PyTorchの案件一覧

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該当件数:21

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案件内容

深層学習を利用した行動分析やグラフ学習の実装と評価
【環境】

OS: Windows、Linux

開発言語: C、C++、Python

フレームワーク等: Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、Mecab、BERT 等

必須スキル
必須スキル: ・Pytorch や Tensorflow を用いた、GPU を活用した開発経験がある。
・英語でのディスカッションができる。
・英語での指示を理解できる。
案件内容

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

必須スキル
論文等が読める上で、DLのアルゴリズムをC++に移植したり応用開発出来る方
Pythonを用いた画像処理の経験 (OpenCVなど)
PyTorchを用いた画像認識モデルの構築経験
既存のGitHubのコードを回すだけでなく、構成要素を理解しカスタマイズできる方
英語論文を読み理解できること(画像認識分野)
案件内容

(1)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

  (得意な分野のプロジェクトに参画)

(2)開発・現場実装

   エッジデバイス実装、クラウドデプロイ

(3)資料作成・顧客折衝

   定例MTGにおける資料作成・報告

(4)自社AIプロダクト企画

   プロト開発

必須スキル
・Deep Learningライブラリ(PyTorchやTensorFlow、等)を利用した実装経験
・上記で実装したものを実際にサービスへ組み込んだ経験(クラウド、オンプレは問いません)
案件内容

■概要

動画を解析し、3Dモデルを作成し、モデルに対して点数等を表示させるサービス開発のデータサイエンティストを担当いただきます。
■業務

・論文読解・データ処理、分析、モデル設計構築

・上記に付随するドキュメンテーション
■環境

Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender

必須スキル
・C++ または Pythonを用いた開発経験
・pytorch / tensorflow などの機械学習ライブラリを用いた開発経験
・Gitによるプロジェクト管理
・英語でリファレンス・論文等が読める
案件内容

複数AIプロジェクト内で適性にあった動画像エンジニアとして参画いただきます。
業務

・顧客折衝、要件定義(適正によって)

・モデル設計、構築・ドキュメント作成
開発環境

・言語:Python

・Deep Learningフレームワーク: PyTorch

・OS:Linux

必須スキル
・Pythonをもちいた開発経験
・Git等開発ツールの知識と実用経験
・機械学習の研究開発に強い関心・興味がある
・理工学系の専門性を持ち論文(英語)が読める
案件内容

【業務内容】AI技術に特化したエンド企業の開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。
【PJ事例】・大手自動車メーカー向け外観検査システム・大手食品企業向け印字検査システム・生産の需要予測 等
【開発環境】PythonGitHub

必須スキル
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習や深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験
案件内容

■業務内容
工場内動画を用いた工場のスマート化(工程分析や異常検知など)

■業務内容
・最新論文の迅速な調査
・論文をもとに素早く実装、検証
・作成したモデルをライブラリ化

必須スキル

・機械学習、深層学習、統計学
・画像分析

案件内容

複数AIプロジェクト内で適性にあった自然言語処理のエンジニアとして参画いただきます。

業務
・顧客折衝、要件定義(適正によって)
・モデル設計、構築
・ドキュメント作成

開発環境
・言語:Python
・Deep Learningフレームワーク: PyTorch
・OS:Linux

必須スキル

・Pythonを用いた開発経験
・Git等開発ツールの知識と実用経験
・自然言語処理の専門性や研究実績
・チーム開発に必要なコミュニケーション能力

案件内容

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装
・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

必須スキル

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解(線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど)
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル(ビジネスレベルの日本語)
※全てを満たしている必要はございません。

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