AI・機械学習の案件一覧

• 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

自社サービスを展開する企業において、機械学習モデルの安定稼働と効率的なデプロイを支える基盤構築、データ処理のためのミドルウェア開発、およびシステム環境の構築を担当していただきます。

◆想定作業内容

【要件定義・ワークフロー開発】

• ビジネス課題の整理とシステムへの要件定義の推進
• 機械学習における一連のワークフロー設計、開発、および運用
• 外部アプリケーションとの連携を目的としたデータ提供用APIの設計・開発・運用
• 迅速かつ安定した運用のための自動実行パイプラインの構築と検証環境の整備

【データ基盤構築】

• 大規模データ蓄積基盤へのログ収集、蓄積、加工を担うデータパイプラインの設計・開発・運用

– システム設計の実務経験
– 状況や要件に応じた複数の技術選定と、それぞれの利害得失を整理して最適な構成を提示できる能力
– 本番環境で安定稼働するプロダクトの開発経験（保守性・拡張性を考慮した実装力）
– バージョン管理、自動化パイプライン、相互レビュー等の現代的な開発プロセスへの理解
– 生成AIなどの先進技術を開発工程へ積極的に取り入れるマインド
– パブリッククラウド環境を用いたシステム構築経験
– IaCツールを用いたインフラの構成管理経験
– Pythonを用いたアプリケーション開発やデータ処理の実務経験
– SQLを用いたログデータの分析、およびコスト最適化や効果検証の実務経験

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

大手小売チェーンのEC・実店舗データを活用し、商品の「需要予測」および「動的価格設定」の機械学習モデルを構築・改善するプロジェクトです。アルゴリズムの選定から実装、ビジネス層への効果説明までを主導していただきます。

• 大規模な購買履歴や販促データのデータ前処理および特徴量エンジニアリング
• 機械学習アルゴリズムを用いた需要予測モデルの設計、実装、評価
• 予測結果に基づく最適な値引き率や価格設定ロジックのモデリングとシミュレーション
• 本番環境へのモデル組み込みを見据えたパイプラインの設計支援
• 事業サイド向けの報告資料作成およびプレゼンテーション

– Pythonを用いた機械学習モデル（回帰、時系列予測等）の設計・開発・運用経験（3年以上）
– SQLを用いた大規模データの抽出・加工スキル
– 需要予測、価格最適化、レコメンデーションなど、小売・EC領域での実務経験
– 数理モデルのロジックや分析結果を、非エンジニアへ分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

1. データ解析・研究開発

• 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
• 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備

1. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
• 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
• アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析

1. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤の構築
• 大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備、およびMLOpsの推進

1. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
• 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
2. 大規模分散学習のエンジニアリング
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– マルチノード環境における通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験

AIシステム基盤開発および研究開発業務
先端のAI技術を統合した高度なシステム基盤の開発や、データ分析・最適化業務をご担当いただきます。

主な業務内容

• 最新の技術論文や研究に基づく、大規模言語モデル・検索拡張生成・視覚言語モデル等を統合した複合的なAI基盤の開発
• 確率論や統計学の知見を用いた、AI出力結果の信頼性評価およびアルゴリズムの最適化
• データベース言語等を用いた、AIの学習や検索処理に最適化された大規模データの構築および管理

– AIシステム領域におけるプログラミング実務経験、およびPython等を用いた高い開発能力
– 機械学習、深層学習、または各種アルゴリズムに関する基本的な知識
– 技術論文の読解や海外動向の調査、グローバルなコミュニケーションが可能なビジネスレベルの英語力

AIプロダクトを開発するベンチャー企業にて、下記業務をお願いします。

・AIプロダクトのバックエンド開発
・アーキテクチャの設計・構築
・インフラ環境の設計・構築
・機械学習開発 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語(FW等)：Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS：Linux
・コミュニケーションツール：Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド：GCP
・ソースコード・バージョン管理：Github
・タスク管理ツール：Jira
・CI/CD：Circle CI・Github・Jenkins etc.

MLエンジニアとして、事業指標の改善に向けた業務をお願いいたします。

・機械学習基盤の設計・構築(VertexAI活用)
・レコメンデーションアルゴリズムの選定・実装、運用フローの自動化など
・ビジネスサイドと連携

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Python
・クラウド(サービス)：GCP(Vertex AI・BigQuery・Spanner・Cloud Run)
・構成管理：Terraform
・CI/CD：GitHub Actions
・コミュニケーションツール：Slack・Notion