| 案件内容 |
・IPを使ったエンタメ業界のクライアントでの自然言語処理・AIエンジニア業務 ・Vtuberやデジタルヒューマンなど、AIを使ったエンタメ事業。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonを用いたプログラミング経験
・自然言語処理の経験
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AIエンジニアの案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数：169件
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| 案件内容 |
Web3時代のプラットフォームのレコメンドエンジンの実装・運用業務をお願いします。 - アプリ内のコンテンツをユーザーの嗜好に合わせてレコメンドするアルゴリズムの研究・実装 - 既存レコメンドエンジンの効果測定、パラメータ更新、チューニング - 新しいレコメンドアルゴリズムの調査研究 ・開発言語：Golang ・クラウド：AWS / GCP ・コンテナ技術：Docker ・監視：Stackdriver / CloudWatch ・DB：Cloud Datastore / MySQL ・構成管理：CloudFormation ・CI/CD：CircleCI / GitHub Actions |
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| 必須スキル | – 機械学習のモデル実装、数理最適化などの実務応用経験がある方（例えば以下のようなご経験のある方）
– 大学/研究機関で数理モデル、統計モデルの研究・論文執筆をした経験のある方
– AI系スタートアップや、メガベンチャーのR＆Dチームでのモデル構築経験のある方
– 金融機関でクオンツ・アクチュアリーの経験がある方
– pandas、sklearn、pytorch、tensorflowなど統計パッケージを活用してノイズの多いデータの基本統計量を把握しながら適切な前処理を効率的に行える・行ったことがある方
– 古典統計学、ベイズ統計学、時系列解析など基本的な統計学の知識を有している方
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| 案件内容 |
・プロダクト：LLMを駆使したAIチャットボット ・日々更新されるGenalative/生成系AIについての情報/技術をキャッチアップし、トライアンドエラーを通してプロダクトの改善 |
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| 必須スキル | ・ChatGPT等の生成系AIの実務経験
・Python等の自然言語処理のご経験
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【Python】toB向けSaaSプロダクトの求人・案件
リモート/在宅
| 案件内容 |
・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析 Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。 ・言語:Python ・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン:MacBook Pro 【開発手法】 プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
・Deep Learning を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験：2年程度
・NLPの分類などの実務経験があること（分類(多項分類)、クラスタリング、要約、NER(固有表現抽出)）
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| 案件内容 |
クライアントでは、Deep Learningを使ってSNS上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learningなどの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集いたします。 ・Deep Learning を活用した新たな Webサービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析
【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境：Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン：MacBook Pro |
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| 必須スキル | ・Deep Learningを用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験：2年程度
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
・NLPの分類などの実務経験
・分類(多項分類)／クラスタリング／要約／NER(固有表現抽出)
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| 案件内容 |
主に建設系会社向けSaasにおける、機能改修・新規AIサービスの開発をしていただきます。 （サービス概要） ・自然言語モデルやChatGPTがサービスに実装されており、建設会社の担当者の代わりに、クライアントや社内関係者との一般的なコミュニケーションを代行する。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・自然言語系(LLM:大規模言語モデル)の開発経験があること |
| 案件内容 |
主に設計事務所向けSaasにおける、機能改修・新規AIサービスの開発をしていただきます。 （サービス概要） 設計段階での内装もしくは外観デザインを視覚化するサービスになります。 キーワード（テキストべース）、もしくは画像を入力データとし、そこから自動でイメージ画像が生成されます。 |
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| 必須スキル | ・画像生成モデルの知識、経験
(Generative AI、Stable Diffusionなど)
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【AIエンジニア】製薬企業 生成モデルのPoCの求人・案件
リモート/在宅
- 〜¥800,000 /月
- AIエンジニア
- 東京都
- 医療・福祉・ヘルスケア
| 案件内容 |
製薬企業で生成モデルのPoCを予定しており、ベンダーサイドでエンジニアをお願いする想定です。 ベンダー PM1名 エンド（製薬企業） 2名 ・GPT ファインチューニング ・Text to SQL ・生成モデル等の調査 ・上記モデルの検証、実装 |
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| 必須スキル | ・自然言語処理案件の経験
・機械学習関連の研究開発経験
・機械学習モデルのサービス実装経験
・GPTの知識（業務経験は尚可）
・課題解決能力
・コミュニケーション能力
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| 案件内容 |
某光学メーカーの研究開発部門の論文を評価実施、性能評価の実施や個別課題への落とし込み 5名規模のプロジェクトとなります。 |
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| 必須スキル | ・機械学習、深層学習の基礎知識
・Python 経験1年以上
・C++ 経験1年以上
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| 案件内容 | ■概要 カメラ及びセンサーから取得した画像やログ情報を基に、推論モデルを開発し、データの取得から分析対象の状態を推論するまでの仕組みを構築する。 実装したい機能のアイデアをベースに、技術調査をしながら要件定義も行っていく。 研究開発の検証内容に応じて、必要なAiネットワークモデルを選定し、Aiモデル学習・チューニングを実施。 （Aiモデルについてはゼロベースでの開発ではなく、汎用モデルかBPのアルゴリズムを適用する可能性あり） ■ポジション 研究開発PJTにおけるプロトタイプ開発のリーダー ■開発環境 ・アジャイル方式 ・Azure |
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| 必須スキル | ・C＃、Unity、Pythonの実務経験
・YOLOの実務経験
・クラウド上での開発経験
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