AIエンジニアの案件一覧

・小売業の予測モデル構築及び運用支援
【業務詳細】
・小売業における1日の商品の売り上げを予測、発注推奨数を計算する。
・予測モデルはすでに運用中のものがあり、一部のデータサイエンティストによってモデルの精度向上を行っている。
・需要予測モデルでのデータ加工、特徴量生成、売上予測の数字を使った店舗ごとへの発注推奨数計算ロジックの設計を受け取り実装していくのが主な業務。

・Python & Pandasによるデータ加工技術
・AWS(linuxサーバ)による開発経験

■プロジェクト：
大手通信キャリアのメディア「メニュー」「ポイントクラブ」「マイマガジン」等のレコメンドエンジンの運用、結果分析、チューニング

お客様に最適なコンテンツを提供するために、日々機械学習やロジックのチューニングを行っているチームへのアサインになります。
そのレコメンドエンジンの施策データ分析や、ロジックのチューニング・モデル生成等を担当して頂きます。

■作業内容
・pythonやAWS SageMakerを活用し、大規模な記事閲覧データからのレコメンドエンジンの施策データ分析
・お客様の閲覧記事の自然言語処理やキーワード抽出等を行う作業
・AWS構成/活用の最適化方針策定

・データ分析スキル（SQLなど)
・Python、SQL等の実務経験

■船舶に組み込まれたセンサー情報の構造化、基礎分析
■実際の大型船舶の運用実務に即した統計モデルの構築
■構築した統計モデルの実証及び精度検証、それに基づく改良
■実用化を担う実装部門との連携
■顧客との折衝においての技術的助言など

■Pythonライブラリを用いた機械学習、または深層学習の実務経験（3年以上目安）
■統計検定2級以上の統計的知識

・気象条件のパターンなどを調査の上、
気象予報データから消費者目線の単語を推測するAIモデルの概要設計、イメージ整理。
いくつかの消費者目線キーワードを元に、実際にSNSデータからどのようなキーワードが取れそうかトライアルの上、
本格的なサービス化に向けた企画を提案。
（テーマ絞り込みの検討。企画/分析を進めていく中で、サービス化メリットのあるテーマ検討を実施。）

・今までPoCで作ったサービス（Webサイト上で動くサービス）を実際のエンドユーザー様へ使っていただくため、アプリの開発。

・pythonでのデータ分析/集計
・flask等フレームワークを用いたアプリ開発

・日本語の音声自然言語処理系のAI機械学習エンジニア
音声認識アプリ（AIシステム）を日本で展開するにあたっての、エンジニア作業、アノテーション業務フローの改善等を担当
・外資系の有名企業で、音声認識にまつわる最新のAI技術を肌で感じ、習得することが可能

【仕事内容】

• 製品の問題を分析し、正確な技術レポートを作成
• 発見された問題、原因に特化した自然言語処理と音声コンポーネントの開発
• NLPコンポーネント、機械学習の問題解決サポート
• データアノテーションのサポート業務
• ワークフローやツールの自動化、スクリプト化等の統合のサポート

スキル：
・Java、C++、Pythonのいずれかの言語において文字列操作に精通している事(各コードで2~3年の経験)
・英語の読み書き（TOEIC 700以上またはそれに相当する)
能力：
・問題解決能力、能動的な対応力
・新しい技術を素早く習得する能力
・文章力と口頭でのコミュニケーション能力(各国でのコミュニケーション)

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装
・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）
※全てを満たしている必要はございません。

・AWS上に構築したデータ活用基盤の構築／運用支援
・クライアント社内のデータサイエンティストが構築したモデルを元にAWS上にPythonを利用して実装／テスト、クライアント確認後、本番環境にリリースを行う
・また稼働中の処理機能の運用保守を担当

・AWS
・python

セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。
ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。
単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

・データサイエンティスト（Python）経験5年以上

Pythonライブラリのカスタマイズおよびデータ分析業務

１．回帰モデル（ランダムフォレスト/Gaussian Mixuture Regressionなど）へのXAI適用および評価
※XAI = PFI、PD、ICE、SHAP（説明可能なAI）
※入力データ：　連続値に一部離散値の混在するテーブルデータ（200行×20変数程度）

２．教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価（但し入力データ※特性の考慮を要する）

３．教師無しクラスタリング(k-means/Gaussian Mixture Modelなど)処理の実装カスタマイズ

期待するところ
・限られた期間の中でスムーズに入ること
・既にある分析結果に対して対策を考えているので、その引継ぎを受けること
・対策の実施と評価を出すこと

人物像
・XAIかGMMに詳しい方（どちらかというとGMM）

備考
・作業環境はローカルのJupyterで実行
・ベースになるソースコードやデータは提供される
・コミュニケーションはTeams
・日中MTG可能な方（月曜の午後に週次の進捗確認MTGあり）
・ひとりの作業は時間問わず

・説明のしやすさを考えたモデルの実装/評価
・分析対応について案出しなどからの並走

官公庁などでも導入されている帳票自動データ化システムのディープラーニング、機械学習（CNN, RNN）、画像認識（OpenCV）、AIアドバイザーの開発を行なっていただきます。

技術環境：
言語：Python, Java
ツール：Tensorflow, Keras, Chainer, Mecab
その他：OpenCV 等の画像処理、自然言語解析処理

・ Deep Learning(機械学習)等の開発経験
・ Pythonによる統計処理・データ解析の経験
・ Tensorflow, Keras, Chainer 等による機械学習経験
・ OpenCV等の画像処理経験
・ 自然言語処理プログラム経験