AIエンジニアの案件一覧

・顧客ビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けて仮説立案おおよびデータの収集・分析を実施
・顧客から提供されたデータの確認・分析および分析基盤の構築・運用
・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・適切な機械学習モデルを選定・開発仮説検証を実施

・数理モデルと機械学習を用いた予測需要プロジェクトのへ従事経験
（データ収集から分析、モデル開発まで一通りご対応した経験）
・Pythonを使ってデータ分析や前処理を実施した経験
・データサイエンスプロジェクトの実務経験
　-scipy,pandas,seabornなどの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
　-データベースやDataFrameを使いこなせる方。
　 pandas,dask,modinなどのFWを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる。
・需要予測や最適化アルゴリズムの基本的な理解
・日本語力（ネイティブレベル）

食品製造業における生産実行での単品受注量の予測モデル及び、
製品カテゴリーの経営計画向け受注量予測モデルの構築

・pandas,matplotlibなどを用いた基本的な集計、可視化スキル。
・統計モデル、機械学習モデルの実装スキル。(時系列データに対して予測モデル実装経験があると良い)
・異常値や欠損値についての扱い方法について検討・実装できる。

研究成果の一層の拡張と定着をはかるため、リサーチサイエンティストと協力しアイデアを実現でき、最終製品を視野に入れたプロトタイプ開発フェーズをリードし、技術導入フェーズに焦点を当てて提案と実装・検証支援を実行できるリサーチエンジニアを募集いたします。
【業務スコープ】
・ 人工知能および機械学習アプリケーションの最先端の研究への積極的な参加
・ アルゴリズム、大規模なデータ処理、研究の問題を日常的に扱いながら、現実世界向けのプロトタイプの提案・設計・開発の推進
・ 技術的ロードマップを管理しソリューションのシステム結合や本番接続開発に参加する・ 技術プレゼンス向上への貢献

・ コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習、または関連する技術分野の修士号または博士号、あるいは同等の実務経験
・ 英語および日本語の技術文献を網羅的に調査し、適切なものを選び出し、読みこなす能力
・ アルゴリズムの実証コードを何らかのプログラミング言語で実装する能力
・ 自然言語処理および/または機械学習における実績

・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト
　-画像(動画･静止画)/テキスト 等の広告クリエイティブを配信前に予測するプロダクト
　-現時点で既に本番運用中のプロダクトへのモデル追加がミッション
　-スピード感とプロダクションとしての開発スキルが求められます

・クライアントEng/DSと直接円滑なコミュニケーションを取ることが出来る
・DeepLearningに関して、最新の手法を用いた精度改善を行うことができる
・画像認識及び自然言語処理それぞれに対してのDeepLearningの経験
・機械学習モデルのプロダクション用（PoC・実験止まりではない）コードの開発経験

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最終目的。
現状：
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容：
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。
・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる
撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、
それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。
・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須　
・画像認識やセンサーデータの機械学習スキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最大目的。
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容：
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。　
・需要予測した結果を基づいて、発注システムに組み込んでいく。

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須　
・需要予測アルゴリズムのスキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

細胞に関する画像分類、分析をする為のAI(ディープラーニング)開発支援業務
クライアント側にAI（DLを活用した画像分類、分析）に関する専門家がいない為、
AI実装におけるアドバイザリ及び、実装支援となります。
※実データは現地（京都）に出向かないと触れない為、
リモート環境の中で支援出来得る限りの作業をお願いします。　
なお、オンサイトでの作業ができる方はこの限りではありません。

・画像認識（DL）プロジェクト実装経験
・論文実装(英文含む)が出来る方

1. （眼底画像）画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、
　専門家と協議しながらラベルを作成して深層学習を用いて分類精度を上げる。 2. 物体検出用の1000枚のデータセットに対し、
　深層学習を用いて11種類のラベルの検出精度を上げる。
3. 1と2を組み合わせたアルゴリズムを専門家と協議しながら研究開発する。

・ニューラルネットワーク業務経験
・画像検出、分類経験

・携帯電話から取得するテレメトリ情報のビッグデータを使った機械学習による分析
・分析、レポート資料作成、定例会報告が基本的なアクティビティ

AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

・ソフトウェアエンジニアとしての業務経験（3年以上）
・チームで開発をした経験（1年以上）
・業務でJavaまたはPythonを用いてプログラミングをした経験（1年以上）
・git、AWS、Docker、PyCharm。この内、2つ以上を業務で使用した経験
・Linuxの基礎知識（grep,chmod,sshなど基本的なコマンドが使えること）
・テストケース設計の基礎知識（境界値分析など）
・Java・Python・機械学習の知識が必要になりますので、未経験の領域については学ぶ意欲があること