TensorFlowの案件一覧

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

■業務概要
・社内開発するシステムの要件定義／基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験
・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験
・保守運用（メンテナンス、障害調査など）

■担当工程：要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守
■開発手法：ハイブリッド
■企業情報
弊社は、IoTやAIなどを活用し「カーシェア」と「エネルギーマネジメント」を組み合わせた、全く新しいサービスを開発・提供するスタートアップです。

■開発チーム構成
開発組織全体で13名
プロダクトオーナー：1名
PM統括：1名
エネルギーマネジメントシステム：PM1名、SE1名、PG3名、インフラ1名
カーシェアシステム：PM1名（+パートナー企業）
SGW、車載器：PM1名、IoTデバイス開発PM1名（+パートナー企業）
運用監視補助1名
インフラ：1名

■チームの役割
eモビリティをマネジメントするプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ要件定義から運用まで一連の流れをスムーズに遂行していただきます。

　❐ AIシステム：
　カーシェアリング利用とバッテリーの効率利用の両立を可能にします。
　ビッグデータを活用した充放電制御のための各種パラメータの予測にはAIによる最適化を行う予定。

　❐ カーシェアリングシステム：
　顧客向けサービスの提供（カーシェアアプリ含む）、車両の管理が可能。

　❐ エネルギーマネジメントシステム：
　AIを活用した、充電器の管理、再生可能エネルギーのコントロール、効率利用が可能。

■募集背景
既存システム開発の機能拡張や改修のための増員

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

・社内開発するシステムの要件定義／基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験
・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験
・保守運用（メンテナンス、障害調査など）

・GPT-4やLlama 2などの大規模言語モデルを用いた自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、
ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。
・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。
・対話型AI技術に関する最新のトレンドを把握し、必要に応じてその知識をチームや社内で共有していただきます。

査定AIモデル構築のロードマップを検討する中で、今後、業務現場で使えるApp開発とモデル精度向上の両方を同時に進めていく必要あり

・アルゴリズムリサーチ：画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化
・開発・現場実装：エッジデバイス実装、クラウドデプロイ
・資料作成・顧客折衝：定例MTGにおける資料作成・報告
・自社AIプロダクト企画、プロト開発

◇業務内容：
・研究論文の調査
・新規モデルの実装/検証/最適化
・モデルの学習・最適化
・データ管理
・AIアプリの開発
・GitHub / Paper with Code 等のサイトから研究論文を調査
・新規モデル及び手法の実装を行う
・データ収集次第逐次アップデート

◇具体的な業務内容：
・データ調達
当社のデータチームと連携を取り、データを作成します。
アノテーション要件作成・前処理が含まれます。
・映像解析モデルの開発
論文を調査して、最もビジネス要件に合ったAIモデルを選びます。
テストデータを使って、学習させつつ選定することもあります。
・AIモデルの実装
モデルをビジネス要件に合うように学習し、デプロイします。
デプロイ後に速度や精度を最適化します。
・精度改善
実務運用での課題点を洗い出し、モデルをアップデートします。

◇使用しているツール：
・python (pycuda, cupy, numpy, pandas)
・tensorflow
・pytorch
・TensorRT
・ONNX
・C++ (コード解読)
・AWS (EC2 / S3)
・CVAT
・fiftyone

クライアントにてMulti Agent Simulatorを使用した事業展開を進めており、検討・実装を行って頂きます。

具体的に。。
・ファインチューニングをしていき精度を高めていく。
・現場PMとディスカッションをし、方向性・手法の検討
分野：ジェネレ―ティブAI（生成AI）技術

Web3時代のプラットフォームのレコメンドエンジンの実装・運用業務をお願いします。
【想定業務】

- アプリ内のコンテンツをユーザーの嗜好に合わせてレコメンドするアルゴリズムの研究・実装

- 既存レコメンドエンジンの効果測定、パラメータ更新、チューニング

- 新しいレコメンドアルゴリズムの調査研究
※Colab上でPythonを使用する想定です。
＜現在の開発技術スタック＞

・開発言語：Golang

・クラウド：AWS / GCP

・コンテナ技術：Docker

・監視：Stackdriver / CloudWatch

・DB：Cloud Datastore / MySQL

・構成管理：CloudFormation

・CI/CD：CircleCI / GitHub Actions

・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築

・災害や事故を判定するモデルの精度向上

・SNSの解析・データ分析
【概要】

Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。

今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。
【開発環境】

・言語:Python

・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow

・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack

・貸与マシン:MacBook Pro

【開発手法】

プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり