TensorFlowの案件一覧

・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。

■業務内容
設計、実装、テスト

生成AIを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。

【概要】
・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当
・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的
・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発
※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション

【業務内容】
・技術開発
-機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査
-技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施
-モック開発
・組み込み
-モック開発からシステム開発へのブリッジ
-実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

【環境】
・Python、Javascript、Typescript
・Azure、AWS
・postgresql
・github

・データサイエンスの知識理解
・レコメンド、広告配信、検索での実務経験
・Pythonを使ったデータ分析、前処理に関わる経験
・TensorFlow, Chainer, Keras, PyTorch等を用いてモデルをチューニングした経験
・ユーザーやプロダクトチームとコミュニケーションを取りながらの仮説構築とその分析・検証をした経験

農業系LAI簡易推定について植物の葉っぱの面積を画像認識で測る画像系AIモデルを開発するプロジェクトに参画していただける方を募集しています

【概要】
・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析
(中期でLLMモデルが必要と想定している）
・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価

【ポジション】
・データサイエンティスト
・データエンジニア

【データサイエンティスト】
・データ分析の実務経験がある (2年以上)
・主にPythonを用いたデータ分析
・Scikit-learn, NumPy,
Pandasなどのライブラリを用いたデータ分析、統計、機械学習モデリングの経験
・Tableauを用いて分析結果などのレポーティングなどを行った経験

【データエンジニア】
・データ分析基盤あるいはサーバーサイドの開発実務経験がある (3年以上)
・主にPython, Java, Scalaなどの言語での開発経験がある
・AWS/GCPを使ったシステム開発を行った経験がある
・Airflow, Athena, Redshift, ECS/ECR,
snowflakeなどを利用したシステム開発を行った業務経験がある

■概要
　「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援
■工程
　2023/02~2024/03：概念設計、（研究の）要件定義
　2024/04~2024/06：信用スコアリング機能試作開発準備
　2024/07~2024/11：信用スコアリング機能試作開発（評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し）
　2024/12~ ：信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価
■業務内容
・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント（機能）である、機械学習モデルを用いた信用スコア生成機能の研究開発の支援
　- （主要な作業）方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価
　- （発生可能性のある作業）評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新

※追加や変更が発生する可能性あり
※重視する点を★としています
　AIフレームワーク ：★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補
　コンテキスト収集用途 ：★Fluentd★ FluentBit
　プログラム言語（メイン） ：未定
　プログラム言語（採用可能性あり）：Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け
　DB（Tobe） ：★YugabyteDB等のNewSQLが候補
　DB（単一環境での試作段階）：PostgreSQL, MySQLほか（こだわらない）
　DPU ：NVIDIA BlueField-2 DPU
　OS ：AlmaLunuxほか
　その他開発に利用するツールや環境：Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか

画像認識AIモデルの生成およびアルゴリズム開発

・AI学習用データセットの収集および、モデル開発
・AIモデルの精度向上および自動化システムの仮説と検証
・その他開発アイテムの整理・開発と検証の計画
・統計データの解析業務

【概要】
不妊治療を行っている医療機関向けに精子選別AIシステムの開発を行っており、
画像における機械学習エンジニアを募集しております。

【フェーズ】
システムの精度上げ

【ロール】
データ分析→実装までを一貫して行って頂きます。
※軽量化の対応も想定

IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。
既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。
ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。
既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、
まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。

開発環境：
言語：Python 3.9/higher
基本ライブラリ：Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib