機械学習の案件一覧

AI音声合成エンジンとAI言語処理を組み合わせたオーディオブック量産化にあたり以下の業務を担当頂きます。
・開発ベンターとの折衝

・要件定義

・工程管理

・技術的アドバイス

概要：

エンドクライアントとのスコアリングシステムをAzure ML上に構築。

対向システムから答案が送られてくるので、それをAIによって自動採点するシステム

業務内容：

現在は単体テスト工程に入っており、今まで作成したコードにバグがないかをテストしている。

推論、前処理に関わるパートの一部を担当しており、処理内容によってはAzure MLを使用した単体テストになる。

pytestというテスト用のライブラリを使用

フェーズ：

現在は4月にかけて単体テスト→結合テストフェーズ

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を用いた開発をご担当いただきます。

【求める人物像】

■向上心があり、自発的に考え、スピード感を持って行動することが好きな方

■ベンチャー企業に興味がある方

■課題の背景を深堀りし、根本的な解決策を考え、自律して実行できる方
【開発環境】

Python・GitHub

某有名webサービスの新規機能開発に伴うPoC案件の機械学習エンジニアロールをお願いする想定です。
【業務スコープ】

・生成モデル(Chat GPT,GPT-4)等の調査

・上記モデルの検証

・上記モデルの実装

・ヘルスケアデータ等を活用したデータ分析作業や機械学習プログラム作成

・特定の案件や作業を長期間実施するのではなく、2～3ヶ月単位の案件を複数実施して頂くことを想定（並行実施あり）

・お客様リーダのもとで、チームで作業ができる体制が望ましい

事業上顕在化しているプロダクトに対する要望・課題または各顧客からの要望をデータ分析・機械学習によって解決するデータ分析案件における、検証及び実装に責任を持っていただきます。

データ分析チーム内での手法のレビュー、開発チームとの連携による実装品質の担保を経てリリースし、プロジェクトゴールを達成することを目指します。

【業務内容】

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発

・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築

・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築

・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装

・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査
【開発環境】

◼️使用技術

・Google Cloud Platform

・Python

　-Jupyter notebook

　※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。
【担当工程】

企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析

様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用

・本募集は推薦チームにアサインを想定。
【業務スコープ】

「機械学習モデルの開発およびシステム実装」

- ※以下、DWHのDBログを想定

- 案件の要件定義をPMと行う

- 前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation

- 機械学習モデルの構築（推薦、CFML、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか）

- モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用）

- BIツール(Looker)上で、案件のKPIとモデル精度の監視

わかりにくい国や自治体の行政情報を、もっと伝わる・わかりやすいものにするために、文字情報をもとにグラフィックを自動生成するサービスを開発していただきます。

【開発言語/フレームワーク/インフラ】

- Front: React

- Back: Python / AWS (Dynamo / S3 / lambda / EC2 /…)

【デプロイ・CI】

　Gitlab CI

【ソースコード・プロジェクト管理 】

　Gitlab"

【求める人物像】

・積極的に自分の意見やアイデアを伝えられる人

・ユーザに寄り添って開発・提案できる方

■技術開発（メイン業務）

・データ分析系の技術開発（需要予測や最適化問題等）。

■要件定義・ソリューション提案（メイン業務）

・顧客や社内メンバーとの議論によるビジネスソリューション構築。

・顧客の潜在要件を把握し適切な機能要件・仕様を定義。

・他の開発メンバーと連携し評価しリソース見積を実施。

■技術ブリッジ

・海外開発メンバーに顧客からの要件を伝え、連携して開発。

・ビジネス側からの技術的問い合わせに海外開発チームと連携し対応。

■開発計画（海外開発部隊と協働、シニア向け要件）

・AIの開発ロードマップの構築にビジネス側の情報を考慮したフィードバックを与える。

・技術を横断的に理解し新規視点から複合ソリューションの開発計画を提案する。

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発

・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築

・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築

・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装

・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査"

◼️使用技術

・Google Cloud Platform

・Python

-Jupyter notebook

※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。