AIエンジニアの案件一覧

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該当件数:451

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案件内容

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

必須スキル
・画像処理技術等を用いたアプリケーション開発経験
・プロジェクト計画書、PoC実施計画書の作成経験
案件内容

【案件概要 】

弊社クライアント(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。
【業務内容】

・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

必須スキル
・Pythonを用いた開発の実務経験
・SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験
・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

内視鏡AIの製品開発に関連した画像分類・認識モデルを作成するためのモデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発

必須スキル
論文等が読める上で、DLのアルゴリズムをC++に移植したり応用開発出来る方
Pythonを用いた画像処理の経験 (OpenCVなど)
PyTorchを用いた画像認識モデルの構築経験
既存のGitHubのコードを回すだけでなく、構成要素を理解しカスタマイズできる方
英語論文を読み理解できること(画像認識分野)
案件内容

■業務内容

・データサイエンス案件の要件定義、分析作業、報告会参加

・メンバー育成

・生産体制の整備、社内ナレッジマネジメントコンテンツ作成・監修
■PRJ例

┗ロジスティック回帰、機械学習を用いた二値分類モデル構築(案件)/時系列予測(prophet)のpythonモデル構築(案件)

・顧客へのヒアリングから要件定義、モデル構築設計

・python(Notebook形式)またはIBM SPSS Modelerでのモデル構築

・モデルの精度評価、ビジネス指標での評価

・顧客への報告書作成、報告会の実施

・クライアントメンバー作成プログラムへのFB、QA対応(尚可業務)
●メンバー構成

PM:1名作業メンバー:3名(データハンドリング・集計)

●データ

Dataレイクは現状なし。コールセンターからCSVデータを受領

ツール:Teams

服装 :ビジネスカジュアル(砕けた感じでもOK)

環境:Jupyter Notebook(Win)を想定

必須スキル
・Python/モデル開発経験/フレームワークに落とし込めるタイプ
・主体的に動ける方
・アウトプットがしっかりできる方。
-ナレッジ共有できる方。
案件内容

(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

必須スキル
・Deep Learningライブラリ(PyTorchやTensorFlow、等)を利用した実装経験
・上記で実装したものを実際にサービスへ組み込んだ経験(クラウド、オンプレは問いません)
案件内容

・AI実証実験を弊社社員と一緒に実施していただく

(分類・物体検出・正常品学習・インスタンスセグメンテーションなど)

・画像処理プログラムの作成と検証(Python)

・詳細設計書の記述(先方フォーマットに追記)

・アプリケーション開発・テスト仕様書の作成、実施

必須スキル
・Webアプリケーション開発経験
・AI実証実験経験
案件内容

■業務内容

AI(画像系深層学習等)を利用した空間情報からの情報抽出/認識技術のモデル開発・サービス開発・受託開発。研究開発案件も一部ございます。」
■詳細

衛星画像・航空写真・ドローン画像等の画像データや3Dデータを中心にして、 AI(画像系深層学習等)を利用して地物抽出・変化抽出技術のAIモデル開発を実施します。

AIモデルを利用して、クライアントの自社サービス開発や受託案件も実施します。

その成果は、国土管理・環境・災害対策・復旧支援・インフラ管理・固定資産等の幅広い分野に活用します。

必須スキル
・AIモデル構築(画像)
・Python
案件内容

■背景■

クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル(移動平均ベース)から機械学習を活用したモデル(LightGBM)で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、新たにリソースが必要な状況
■やること■

3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。

■働き方■

・リモートでモデル改善、週1つ(木曜16-17時)の需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく-オンラインMTG時に出たFBをもとにモデルの改善を進めていただく

-不明点等は適宜slackや(イレギュラー的に)meetsで相談しながら解消する
■体制■

アドバイザー1名PM1名インターン1名ビジネス側2名
■営業コメント■

時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。
■その他■

期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます

必須スキル
・Python(3年以上のコーディング経験(Jupyter Notebook上でのモデル開発))
・機械学習
-ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、EDAや特徴量
エンジニアリングを行いながらモデルを構築した経験
-特にラグ特徴量/集約特徴量/エンコーディング等の特徴量エンジニアリングでモデルを改善した経験
こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです
案件内容

自然言語処理の開発ができる方を探しています。

開発するものは具体的には以下2つです。

①特定の法律(建築基準法や都市計画法)の文章 を学習させ 、法律関連の回答ができるようなモデルをつくる、もしくは、建設会社の担当者とそのクライアントとのやりとりのメールを学習させ、建設会社の担当者らしい回答ができるようなモデルをつくります(どちらかできそうな方)。

 ※GPT-3のdavinciモデルを使うことを想定。データはクライアント用意。

 ※ChatGPTのファインチューニングができる方(経験済みもしくはできる見込みがある)。

②契約内容の条件の自動抽出ができるモデル。抽出する内容は、契約者名、時給、契約期間、業務内容の4つ程度を想定します。

メールのやり取りに関する文章を格納しているgoogleスプレッドシートから、同じディレクトリにあるgoogle colabで自然言語処理をして、契約条件がまとまってある別のgoogleスプレッドシートに各条件を出力します。
上記2つについて、各2日程度(16時間程度)の稼働でお願いしたいと考えています。

どちらか1つでも問題ありません。

2月末までに開発完了できると尚良。

必須スキル

上記、依頼に関して対応できるキャリア、スキル。

案件内容

■概要

動画を解析し、3Dモデルを作成し、モデルに対して点数等を表示させるサービス開発のデータサイエンティストを担当いただきます。
■業務

・論文読解・データ処理、分析、モデル設計構築

・上記に付随するドキュメンテーション
■環境

Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender

必須スキル
・C++ または Pythonを用いた開発経験
・pytorch / tensorflow などの機械学習ライブラリを用いた開発経験
・Gitによるプロジェクト管理
・英語でリファレンス・論文等が読める

検索結果451件中321-330件