PyTorchの案件一覧

農作物の市況見立ての不透明性を解決するAI開発プロジェクト

業務内容・期待役割
機械学習エンジニアとして、AI開発をリードいただく。

AIの要件定義、リサーチ、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
検証設計、データセット整備、精度検証
顧客への進捗・成果報告の支援

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.

アサイン先案件
金融業界の法人営業DXに対し、AI活用施策の明確化・AI基盤・データ基盤の設計を行うプロジェクト。

業務内容
・定例会や情報ヒアリング・議論にて一定の常駐対応を行い、AI施策の設計や、AI基盤・データ基盤に関する支援を実施。
・AIアーキテクトの観点から、非構造データの構造化など、データ整備に関する助言・レビューを行う。
・定例・常駐で得た情報を整理し、方針提案や助言を加えた上で、報告資料の作成に関与する。

期待役割
・AIアーキテクトとして、法人営業の課題・対応策に対して具体的なAIソリューションの設計を実施。
・AIアーキテクトとして、データ活用・データ整備に関する設計を実施。
・実装作業ではなく、アーキテクチャ・ソリューションの設計レビューや技術方針の検討が主な役割。
・幅広い技術知見を活かし、施策全体・基盤設計全体を俯瞰的に支援できること。

・Python、PyTorchのプログラミングスキル
・AI開発を伴うPoCの実務経験
・AI開発プロジェクトでのソリューション設計経験
・機械学習・データサイエンスの知見、先端技術へのキャッチアップ能力
・仮説構築・検証のPDCAを高速に回す能力
　┗非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

・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

自動車領域開発を主としている顧客にて、FY25よりAIの具体的取り組みが開始されており、
今回画像データを元に車両を動かす判断をさせるためのE2E AIモデルの構築がテーマの取り組みが始動しています。
自動運転の方式は、E2E方式であり全ての判断をMLモデルに委ねるため、MLモデルの開発とそのデータ作りが主なPJ概要となります。
（マルチカメラ（静止画・動画など）から車の経路を出力するモデルの作成を行う）
上記PJ始動に伴い、モデル検討及び構築、検証、分析へのご支援相談となります。

画像処理およびAI（人工知能）技術の研究開発・製品化を行う技術系ベンチャー企業にて、プロダクト開発体制の強化に伴い、新たなエンジニア要員の増員を検討しております。

候補者様のご経験・スキルに応じて、以下のようなクライアント向けプロダクトの開発支援をご担当いただく予定です。

【想定プロダクト・開発領域】
※ご経験に応じて、いずれかまたは複数をご担当いただきます。

・自動車向けの画像認識・画像処理AI技術を統合したソリューションパッケージ
（例：車載カメラ用のブレ補正、HDR補正、超解像、物体検出など）

・軽量かつ高速なディープラーニング推論エンジン
（例：エッジデバイスでのリアルタイム処理を実現する最適化済み推論ライブラリ）

・車載・モバイル・産業機器向けのエッジAI基盤
（例：SoC上での低消費電力かつ高精度な推論処理実装）

など

• NER（Named Entity Recognition）およびEntity Linkingを行う深層学習モデルの精度向上に関する実験・検証を担当
• 弊社PMの指示のもとで業務を進めるが、自主的にモデル改善案の提案・実験計画の立案・実行ができることが望ましい
• 週1回の進捗報告資料の作成および報告を主担当として実施
• 関係者がデータサイエンティストや自然言語処理の研究者であるため、資料は技術的な正確さと検証内容の充実が重視される
• このプロジェクトへのPMの関与は最大週0.2程度の想定のため、自律的な働きが求められる

【技術面】
– Pythonでのプログラミング経験
– transformersライブラリの利用経験
– Pytorchの利用経験
– GPUサーバーを用いたDocker環境での開発経験
– 深層学習モデルの精度向上を目的とした実験計画の立案・実行経験

【ドキュメント作成・報告】
– 実験結果のレポート作成能力
– Notionを用いたテキストベースの資料作成が中心のため、PowerPointの利用経験は必須でない
– 構造化したテキストが書けることが必須
– 必要性に応じて、グラフやポンチ絵の作成など周囲の人間が理解しやすい表現を行うことができることを求めます
– 実験結果の口頭報告ができ、PMに代わりデータの詳細を説明できる
– PMはデータやモデルを事細かに確認するほど関与しない想定のため、細かい点についても責任感をもって取り組んでいただくことを求めます

【ソフトスキル】
– 複数のプロジェクトが並行して進む環境のため、必要性に応じ、周囲からの働きかけがなくとも、自ら相談・報告を行えるコミュニケーション能力
– 大量のテキストデータを必要に応じて目視確認し、適切な検証データを作成する注意力
– 研究的側面に加え、ビジネスでの実用化を見据えた視点で業務を進められること
– モデルの精度向上を目指すが、状況に応じて異なるアプローチや手法の使用も視野に入れる
– ビジネス課題の解決に向けた意識を持ち、実務に直結する成果を重視する

・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。