機械学習の案件一覧

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該当件数:624

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案件内容

【募集背景】
・海外向けの新規のプロジェクト進めていく上で、検索や多言語(英語)回りの知見が不足している為、業務委託にて募集をしています。

【業務概要】
・中小企業向けに金融プラットフォームサービスを展開されている企業様にて、検索エンジニアとして参画をしていただきます。
・具体的には、レコメンド機能の開発や機械学習を用いたベクトル検索機能の開発を行っていただきます。
・海外向けサービスになりますので多言語実装にも携わって頂きます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語:Python
・DB:PostgreSQL
・インフラ:AWS(Glue、S3、Athena等)
・その他ツール:Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

【参画のメリット】
・リモート併用案件になりますので、ご自身生活に合わせた勤務が可能でございます。
・海外向けサービスで大規模なデータに携わっていただきますので、ご自身のスキルアップにつながる案件になります。

必須スキル

・多言語(英語等)にて実装をされたご経験
・レコメンド機能を開発されたご経験

案件内容

【内容】
議事録生成サービスまたは新規プロダクトを通し、AIやLLMの活用をリードしたプロダクト開発を牽引いただきたいです。
・生成 AI / LLM技術を活用したスマート書記のプロダクト実装や開発
・生成AI・LLMに関わる最先端の技術キャッチアップ
・音声認識の精度改善に関する調査および実装
・生成AI・LLMに関わるサービスの技術選定、アプリケーションのアーキテクチャ設計
(開発環境)

■言語およびフレームワーク
JavaScript, TypeScript, Node.js, NestJS, React/Next.js, WebSocket

■インフラストラクチャ
ECS, Fargate, RDS (MySQL), DocumentDB, CodeBuild, CodePipeline, SQS, SNS, SES

■その他ツール
Sentry, Datadog

必須スキル

・Webアプリ開発・運用経験3年以上
・生成AI・LLM関連プロダクトの知見
・アジャイル開発の経験

案件内容

日本の大手輸送機器・電気機器メーカーで企業独自の医療プロダクト(医療系ウェアラブル機器)を販売しているメーカーで一般ユーザー向け販売するための新規機能開発を行なっています。

メインタスク
・クライアントはAWSを使用しており、クラウド周りの整備が出来ていない状況です。セキュリティ周り等を強固をしていきたいと考えているため、SREのような動き回りを想定。
・プロダクトにAIを導入することで商品の付加価値を高めるような開発もになっていただきたいと要望あり。
未経験でもAI開発に携わりたい人でも検討は可能です。

必須スキル

・AWSの経験
・インフラ回りでセキュリティ等を考慮して設計・開発の経験
・DB周りの設計経験
・Pythonの経験
・出張対応が出来る方(実費精算可能)

案件内容

テーブルデータ、自然言語、画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計、実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェア開発。
・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、WebAPI等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出等

必須スキル
・アルゴリズムの提案から社会実装までを担うことへの強い興味
・機械学習/深層学習に関連する開発または研究の経験
・自ら対話することでのクライアントの課題を把握と、それを解決する実用可能なアルゴリズムの開発を両立する能力
・大規模言語モデル(LLM)を含むNLP技術を活用した、対話エンジンのアルゴリズム設計・開発経験
案件内容

鉄道の線路や、周辺の電線、施設における異常検知を画像解析で行うプロジェクトとなります。

12月から開始済みで、クライアントのプロパーの一員として参画いただきます。

必須スキル

・画像系関連PJTでのご経験
・機械学習(YOLOなどのモデルを取り扱う)関連PJTでのご経験
・主体的に業務に取り組める方

案件内容

▼仕事内容
AI・機械学習モデルの製品化をご担当いただきます。
具体的には、モデルを利用するインターフェースであるAPIの開発をご担当いただきます。
開発したAPIは、上述したプロダクトへの組み込みや、単体でのマイクロサービスとして、社会にデリバリーしていきます。

▼業務例
具体的には以下のような業務を担当していただく想定です。

  • AI/MLエンジニアが実装したモデルのAPI開発
  • スケーラビリティを意識したAPI仕様の設計
  • 製品としてのモデル最適化(MLエンジニアと協業前提)
  • クラウドインフラやデータベースを活用したシステムの構築と運用(SREと協業前提)

▼AI機能の一例

  • 画像認識技術を活用した設計図面類似性検索エンジン
  • 図面読み込みによる特徴量自動抽出
  • 図面に書き込まれた部材の自動抽出

【環境】Typescript,Next.js, React.js,Chakra UI,Jest,Python

必須スキル
– Pythonのフレームワークを使用したWebアプリケーション開発の実務経験(3年以上目安)
– Pythonを用いた開発実務経験(3年以上目安)
– 自社サービス開発・運営を行う企業におけるWebアプリケーション開発の経験(3年以上目安)
– RDBMS を用いたシステム設計・開発経験
– Docker に代表されるコンテナ技術を用いたサービス設計・開発経験
案件内容

【募集背景】
・新規のプロジェクト進めていく上で、データサイエンティストが不足している為業務委託にて募集をしています。

【業務概要】
・金融機関向けにプラットフォームサービスを展開されている企業様にて、データサイエンティストとして参画をしていただきます。
・具体的には、レコメンド機能の開発や機械学習を用いたベクトル検索機能の開発を行っていただきます。
・海外向けサービスになりますので多言語実装にも携わって頂きます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語:Python
・DB:PostgreSQL
・インフラ:AWS(Glue、S3、Athena等)
・その他ツール:Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

【参画のメリット】
・リモート併用案件になりますので、ご自身生活に合わせた勤務が可能でございます。
・海外向けサービスで大規模なデータに携わって頂きますので、ご自身のスキルアップにつながる案件かと思います。

必須スキル
・多言語(英語等)にて実装をされたご経験
・レコメンド機能を開発されたご経験
・ベクトル検索の知見がある方
案件内容

・転職・採用支援サービス運営企業様にて、機械学習モデル・学習アルゴリズムの実装・評価などをご担当いただきます。
・サービスへの実装を想定したDB設計や、コードの最適化に向けた調査・提案も行っていただきます。

必須スキル
・Pythonを使用した機械学習モデルを開発されたご経験
・Pythonを用いてデータ分析をされたご経験
・チームで開発されたご経験3年以上
案件内容

大手証券会社の営業活動をAIでサポートするプロジェクトです。売上が伸び悩んでいる営業マンの成績向上を目指し、AIを活用した営業支援システムの導入を進めます。フルリモートでの作業となり、AIやデータ分析のスキルを活かしてプロジェクトに貢献していただきます。
【担当業務】
• 営業支援システムの要件定義および実装
• AIを用いた営業データの分析と予測モデル構築
• システムのPoCおよび導入支援
• 関係者との調整、プロジェクトの進行管理

必須スキル
• データサイエンス・機械学習の実務経験)
• Python、SQL、BIツールの使用経験
• フルリモートでの業務に対応できる方
案件内容

■業務内容
コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。
具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。

1つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。

具体的な業務としては以下になります。
・コードの分析と整理
・ツール検証と導入
・ツールの検証
・既存AIツールの活用
・パイロットプロジェクトの実施
・コード変換のプロセスをドキュメント化
・最適化とリファクタリング

■開発環境
・技術環境:GCP, Azure, AWS
・使用言語 :VB, Python
・コード生成AI:GitHub Copilot,Second.dev, Moderne(随時選定)

必須スキル
・コード生成AIを活用した業務システム開発経験(開発言語:Python)
・Pythonによる業務システム開発経験
・VB6.0プログラムの経験(読解ができればOK)
・業務報告書もしくは運用手順書等の納品経験

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