PyTorchの案件一覧

Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIの進化により、単純なテキストから高品質な画像を生成することが可能になりました。
最近では、テキストでの制御だけでなく、ControlNet、LoRA、IP-Adapterなどの狙った画像を作り出すための様々な技術が日進月歩で登場しています。
このような技術を活用し、ECサイトや広告用の画像生成サービスを展開しています。
【具体的な業務内容】
・実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上
・最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装
・生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発
・GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化

【例となる技術】
・PyTorch
・Stable Diffusion
・ControlNet / IP-Adaptor / LoRA
・ComfyUI
・AWS / RunPod

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。
【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【特徴】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

医療分野の画像診断AI（人工知能）を開発しています。
「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。
当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。
【募集概要】
内視鏡AIの製品開発に関連した画像分類・認識モデルを作成するためのモデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発
【利用技術】
Python (PyTorchを元にして、torchvision, pytorch-image-models, mmcv(mmdetectionなど), visslなどを利用します)

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。
【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【特徴】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

＜具体的な業務内容＞
・機械学習ライブラリの組み込み開発
・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入
・国際会議、論文などによる技術調査
・ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など

クライアント分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発を推進いただける方を募集致します。
クライアント社内でも重要なプロジェクトとなり、優先度が高い案件でざいます。
※英語話者であれば日本語力がN1以下でも検討可能です。

・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

・LLMの追加学習を行うOSSフレームワークを使い、追加学習を実行できるDocker環境を構築する。
・構築した環境内で、オープンモデルに対して追加学習を実行。
・作成した環境の概要や使い方について、ドキュメントでまとめる作業が発生。
・追加学習を再現するために必要なコードやスクリプトをJupyter Notebookでまとめる。

・体制（人数やレポートライン等）：PM1名、エンジニアマネージャー1名、SE1名
　ー作業指示はPMもしくはエンジニアマネージャーから実施予定。

・稼働率：50％
・稼働環境：フルリモート
・契約期間: 2023年08月01日 ～ 2023年09月30日 ※継続の可能性あり

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