AIエンジニアの案件一覧

■背景

AIサービスを展開されているクライアントにて3月~受注確度が高いPRJが複数走っている

■概要

お客様におけるAI/機械学習活用に向けたコンサル・クライアント折衝・分析・機械学習システム・モデル構築業務

※複数案件に携わっていただく可能性はありますが、スキル・条件に応じてポジション検討可(1案件も可能)

■案件候補_例

①機械学習エンジニア(エンドは1000名規模の会社_エンタープライズ系)

・基本的にリモート対応

・エンドはリテール業界

・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築はクライアントが対応

┗構築・テストを進めている

┗機械学習システム構築

┗上記モデルをクライアントのMLconnect上でデプロイしていく

②自然言語モデル(クライアント社内サービスの改変・改修)

・日本語の自然文をAIが自動スコアリングする仕組みの開発

・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築

③需要予測モデル構築(AIエンジニア)

④製造業SCM領域のAI案件(コンサル)

・横でPower BI レポートや基盤構築PRJも走っている

・案件によっては、リモートによる対応も可能

・案件によってはコミュニケーションを図るために週1～2程度の出社相談あり

・スキル・条件に応じて、複数案件に携わっていただく可能性有

AI/IoTを活用したPoC支援

複数AIプロジェクト内で適性にあった動画像エンジニアとして参画いただきます。
業務

・顧客折衝、要件定義（適正によって）

・モデル設計、構築・ドキュメント作成
開発環境

・言語：Python

・Deep Learningフレームワーク: PyTorch

・OS：Linux

アミューズメント業界においてYoloXを使用し、カメラ画像からの物体を検知して分類するモデルの開発業務を行っていただきます。

すでに開発が進んでおり、起こっている問題に対し解決へ向けての提案や実際に手を動かしていただきます。
作業概要：

画像認識において、画像の学習、検証、問題点洗出し、対策対応などの研究支援

概要：

多数の需要予測案件からマッチするプロジェクトへアサインいただきます。
業務：

・モデル設計、構築

・データ加工、学習検証

・精度改善調査

・ドキュメント作成
体制：

2名体制PM1名DS1名（当該募集）

・週次で2回のMTGがあります（実施日時は相談可）

（主に建設系会社向け）クライアントでの自社プロダクト開発構想の中でのモックアップ支援となります。以下のようなAI技術を活用したサービス開発を実現したいと考えており、UIイメージはクライアントから頂くので、本件ではその技術を組み込んで視覚化するデモの開発及び、必要に応じてAPI開発をお願いします。モック段階なので開発環境はある程度自由です。ご自身のキャリアやスキルスペックに合わせてアサインとなります。

[開発事例(一例)]

・（主に設計事務所向け）内装もしくは外観デザインの自動画像生成(Stable diffusion)・自動運転車遠隔監視ツール（ソフトフェア＋ハードウェア、物体検出、エッジでの処理）・映像から、サッカー選手の動きをトラッキングしてXY座標に変換し、CSVとして吐き出す（フィールドの形は考慮）。サッカー選手のXY座標から走行距離、速度、フォーメーションなどのインサイトを得る。・株式投資、不動産投資に関する情報をクローリングで取得し、その情報を分析して、投資先を自動的にスクリーニングするアルゴリズム・chatGPTなどのようなもので、建設会社の担当者の代わりにクライアントとの一般的なコミュニケーションを代行するほか

【業務内容】AI技術に特化したエンド企業の開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。
【PJ事例】・大手自動車メーカー向け外観検査システム・大手食品企業向け印字検査システム・生産の需要予測　等
【開発環境】PythonGitHub

【業務内容】機械学習チームにおける技術支援
目先は下記案件を推進・担当１）チャットボットAIの性能向上２）需要予測AIの研究開発■役割：データサイエンティストおよびプロジェクト推進■業務内容：・課題出し、方針検討・メンバーの指示、フォロー、レビュー・チーム内および事業部とのMTG、報告・学習/テストデータ作成、分析、アルゴリズム実装、評価■開発言語、技術・開発言語、環境：Python、JyupterLab、Pytorch・アルゴリズム：チャットボット：BERT需要予測：ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、線形回帰他■体制：5名

・既存のソフトウェア(python)を活用した評価の実施。・出力したデータを分析し、特徴や課題を抽出。・上記抽出結果についてPMと共有し、アルゴリズム改善(またはデータ改善)の方向性を決定する議論への参加。
想定している依頼内容(クライアントとの打ち合わせに応じて、内容が変更することが想定されます)
~2/28・評価用DBを入力する用のスクリプト(弊社スクリプト流用)の開発　想定アウトプット：評価用DBを入力するスクリプト
~3/31・評価用DBの分析結果やクライアント報告に向けた可視化用スクリプトの開発・評価用DBと評価用モデルによる評価結果算出　想定アウトプット：分析結果の可視化用スクリプト、評価結果レポート
~4/28(やりながらの判断になるため、やや未確定)・数万件程度のサンプルを出力するスクリプトの作成　想定アウトプット：サンプル出力用スクリプトおよび実際に出てきたサンプル
● 期待している部分：・傾向が出ている背景を探るために実際のデータをしっかり読み込んで要因分析をおこなうことを意図している。・PMの指示に従い、ソースコードに修正/改善を加えること。

クライアントワーク経験のあるデータサイエンティスト/エンジニア寄りの方を期待しています。※要件が明確に定まっていることを前提としている方は難しいです

【業務内容】①ソリューションの提案• CSやBiz、品管の業務課題に対し、AI/MLで解決できるものを洗い出しソリューションを提案する•データ分析を元にソリューションを提案する。②モデルの開発• ヒアリングした内容や発見した課題に対し、モデルの作成③システム化• 必要なバッチ、APIの作成（歓迎要件）• システムへの落とし込みや落とし込むための支援④PoCの実施• KPIに対して有効なモデルの検証⑤既存モデルの保守・改善• SEMで過去開発したモデルのアップデートや改善
【開発環境】・開発言語：Python, Ruby on Rails・インフラ：AWS, GCP・機械学習ツール：Amazon SageMaker、Jupyter Notebook・データ分析：BigQuery, DOMO, Redash, Amazon RDS・CI/CD：Jenkins, CircleCI, Capistrano, Github Actions,・コードリポジトリ、レビュー：Git, Github, Gitlab