AI・機械学習の案件一覧

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200（複数ノード）を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造（Mambaやコンテキスト並列等）の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験（または同等の知見）
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習（テンソル/パイプライン/コンテキスト並列）の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン（Mamba、状態空間モデル等）への強い関心とキャッチアップ力

プラットフォームサービスを運営する企業にて、コンテンツ監視向けAIシステムの開発・運用をご担当いただきます。
画像認識技術を活用し、投稿コンテンツの検知・分類を行うAIモデルの開発から推論基盤の改善まで幅広く携わっていただきます。
少数精鋭のチームで、プロダクト開発チームと連携しながらAI機能の品質向上や運用改善を推進するポジションです。

【業務内容】
・各種画像認識モデルの開発、学習、評価
・AI推論パイプラインの設計、実装、本番運用
・アノテーションデータの品質管理およびデータセット設計
・モデル精度・処理速度向上に向けた既存パイプラインの改善・最適化
・アノテーターチームへの技術支援およびガイドライン整備
・プロダクト開発チームと連携したAI機能開発および技術支援

– 主要な機械学習フレームワークを用いたモデルの開発・学習・評価経験
– 画像認識モデル（物体検出・画像分類・領域抽出）の実装経験
– 主要な機械学習評価指標の設計・運用経験
– 学習パイプラインの不具合調査・改善経験
– データセット設計およびデータ不均衡対策の経験
– 画像処理ライブラリや動画処理ツールを用いた画像・動画データの前処理経験
– アノテーションデータの品質管理経験
– プログラミング言語によるデータパイプライン構築経験
– クラフト環境（AWS/GCP/Azure等）の利用経験
– コンテナ技術を用いた開発環境構築および実験環境運用経験

大手製造業の企業にて、事業部門内で推進している機械学習・AIを活用したシステムの企画、開発、運用保守をご支援いただける方を募集します。
モデルを作成するだけではなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応までを含めた、実運用を前提とする機械学習システム全体の設計・構築ができる方を想定しています。
今後、クラウド上の機械学習サービスやマイクロサービスを組み合わせ、運用・保守を見据えた機械学習システムを構築する案件が増加する見込みです。

■想定業務内容
・クラウド上の機械学習サービスを活用したシステムの設計・構築
・機械学習パイプラインの構築
・API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツール等を組み合わせたシステム構造設計
・本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善
・CI/CD、IaCツール、コンテナ技術等を活用した開発・運用基盤の整備
・クラウド環境におけるネットワーク、権限、セキュリティ設計
・要件整理、システム構造設計、実装、テスト、運用設計までの一連の対応

– クラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験
– データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験
– API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツールなどを組み合わせたシステム構造設計経験
– 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見
– MLOps、CI/CD、IaCツール、コンテナ技術、権限設計、セキュリティに関する実務経験
– 要件整理からシステム構造設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できること

• 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与

業務内容・期待役割

• 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
• ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発（既存アセットへのキャッチアップを含む）
• AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
• 他のAIエンジニアのマネジメント、成果物（コード・報告資料）の品質管理
• PMとの連携、顧客への技術的説明

– Python、ディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル
– AI開発を伴う概念実証から小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
– エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
– 顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
– 機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
– 開発検証環境の構築・運用・外部サービス（API）の利用に関する基礎スキル
– 仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
– 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

• 高度な立体データ解析システムの技術開発を担当するポジション
• 独自アルゴリズムの構築に最上流工程から携わる

【作業内容】

• 独自の対象物・形状認識アルゴリズムのスクラッチ開発
• 設計データや空間データとのシステム連携
• 高度なベクトル・幾何学解析処理の実装
• 処理の高速化および精度向上に向けた改善
• アジャイル手法によるプロトタイプ開発
  など

【ツール/環境】
言語：Python, C/C++

– 3次元空間における形状検出や物体認識・検知に関する実務経験
– 高度な数学的知見を実務に適用・応用できる能力
– Pythonを用いた品質の高いソースコードの実装スキル

自社プロダクトを展開する製造メーカーにて、一般ユーザーや法人向けに提供している健康管理用ウェアラブル端末、およびスマートデバイスを活用した新規機能開発プロジェクトに携わっていただきます。

◆主な業務内容

• 各種端末やスマートデバイスから収集される身体・活動データの分析および状態評価の実施
• 時系列データやセンサーデータを対象としたAI解析、および判別アルゴリズムの精度向上
• プロジェクトチームの一員として、データ解析に付随する各種突発業務への柔軟な対応
• 不定期に発生する地方イベントへの出張対応、および現場での運営・測定サポート

– Pythonを用いたデータ分析および機械学習モデルの開発経験（データ前処理、特徴量設計、モデル構築）
– 主要な機械学習アルゴリズム（勾配ブースティング、決定木、回帰分析等）を用いた予測モデルの開発経験
– モデル評価指標（各種精度・識別指標等）に関する深い知識と理解
– パブリッククラウド環境（AWS）における分析・開発の実務経験
– 健康・ヘルスケア関連データ、または公的機関・自治体統計データの分析経験
– 機械学習モデルの説明可能性に関する分析（特徴量重要度の可視化等）の実務経験

大手金融機関にて、会員のトランザクションデータを活用した自動与信審査モデルの高度化、および優良顧客の「解約・離脱予測モデル」の開発を担当していただきます。既存モデルの精度向上や新規アルゴリズムの導入をリードするポジションです。

• 決済・信用データからのSQL/Pythonを用いた前処理、データマート構築
• 不均衡データに対応した、分類・生存時間分析等の機械学習モデルの構築・チューニング
• XAI（説明可能なAI）技術を用いた予測根拠の可視化と妥当性の検証
• 既存の統計モデルから機械学習モデルへの移行に伴う、バックテストおよび精度比較検証
• リスク管理部門など金融ドメインの有識者との要件定義および仕様策定

– Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験（分類問題、アンサンブル学習、深層学習等）
– SQLを用いた大規模データのクレンジング、データマート構築、チューニング経験
– 金融機関におけるデータ分析、またはリスク管理、与信モデル開発の実務経験
– 高セキュリティ環境や週3日のオンサイト勤務に柔軟に対応できる方