農業・林業の案件一覧

■担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,データ分析
■開発手法：アジャイル
■案件の内容
当社の営農向けアプリ開発チームにおける機械学習エンジニアとして衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。

営農アプリでは衛星データを活用した農地の土壌解析や農作物の生育診断を行っており、予測モデルの作成や精度向上、自動化などに取り組んでいただきます。
将来的には、この解析結果を活用し、使うべき肥料のレコメンドなど農業のコストダウン・効率UPに向けて農家さんをサポートできる機能を開発していきたいと考えております。

【開発環境】
・言語：Python
・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc…
・DB：PostgreSQL ( PostGIS )
・インフラ：AWS / GCP
・バージョン管理：Git
・リポジトリ管理：GitHub
・GISツール : QGIS
・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

・画像処理関連の機械学習エンジニアとしてのご経験を目安として３年以上お持ちである方

自社プロダクトの開発に携わって頂きます。
当社のプロダクトは自治体の農地調査に関する課題を解決することを目的としたWebアプリケーションです。
ユーザーからの要望も大切にしながら、ユーザーの抱えている課題の本質はどこにあるのか、複数のユーザーの要望をかなえるためにはどうしたらよいか、など多角的な視点を持って機能の開発を進めています。
また、実装時のエンジニア自身のアイディアも大切にし、最適なシステム構築を目指しています。
現在、活用いただける自治体さんが着実に増えており、ユーザー増加に伴う負荷に耐えうるシステムにするべく全体的なパフォーマンス改善にも取り組んでおります。

【キャリアステップ】
ご経験やご志向性に応じて検討しますが、まずはバックエンド/フロントエンドなど得意な箇所の開発から携わっていただき、段階的に他技術へスキルを広げ将来的にはフルスタックエンジニアを目指していただきたいと考えております。
業務委託メンバーとのコミュニケーション、新規プロダクトの立ち上げフェーズにおける技術選定やプロトタイプ開発など様々な案件に携わっていただける可能性がございます。
【開発環境】
言語 : Typescript / Python
ライブラリ・フレームワーク : React, Redux / Next.js / Django REST framework
DB : PostgreSQL(PostGIS)
インフラ : AWS（ EC2 / EKS / S3 / RDS等 ）
バージョン管理：Git
リポジトリ管理：GitHub
コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

・Python/Rustでの開発経験

機械学習エンジニアとして衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。

【具体的には】
現在、下記プロジェクトが進行しており、一緒に取り組んでいただきたいと考えております。
・現在人手で作成されている農地の区画情報(ポリゴン)を予測モデルを用いて予測し、農地ポリゴンの作成効率の向上を図る
・ ACTABAにて利用している耕作放棄地率予測モデルの精度向上
・デタバにて利用している作物種類判定モデルの精度向上
・気象データ（日射量、降水量など）活用方法の提案

【開発環境】
・言語：Python
・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc…
・DB：PostgreSQL ( PostGIS )
・インフラ：AWS / GCP
・バージョン管理：Git
・リポジトリ管理：GitHub
・GISツール : QGIS
・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord