AIエンジニアの案件一覧

・生成AIをつかった技術調査含むモデル開発兼レポーティングポジションでのPoc遂行
・課題設定に応じたアーキテクチャの検討を行い、必要に応じて論文レベルでの調査も行う
・プロンプトエンジニアリングや実験管理などMLから外れる領域に関しても深い知見を業務に落とし込む
・（オフライン推論またはオンライン推論を提供するMLOps構築のために）Pocコードからプロダクションコードへの書き換え・実装を行う
◆補足
自社にてECサイト・口コミサイトを開発運営している大手企業での案件になります。
リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。
また、現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、
意見、提案なども言いやすい環境です。

大手製造業クライアントでの
ハードの基盤に画像認識のAIのプログラムを載せるプロジェクトにて開発業務をお願いします。

【開発体制】
新規事業プロジェクト
10数名の開発チーム
ハードエンジニア(3名)、ソフトエンジニア(7名)、AI系のエンジニア(1名)の方がいらっしゃいます。
上流工程ではありませんが、全部の知見を持った方がおらず今回の募集に至った経緯です。

・機械学習に関連する応用研究開発/ソフトウェア開発をご担当いただきます。

【補足】
・エンタープライズ向けAI SaaSサービスを展開されている企業様になります。

【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

【参画メリット】
・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。

【就業形態について】
現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。
週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。
既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。
ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。
既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、
まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。

開発環境：
言語：Python 3.9/higher
基本ライブラリ：Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib

■業務概要
・社内開発するシステムの要件定義／基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験
・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験
・保守運用（メンテナンス、障害調査など）

■担当工程：要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守
■開発手法：ハイブリッド
■企業情報
弊社は、IoTやAIなどを活用し「カーシェア」と「エネルギーマネジメント」を組み合わせた、全く新しいサービスを開発・提供するスタートアップです。

■開発チーム構成
開発組織全体で13名
プロダクトオーナー：1名
PM統括：1名
エネルギーマネジメントシステム：PM1名、SE1名、PG3名、インフラ1名
カーシェアシステム：PM1名（+パートナー企業）
SGW、車載器：PM1名、IoTデバイス開発PM1名（+パートナー企業）
運用監視補助1名
インフラ：1名

■チームの役割
eモビリティをマネジメントするプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ要件定義から運用まで一連の流れをスムーズに遂行していただきます。

　❐ AIシステム：
　カーシェアリング利用とバッテリーの効率利用の両立を可能にします。
　ビッグデータを活用した充放電制御のための各種パラメータの予測にはAIによる最適化を行う予定。

　❐ カーシェアリングシステム：
　顧客向けサービスの提供（カーシェアアプリ含む）、車両の管理が可能。

　❐ エネルギーマネジメントシステム：
　AIを活用した、充電器の管理、再生可能エネルギーのコントロール、効率利用が可能。

■募集背景
既存システム開発の機能拡張や改修のための増員

■開発環境
言語：Python 3.9/higher
基本ライブラリ：Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib

・社内開発するシステムの要件定義／基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験
・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験
・保守運用（メンテナンス、障害調査など）

下記ユーザーからの要望についてデータ分析～アルゴリズム選定・実装等、最適化プロジェクトの推進

・揚水機場にある複数台のポンプの制御をAI使って実施したい。
・AIでポンプの流用を制御することで、電気代削減などの運用効率化を実施したい。

想定される業務
・運転記録、揚水実績、消費電力、電気料金などのデータからポンプの流量を予測
・ポンプごとに予測した流量をもとに最適取水を提案

・生成AIを利用したPoCをリードする。
・生成AIの設定も実施する。

概要：
需要予測モデルをEC2上の分析環境で動かしているJupyterコードでの運用になっており、様々な問題が生じている。
SageMakerの実装を進めていただきます。

依頼内容：

1. 実験環境の整備:既存の実験環境のSageMaker上への移行。
2. Training/Inferenceパイプラインコードの作成
3. CI/CD環境の構築
4. その他追加作業

環境：
SageMaker, Snowflake, Snowpark, Streamlit

エンドクライアント向けAIソリューションを提供しているベンダーでの業務となります。
AIコンサルティング事業において、主に画像認識系におけるAI開発や、既存のモデルの精度向上をお願いします。
参画時期により対応案件が異なる為、詳細は商談時にとなりますが、
元請プロパーのPMとコミュニケーションを取りながら、AIアルゴリズムの開発、精度向上に努めていただきます。
現状、エンドクライアントとの折衝などコミュニケーションはあまり想定していません。
（技術的な観点から要望のエンドクライアントへのヒアリングの同席などは対応する可能性があります。）
また、元請企業の若手に技術的な教育も一部期待されており、そういったことが苦にならない方にお願いできればと存じます。
（ただし、教育係というようなかっちり感じではなくOJTのような感じで業務をしながら若手に教えるイメージ。）
[利用ツール・環境]
Python、Linux、オンプレ＋AWS