PyTorchの案件一覧

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該当件数:38

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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
案件内容

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)

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
・医療分野における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事
・基本的な技術だけでなく、学習のデバッグ技術を理解していること
・英語論文を読み理解できること(画像認識分野)
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
案件内容

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。

必須スキル
★PythonおよびPyTorchでの開発経験
★Pytorchライブラリ自体の理解と改造ができるスキル・知識
★Pytorch distributedの使用経験
・SQL/機械学習の知識・経験
・読み書きレベルの英語
・クラウド利用経験
※★項目は特に重要でありこちらが無い方はお見送りの可能性が高いです。
案件内容

・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。

必須スキル
・自然言語処理、機械学習の基本的な理論とアルゴリズムについての理解
・PythonまたはR等のプログラミング言語での開発経験
・TensorFlow、Keras、PyTorch等の機械学習フレームワークの利用経験
・コミュニケーション能力があり、チームワークを大切にされる方
・対話型AIシステムの開発経験
・AI関連の学位(学士以上)または同等の職務経験
・大規模なデータセットを扱った経験 ・クラウドサービス(AWS, GCP, Azure等)の経験
・SQLなどのデータベース技術に対する理解
・AI倫理に関する理解
案件内容

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

必須スキル
・自走できる方
・pythonでの開発経験(3年〜)
・frameworkを利用したモデリング経験(2年~)
・tensorflow/pytorch/etc
・decoder/encoder型のモデル経験(1ヶ月~)
案件内容

・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

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、オンプレは問わない)

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