AIエンジニアの案件一覧

◆業務内容
・RecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化する
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応（影響調査含む）

◆補足
自社にてECサイト・口コミサイトを開発運営している大手企業での案件になります。
リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。
また、現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、
意見、提案なども言いやすい環境です。

現在プレーンなGPTを利用開始しており、社内データを活用した個別施策として、行内事務手続の回答をする生成AIの実装に向けて体制を組成し取組中。
同じように生成AIに関する個別施策が今後たくさん出てくる想定であるため、それを牽引する各ポジションから支援する。
期待値としては以下の通り。
生成AIに関して、グループDX推進室の一員としてユーザ部門と一緒に活用個別施策の要件落とし込みを実施。

・自社音声認識モデル生成に関する、研究開発や技術の提案、導入など幅広くご担当いただきます。

【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch、HuggingFace、SpeechBrain、scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS、GCP、Azure等
コミュニケーションツール：Zoom、Slack、Google Workspace

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

【就業形態について】
現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。
週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

■背景
これまで登記簿を取得する際、法務局管理で地図検索などを行い照合していく必要があったが、
G空間情報センターが管理することにより無料で閲覧が出来るようになった。

だが、
・任意座標系（地図上の座標ではないデータ）の整備難易度が超高。
・地図に当てはまらない
→明治時代に測量されたデータの為、地図に合わせた加工が必要。
上記の課題を解消していく支援。

地図ファイルの中が各ブロックがバラバラでこれをパズルみたいに正確な日本全国地図に直していきたい。

AIサービスを利用したQAデータベースの自動作成機能の実装、運用ポジションでの募集

メディア事業における在庫予測と施策の効果検証業務を実施

【開発環境】
・言語：Python

【対応内容】
・Pythonによる予測モデルの作成と効果検証分析
・上記モデル作成および分析における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明

自動車商品データ及び顧客データを用いた市場分析と予測モデルの構築

【開発環境】
言語:Python、SQL

【対応内容】
四輪市場における新車/中古/部品それぞれの市場における、顧客価値観・要求/環境変化に基づいた価格等の商品属性に応じた、台数が予測可能なモデルの構築業務です。

【基本的な作業】
・SQL/Pyrhonによるデータ抽出・加工・集計処理
・Pythonによる分析・予測モデルの構築
・上記分析およびモデル作成における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの作成およびご説明

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。
【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【特徴】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

■担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,データ分析
■開発手法：アジャイル
■案件の内容
当社の営農向けアプリ開発チームにおける機械学習エンジニアとして衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。

営農アプリでは衛星データを活用した農地の土壌解析や農作物の生育診断を行っており、予測モデルの作成や精度向上、自動化などに取り組んでいただきます。
将来的には、この解析結果を活用し、使うべき肥料のレコメンドなど農業のコストダウン・効率UPに向けて農家さんをサポートできる機能を開発していきたいと考えております。

【開発環境】
・言語：Python
・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc…
・DB：PostgreSQL ( PostGIS )
・インフラ：AWS / GCP
・バージョン管理：Git
・リポジトリ管理：GitHub
・GISツール : QGIS
・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

・画像処理関連の機械学習エンジニアとしてのご経験を目安として３年以上お持ちである方

医療分野の画像診断AI（人工知能）を開発しています。
「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。
当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。
【募集概要】
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
【利用技術】
Python (PyTorchを元にして、torchvision, pytorch-image-models, mmcv(mmdetectionなど), visslなどを利用します)