AIエンジニアの案件一覧

・AWS上に構築したデータ活用基盤の構築／運用支援
・クライアント社内のデータサイエンティストが構築したモデルを元にAWS上にPythonを利用して実装／テスト、クライアント確認後、本番環境にリリースを行う
・また稼働中の処理機能の運用保守を担当

・AWS
・python

セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。
ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。
単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

・データサイエンティスト（Python）経験5年以上

Pythonライブラリのカスタマイズおよびデータ分析業務

１．回帰モデル（ランダムフォレスト/Gaussian Mixuture Regressionなど）へのXAI適用および評価
※XAI = PFI、PD、ICE、SHAP（説明可能なAI）
※入力データ：　連続値に一部離散値の混在するテーブルデータ（200行×20変数程度）

２．教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価（但し入力データ※特性の考慮を要する）

３．教師無しクラスタリング(k-means/Gaussian Mixture Modelなど)処理の実装カスタマイズ

期待するところ
・限られた期間の中でスムーズに入ること
・既にある分析結果に対して対策を考えているので、その引継ぎを受けること
・対策の実施と評価を出すこと

人物像
・XAIかGMMに詳しい方（どちらかというとGMM）

備考
・作業環境はローカルのJupyterで実行
・ベースになるソースコードやデータは提供される
・コミュニケーションはTeams
・日中MTG可能な方（月曜の午後に週次の進捗確認MTGあり）
・ひとりの作業は時間問わず

・説明のしやすさを考えたモデルの実装/評価
・分析対応について案出しなどからの並走

官公庁などでも導入されている帳票自動データ化システムのディープラーニング、機械学習（CNN, RNN）、画像認識（OpenCV）、AIアドバイザーの開発を行なっていただきます。

技術環境：
言語：Python, Java
ツール：Tensorflow, Keras, Chainer, Mecab
その他：OpenCV 等の画像処理、自然言語解析処理

・ Deep Learning(機械学習)等の開発経験
・ Pythonによる統計処理・データ解析の経験
・ Tensorflow, Keras, Chainer 等による機械学習経験
・ OpenCV等の画像処理経験
・ 自然言語処理プログラム経験

資源開発のクライアントに機械学習の構築や実装アドバイザリーとハンズオンサポートをして頂きます。

詳細：
・AIベンダーからコードを受領した後、社内のレビューをする際の実行エラーの解決。
・課題例として異常検知、故障予知、画像認識などの精度向上。
※扱うデータは構造化、非構造化ともに対応が必要。

・機械学習の実装コーディング
・ML構築実装におけるエラー対応
・人がわからないところを理解して頂き、理解できるように導けること

画像認識モデル開発のエンジニアを募集しております。
プロジェクトが複数あり、適した場所へアサインいただきます。
プロジェクトによって業務内容が変わります。

【業務スコープ】
・論文調査、解析
・開発技術調査、適用範囲検証
・データ準備
・分析
・前処理
・モデル設計構築
・モデル評価
・ドキュメント作成

・画像処理やパターン認識、機械学習に関する知識を有していること
・深層学習による様々なコンピュータビジョン(物体認識や追跡、動作認識、生成モデルなど)の知識を有していること
・深層学習ライブラリ(PyTorch, TensorFlow など)を利用したモデル開発経験
・学術論文の定常的な調査、機械学習、深層学習、コンピュータビジョンの最新動向を理解していること

・システム設計
・GCP環境でのビッグデータの蓄積及びデータ利活用のための情報基盤/
プラットフォームの構築プロジェクト経験
（GCP/AWS等複数のクラウドサービス利用経験が望ましい）
・次の3項目のうち、1つ以上に当てはまる方
①Python / R /SQL等での分析・データ抽出経験3年以上
②GCP環境で業務用ウェブアプリを構築するプロジェクトの経験がある
③GCP環境でデータ自動連携の仕組みを構築するプロジェクトの経験がある
・一人称で動ける方

テーマ：
公共機関においてシステムでの届出（申請）内容の審査を行っていますが、その審査を半自動化させる仕組みをAIで構築することを検討しており、そのPoCを実施いたします。食品のデータからその食品の届出が必要かどうかの判定モデル構築となります。

実施内容：
・審査結果の判定モデル構築のPoC
・数値データとテキストデータの両方の内容をもとに機械学習モデルで審査の判定を行う
・テキストデータの分析・活用で自然言語処理の技術を活用する可能性あり
・PoCの実施計画設計～モデル構築・検証
・PoC結果報告書の作成・報告会実施

・上記内容に対応できるスキルレベル
・特にPoCの計画設計から対応できることを希望
・分類モデル構築経験

●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業
-基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・Pythonでscikit-learnを用いて自分で機械学習モデルを構築できる、など。

不動産データ（家賃）の分析、およびモデル構築

・PythonかRを使ったデータ分析の経験。spyderやRstudioなどの開発環境で作業できること。
・ 確率、統計の知識。例えば、正規分布、指数分布、期待値、標準偏差、回帰分析等の用語がわかる。