④ プログラミングとツール活用スキル
Python（NumPy, Pandas, LibROSA, PyDubなど）
音声ライブラリ：LibROSA、torchaudio、soundfile
データパイプライン構築：音声→特徴量→モデル入力
クラウド連携：Google Speech API, Azure Speech, AWS Transcribe等
⑤ 機械学習・深層学習の基礎、音声認識モデルに関する知識（RNN, LSTM, CNN, Transformer系）
PyTorch / TensorFlowでのモデル実装
HuggingFaceモデルの転用（例：wav2vec2.0）
⑥ 応用領域に応じた理解
多言語対応（言語モデルへの理解）
音声UI / コールセンター業務への適用知識
字幕生成・文字起こし支援での品質評価（WERなど）
医療・教育分野への応用
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| 稼働率 | 100% |
| 面談回数 | 1回 |
| 稼働日数 | 週5日 |
| 募集人数 | 1人 |
