AIエンジニアの案件一覧

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該当件数:490

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案件内容

AIエージェント化、セマンティックモデル、データカタログ整備を横断的に実行し、検証~運用をドライブして経営に寄与する示唆創出を実現する。

技術者ランク:リーダ・サブリーダ相当

必須スキル

・データ分析の自走経験
目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、とここまでの手順のドキュメント化まで独力で推進できる
・Snowflake, BigQuery, Amazon Athena, Databricks, Oracle Analytics等データ分析基盤の実務経験
データ分析の推進を目的としたデータ分析基盤の基本検討、構築、運用いずれかの経験
・データベース知識
データ分析基盤検討に必要な設計を理解し、DBやSQL等のクエリ操作ができること
・ステークホルダー調整力
関連組織とのデータ調達・優先度策定・進捗/リスク管理
・案件を独力で推進できる、またはメンバーを指揮してプロジェクトをリードした実務経験

案件内容

現在新規のサービス開発、及び生成AIを使ったレポートのチェックなど複数のPoc作成を進めています。
新規のサービス開発とPoc作成の継続及び実装化を行っている中で、フロントエンド側と、バックエンド側API両方の開発業務をご担当いただきます。

必須スキル
・React(TypeScript)での開発経験
・Pythonでの開発経験
・AWSの実務経験がある
案件内容

・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。
・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、
 機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【参画メリット】
・フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。
・モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。
・マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザに使っていただけます。

【技術環境】
・開発言語:Python
・インフラ:GCP
・分析・モニタリング基盤:BigQuery、Tableau、Looker Studio
・その他:Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

必須スキル

・数十万以上のユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用をされたご経験
・技術選定、要件定義などの上流工程のご経験
・GCPやAWSのサービスを用いた機械学習のご経験

案件内容

AI駆動で開発されたモック版アプリをもとに、「ラストワンマイル実装(API接続〜デプロイ)」をやり切り、監視設計・運用保守・障害対応・軽微改修まで横断して現場で安定稼働と定着を支える役割です。

必須スキル

■スキル
・Python(1年以上)
・FastAPI でのAPI実装経験
・TypeScript(半年以上〜)
・React / Next.js / Nuxt.js いずれかでのフロント実装経験(軽微改修レベルでも可)
・モック/PoC後の本番化作業の経験
・API接続、周辺システム連携、設定・環境差分対応、デプロイ補助など
・既存コードの読み解き/軽微改修/リファクタができること

■外部サービス・連携
・外部API連携の実務経験(サービス種別不問)
・OpenAI / Azure OpenAI / Microsoft Graph 等の経験
・AIアプリの運用に必要な“つなぎ込み”や調整ができること

■OS/運用
・Linuxの基本操作(1年以上目安)
・モニタリング/ログ/アラートの設計または運用経験
・インシデント一次対応、原因切り分け、軽微改修の経験
・手順書整備や運用改善など、安定稼働に向けた地道な対応ができること

■経験
・Webサービス/業務アプリの開発または運用保守経験
・本番環境での障害対応・改善経験(小さくてもOK)
・複数の関係者(開発・運用・現場)と調整しながらタスクを進めた経験

案件内容

・図面データを入力として必要情報を抜き出し必要情報が書かれているか判定を行うAIのPoC
・Pythonおよび生成AI(AOAI or その他)

必須スキル

・生成AI(Azure OpenAIなら尚よし)とPython

案件内容

お客様先のデータサイエンス部署にて、レコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。

・Python、SQLなどを用いた各種機械学習モデルをレコメンデーション施策に適用、実装開発
└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供

【対応工程】
要件定義以降

必須スキル

・Pythonを用いた開発の実務経験 3年以上
・要件定義設計以降の経験 1年以上
・API開発の経験 
・SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 1年以上
・AWS等のクラウド環境での開発経験
・Dockerを利用した開発経験

案件内容

・アサイン先案件
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与。

・業務内容・期待役割
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
・ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
・他のAIエンジニアのマネジメント、成果物 (コード・報告資料) の品質管理
・PMとの連携、顧客への技術的説明

必須スキル
・Python、PyTorchのプログラミングスキル
・AI開発を伴うPoC〜小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
・エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
・顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
・機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
・開発検証環境の構築・運用・外部サービス (API) の利用に関する基礎スキル
・仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
・非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力
案件内容

toC,toB向けシステムのAIサービス開発の作業をお任せする想定です。

必須スキル

・Pythonを用いた開発経験(3年以上)
・生成系AIを用いたサービス開発経験(サービスは社内・社外向け問わず)
・AWSサーバレスサービスでの開発経験

案件内容

アサイン先案件
・社内規定等のナレッジデータを用いたRAGシステムを構築し、社内規定等に関する質問を回答できるAI ヘルプデスクを開発するプロジェクト

業務内容・期待役割
機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。
 - 社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する
 - RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する
 - RAGシステムにおける要件定義、開発
 - RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発
 - 検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告
 - 弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告
 - 内部MTG及び顧客との定例MTGの出席
 - ※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

必須スキル
– Pythonのプログラミングスキル
– LLMを用いたソフトウェアの開発
– AI開発を伴うPoCの実務経験
– RAGに関する知見、先端技術へのキャッチアップ能力
– AzureのAI search を用いた開発
– コードおよび検証に関するドキュメンテーション能力
案件内容

建設業界のDXを推進するため、AI・データサイエンス技術を駆使して専門的な技術文書から価値あるデータを抽出・構造化するプロダクトを開発しています。

プロダクトのコア技術となるデータ解析、自然言語処理、機械学習モデルの開発をリードし、建設業界が抱える課題解決の最前線で活躍していただける方を募集しています。

主な業務:
・Pythonを用いたPDFドキュメントの解析とデータ抽出ロジックの開発
・自然言語処理(NLP)技術を活用した、専門用語や重要情報の抽出・構造化
・建設ドメインに特化した機械学習モデルの設計、開発、評価、改善
・pandasやnumpyを用いた大規模データのクリーニング、前処理、分析
・抽出したデータを活用するためのAPI設計・開発
・Cloud RunやCloud SQLなど、GCPサービスを活用したデータ分析基盤の構築・運用

必須スキル
・Pythonを用いたデータ分析またはソフトウェア開発の実務経験
・pandas, numpyなどのライブラリを用いたデータ処理・分析の実務経験
・機械学習(ML)または自然言語処理(NLP)に関する基本的な知識と実装経験
・Git/GitHubを利用した開発経験
・専門文書からの情報抽出(IE)や固有表現抽出(NER)に関する知見・開発経験
・TransformersやBERTなどNLPモデルに関する知識・利用経験

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