PyTorchの案件一覧

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該当件数:44

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案件内容

生成AIを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。

必須スキル
・Pythonでの実務経験
・ライブ配信アプリに興味のある方
・GANの基本原理の知見
・TensorFlowの経験
・PyTorchの経験
・画像生成AIの経験(画像のリサイズ、正規化など)
・実践可能なモデル評価の理解(単純な損失関数の計算など)
案件内容

【概要】
・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当
・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的
・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発
※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション

【業務内容】
・技術開発
-機械学習や(生成系を含む)AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査
-技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施
-モック開発
・組み込み
-モック開発からシステム開発へのブリッジ
-実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

【環境】
・Python、Javascript、Typescript
・Azure、AWS
・postgresql
・github

必須スキル

・データサイエンスの知識理解
・レコメンド、広告配信、検索での実務経験
・Pythonを使ったデータ分析、前処理に関わる経験
・TensorFlow, Chainer, Keras, PyTorch等を用いてモデルをチューニングした経験
・ユーザーやプロダクトチームとコミュニケーションを取りながらの仮説構築とその分析・検証をした経験

案件内容

農業系LAI簡易推定について植物の葉っぱの面積を画像認識で測る画像系AIモデルを開発するプロジェクトに参画していただける方を募集しています

必須スキル
・Python / PyTorch or Tensorflowの経験
・画像処理・画像系AIモデルを開発経験、評価経験
・セグメンテーション経験
案件内容

【概要】
・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析
(中期でLLMモデルが必要と想定している)
・機械学習等のモデル:AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価

【ポジション】
・データサイエンティスト
・データエンジニア

必須スキル

【データサイエンティスト】
・データ分析の実務経験がある (2年以上)
・主にPythonを用いたデータ分析
・Scikit-learn, NumPy,
Pandasなどのライブラリを用いたデータ分析、統計、機械学習モデリングの経験
・Tableauを用いて分析結果などのレポーティングなどを行った経験

【データエンジニア】
・データ分析基盤あるいはサーバーサイドの開発実務経験がある (3年以上)
・主にPython, Java, Scalaなどの言語での開発経験がある
・AWS/GCPを使ったシステム開発を行った経験がある
・Airflow, Athena, Redshift, ECS/ECR,
snowflakeなどを利用したシステム開発を行った業務経験がある

案件内容

■概要
 「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援
■工程
 2023/02~2024/03:概念設計、(研究の)要件定義
 2024/04~2024/06:信用スコアリング機能試作開発準備
 2024/07~2024/11:信用スコアリング機能試作開発(評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し)
 2024/12~ :信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価
■業務内容
・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント(機能)である、機械学習モデルを用いた信用スコア生成機能の研究開発の支援
 - (主要な作業)方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価
 - (発生可能性のある作業)評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新

   

※追加や変更が発生する可能性あり
※重視する点を★としています
 AIフレームワーク :★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補
 コンテキスト収集用途 :★Fluentd★ FluentBit
 プログラム言語(メイン) :未定
 プログラム言語(採用可能性あり):Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け
 DB(Tobe) :★YugabyteDB等のNewSQLが候補
 DB(単一環境での試作段階):PostgreSQL, MySQLほか(こだわらない)
 DPU :NVIDIA BlueField-2 DPU
 OS :AlmaLunuxほか
 その他開発に利用するツールや環境:Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか

必須スキル
★AIフレームワーク(PyTorch, TensorFlowのいずれか)を用いた開発経験がある方
・新規開発の案件において要件定義をもとにアーキテクチャ設計、プログラム設計、データベース設計、実装を経験されたことがある方
・研究要件や評価観点、調査会社の事前調査結果をもとにコンポーネントの設計や実装を独力で検討可能な方
・研究PJならではの進め方に抵抗がない方(研究要件に基づく仮説に沿い、評価計画、設計、試作、評価を行う。明確な開発要件がない。)
・日本語でビジネスレベルの会話および読み書きを行える方

 

★重要視
案件内容

画像認識AIモデルの生成およびアルゴリズム開発

・AI学習用データセットの収集および、モデル開発
・AIモデルの精度向上および自動化システムの仮説と検証
・その他開発アイテムの整理・開発と検証の計画
・統計データの解析業務

【概要】
不妊治療を行っている医療機関向けに精子選別AIシステムの開発を行っており、
画像における機械学習エンジニアを募集しております。

【フェーズ】
システムの精度上げ

【ロール】
データ分析→実装までを一貫して行って頂きます。
※軽量化の対応も想定

必須スキル
・Pythonを使用した開発経験
・Linux環境での開発
・Tensorflow or PytorchのいずれかのフレームワークによるAI生成の実務経験
案件内容

・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

必須スキル
・PythonおよびPyTorchでの開発ご経験
・Pytorch distributedの使用ご経験
・PyTorchライブラリの改造ご経験
・SQL/機械学習の知識・ご経験
・読み書きレベルの英語
・AWSといったクラウド利用ご経験
案件内容

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

必須スキル
・最低限の数学・コンピュータサイエンスの素養(線形代数、確率統計、情報理論、計算機アーキテクチャ、アルゴリズムなど)
・PyTorchを使ったディープラーニングシステムの開発経験
・生成AIを始めとした最新の技術への興味、キャッチアップ力
案件内容

・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。

必須スキル
・PythonおよびPyTorchでの開発ご経験
・Pytorch distributedの使用ご経験
・PyTorchライブラリの改造ご経験
・SQL/機械学習の知識・ご経験
・読み書きレベルの英語
・AWSといったクラウド利用ご経験

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