AIエンジニアの案件一覧

HR系のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます。
・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。

└各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

音声マイニングのサービス開発と新規顧客の開拓支援になります

機械学習技術と新規イメージング技術を組み合わせた新しい細胞分析システムの研究開発に成功し、実用化に向けた設計開発を進めております。

それに伴い、今後の製品化に向けて独自の細胞分析装置及び機械学習を含むデータ分析のためのツール開発を推進していただけるソフトウェアエンジニアを募集しております。
このシステムの実用化によって、様々な生命科学分野における研究、そして癌や白血病に関する血液診断・細胞診などの医療診断分野や創薬分野など、 医療と生命科学の発展と革新に大きく貢献する事業です。
【業務詳細】

・細胞分析装置のソフトウェア開発のリード、設計、運用

・細胞分析ツールのソフトウェア開発の発案、リード、設計、運用

・ユーザビリティの向上のためのアンケート、ユーザヒアリング、データ分析

・リアルタイム細胞分析アルゴリズムの開発

開発手法：アジャイル

チーム規模：6～10名

<開発言語>

・C++・C#・Python・VHDL
<フレームワーク>

・MFC・.NET Framework
<OS・ソフトウェア・ツール>

・Windows + Linux・Visual Studio、Visual Studio Code、Quartus・Git、Github + ZenHub、Github Actions + CodeCov・Microsoft Azure

深層学習を利用した行動分析やグラフ学習の実装と評価
【環境】

OS： Windows、Linux

開発言語： C、C++、Python

フレームワーク等： Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、Mecab、BERT 等

運送業務向けの事故低減プロダクトの開発支援に従事して頂く予定になります。

タブロー等のデータモデル構築ツールを駆使しモデル作成、構築を実施頂きます。

プレスリリースに向けプロダクト改善のフェーズにおります。

■案件・業務概要：

データサイエンティストが組み立てた機械学習モデルをAWSへ実装（環境構築）して頂きます。

AWSのサービスをフルに活用し、エンハンス開発とシステムの運用保守を同時に行うDevOpsプロジェクトです。
◆主な作業

・Pythonでのプログラム開発

・AWSでのシステム環境構築

・上記に関する設計、テスト、リリース作業

・構築後の運用保守活動
◆環境

モデル開発：Amazon SageMaker

リポジトリ：S3、Amazon ECR、Bitbucket

ジョブ：AWS Batch、AWS Step Functions、Amazon EventBridge ルール

DB：Amazon Redshift

エレキ製品の販売・市場予測のAIを作成し、業務効率化・工数削減を目指す。

・ AI活動目的と要件に沿ったソリューションの提案とビジネスプロセスを理解した上でのシステム・デザイン構築

・ 複数のAIアルゴリズムを検証し、最適のAIアルゴリズムを開発・提案

・ AI構築におけるデータの整備・分析・検証

Python、Perl等の言語を使用し、ゲノム情報、エピゲノム情報の解析を行っていただきます。
【使用する言語】

・Python、Perl、R、C++

【使用するOS】

・Linux、MacOS、Windows

（１）アルゴリズムリサーチ

　　　画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化

　　（得意な分野のプロジェクトに参画）

（２）開発・現場実装

　　　エッジデバイス実装、クラウドデプロイ

（３）資料作成・顧客折衝

　　　定例MTGにおける資料作成・報告

（４）自社AIプロダクト企画

　　　プロト開発

クライアントに提供する「DX人財育成プログラム」のテックスキルアドバイザー業務（１グループ担当）

・テーマ（想定）：クライアントのSCM部門におけるロジスティクス関連のDXツール開発（画像処理処理技術を用いたアプリケーション開発が予定されています）

・主なタスク：プロジェクト計画書（PoC実施計画書）の作成支援～実装試行、期間中週1回のグループワーク参加、中間報告会・最終報告会参加、質疑応答にオンラインで随時対応