画像解析の案件一覧

■業務内容
工場内動画を用いた工場のスマート化（工程分析や異常検知など）

■業務内容
・最新論文の迅速な調査
・論文をもとに素早く実装、検証
・作成したモデルをライブラリ化

・機械学習、深層学習、統計学
・画像分析

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

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

例1：図面解析
パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う

• 図面からの自動情報抽出
• 図面の高解像度処理
• 類似図面検索
• 図面からの自動工程分解
• 図面からの自動設計ミス検出

例2：サプライチェーンデータ分析
発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。

• 課題設定と仮説構築
• 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
• 需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発

【開発環境】

• 利用言語: Python, R
• フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
• 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab
• コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
– 統計学の基礎知識
– 機械学習を用いた研究または業務経験
– Pythonによる開発経験
– 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
– Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。

【PJ事例】
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け印字検査システム
・生産の需要予測　等

・言語: Python
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

空間認識ソフトウェア及びハードウェアを開発されているクライアントにて、AIエンジニア業務に従事いただきます。

【業務スコープ】
・技術調査
・アルゴリズム実装
・モデル構築
・モデルのデプロイ

・SLAM開発経験
・画像認識系モデルの構築経験
・上記アルゴリズムに関する調査業務（論文実装含む）

・エンドクライアントからの案件ベースの業務になります。
・AIモデル構築、検証、評価・画像サービス運用
・画像解析系の自社サービス開発や付随する案件対応がメイン業務です。
・サービス開発後の個別案件、保守作業をお願いすることもあります。

・数年以上のAIモデル構築経験
・構築したモデルの関数、API化

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

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

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