PyTorchの案件一覧

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

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