AIエンジニアの案件一覧

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

【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

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

■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

（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

・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

■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。

■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