異常検知の求人・案件一覧

該当件数:9

エンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件情報をご紹介。業務委託、派遣を中心に非公開求人を多数保有しています。
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案件内容

想定される作業内容 
・既存の不良判定/故障予兆検知モデル精度向上 
・コードのエラー発生原因の特定・修正 
・お客様のシステムへの組込みを想定したAIモデルの設計

必須スキル

・AIモデルの設計の能力に長けている方
・人が書いたコードも読み解く自信がある方
・DNNの以下モデルを理解できる方
  GRU、Attention、SVDD、一次元CNN 

担当者 長谷川

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スキルを活かしてご活躍いただけます!

案件内容
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
必須スキル

・クライアントに一緒に能動的に動ける方。
・データベースの知識
・SQLの経験
・上流経験者

尚可スキル

Data RobotやdotDataの活用

担当者 工藤

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ご興味いただけた際は、ご連絡ください。経験やスキルを発揮していただけるプロジェクトだと思います。

案件内容
【業務内容】
製造企業の部品製造における不良品判別モデルのPoC。
どのようなデータが必要か、どう集めるかプロジェクト担当者と
ともに実現の可能性や要件定義をともにし、PoCを自ら行っていただきます。
その他、別途以下のような構想もあり、打合せの中で実現の可能性が
高いものからPoCを行う可能性はあります。
(すべて自動化やシステム化しなくても作業効率が上がるところを一部AI化検討したりなど)
・CADデータから見積書自動生成
・部品生成の手順書作成の自動化
 など
必須スキル

※すべてを満たしている必要はありません
・画像系データの分析経験。もしくは、不良品判別に関する経験。
・顧客との折衝経験(コミュニケーション能力)
・プロジェクトマネジメントor推進経験。
・データ分析結果から施策提案をした経験。
・製造業向けシステム開発経験。

担当者 日向

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スキルはもちろんのこと、コミュニケーション能力も活かせます。

案件内容
案件概要:
WebシステムのAI機能における開発です。
画像認識、異常検知、レコメンデーションシステム
自然言語処理システムを開発していただきます。
必須スキル

Python

担当者 川添

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やりがいのある環境だと思います。あなたの知見を活かしていただけると嬉しいです。

案件内容

業界:製薬 製薬の知見は無くても大丈夫です。

必須スキル

Python Tableau 
データハンドリングの経験,可視化の経験 
機械学習モデル構築経験、AutoMLの経験、報告書作成経験 
一人称で実装まで出来る方

尚可スキル

異常検知モデル作成の経験(グラフィカルラッソ、 Hidden Markov Model等)
センサーデータの異常検知問題

担当者 川添

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人気のヘルスケア業界でのAIエンジニア案件!必見です!

案件内容

案件概要: - 海外の異常検知/故障予知ソリューション(パッケージソフトウェア) の立ち上げ支援。 - 現在日本語化対応を行っており、国内顧客を開拓中です。

活動内容: - 対象のパッケージソフトウェアの 技術的要素/業務的要素をキャッチアップし、
日本国内メンバーのスキルアップ速度を早めるように努める。
- 顧客のニーズ/要件/データ等をヒアリングしたうえで、デモを作成しプレゼンを実施する。
 (いわゆるプリセールスフェーズです)
- 受注につながった場合、実装フェーズへと移行していきますが、このフェーズはエンドユーザあるいはパートナー企業が実施する事を想定しています。
このためプロジェクト立ち上げ初期は、エンドユーザあるいはパートナー企業への技術支援を実施する事となります。

必須スキル

必要なスキル:
– 機械学習による異常検知の理解。
データの把握/クレンジングノウハウ
  /最適なアルゴリズムによる予測の実施/予測結果の評価。
センサーデータ等の時系列データを取り扱う事が多くなります。
– GUI操作を基本としたパッケージソフトウェアですが、
  一部Python/R等で予測プログラムを記述する事もあります。
– 英語マニュアルを読むスキル
  (翻訳ソフトなど使用して理解できるレベルであれば問題ありません)
日本国内の市場へ展開するにあたって、
  チーム内の他のメンバーが順次 ドキュメントの翻訳を行っています。
  すべてのドキュメント類を日本語化するわけではないため、
  技術的な詳細情報は英語のドキュメントに頼らざるを得ない状況です。

担当者 工藤

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日本で販売を初める為に新しく立ち上がった部署。明るく活気に満ちた環境です!

案件内容 某化粧品メーカー製品の傷・汚れ検知をPOCフェーズにてモデル構築済。 5月~既存モデル精度向上+システム化のフェーズに入るため一名増員。 色の不良品判別,異物検知などにも携わっていただく予定です。
必須スキル

・pythonを使用した機械学習でのモデル構築経験
・システム開発経験

尚可スキル

・ディープラーニングの知見,経験

担当者 坂西

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稼働率の相談OK!弊社から参画している方もいらっしゃいます!

案件内容 人工知能プロダクトにて異常検出や画像認識をメインに解析
必須スキル

・数学(統計・微積・線形代数)の知識 ・機械学習の知識 ・Linux環境の利用経験 ・機械学習システムのプログラミング経験 ・Deep Learningに関する基礎的な知識 ・論文を読むことに抵抗が無いこと ・論文の英語が読めること

尚可スキル

・科学研究経験(分野は問わない) ・Deep Learningフレームワークの利用経験 ・Pythonによる開発経験 ・AWS/GCP等の使用経験 ・Webアプリケーション開発経験 ・解きたい問題に対して適切なニューラルネットワークを構築できる ・画像認識に関する知識 ・異常検知に関する知識 ・自然言語処理に関する知識 ・DNNにおけるアテンションの仕組みの理解 ・DNNにおけるEncoder/Decoderの仕組みの知識 ・論文発表の経験

担当者 坂西

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幅広く経験したい方にオススメの案件です。コミュニケーション能力も大きな武器になります!

案件内容 時系列データを用いた異常検知ツール開発 ①時系列データ分類ツール ・ラベル編集用GUI(ラベル編集/ノイズ除去作業) ・時系列データの分類機能(教師あり) ②時系列データ異常検知ツール ・時系列データからの異常検知機能(教師なし) 環境: ・Windows OSベースのGUIツール ・ubuntu ・Python
必須スキル

上記内容に必要な知見・経験

担当者 関口

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弊社イチ押し案件です。気になった方は、ぜひお問い合わせください。

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