ディープラーニングの案件一覧

機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等
アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価
他メンバへのメンタリング・育成に前向きなかた（インターンや若手メンバー)
シミュレーションモデルの構築、設計

付加的業務内容
（プロジェクト状況とスキルセットによって以下タスクを追加依頼することがあります）
顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案

AIを用いたアノテーションのう効率化、納品されるアノテーションの検品自動化、品質担保の自動化の検討をしていただきます。
検討時にはモデルの改修や論文調査、調査結果をもとに実装等を行っていただきます。

畜産業向け既存AIモデル（画像認識＆予測）における精度向上がメイン業務となります。
エンドクライアントは温度や湿度などをシステムで環境管理できるソリューションを開発しており、
その中でステレオカメラから取得する動画データをディープラーニングを活用して動物のサイズ等を認識し、体重を予測するモジュールがあるので、そのモデル精度向上のためのAIエンジニア(データサイエンティスト)ポジションを募集。
[利用ツール・環境]
Python、Linux、オンプレ＋AWS

・画像処理、画像認識アルゴリズムの開発経験。（精度向上に工夫を凝らせる）

クライアントの外観検査用パッケージソフトウェアの開発業務になります。

・ソフトウェアのGUI、及び、バックエンドの開発
・プロダクトの改良
・カメラ、不良排除機などの制御部の開発

【開発環境（使用言語）】
フロントエンド（JavaScript、TypeScript、React）
バックエンド（Python）

・フロントエンジニア or バックエンドエンジニアとして、JavaScript、Pythonを使ったソフトウェア、アプリケーションの開発経験が5年以上。
・日本語で意思疎通ができる、かつ、日本語の読み書きができる方。

分析業務全般を担当していただきます。

エンドクライアントが保有するデータの理解や分析結果のレポーティング等も業務に含まれます。

[概要]

・分析設計

・データ前処理および後処理

・数理統計や機械学習を用いた分析業務

・Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装

・メンバーの分析レビュー

・報告書作成/プレゼン

・付随するクライアント対応全般

～案件一例～

・ディープラーニング等を用いた車載カメラ動画から車両識別・構造物識別（自動車）

・重回帰、ランダムフォレスト等を用いた製造工程における最適加工条件の算出（機械・素材）

・隠れマルコフモデル、時系列等を用いた旅行者の行動パターン分析・可視化（情報・通信）

・アソシエーション、重回帰分析等を用いたカタログ送付量の削減と売上の維持（小売・流通）

ビックデータを独自のAI分析で情報を加工し、提供している会社にて、データサイエンティストとして分析を行っていただきます。

利用者ニーズを理解した上で、チームメンバーと議論・提案しあいながら作り上げていける方を求めております。

◆仕事概要保険・自動車・小売・建設・製造業をはじめ、数多くのリアル産業におけるDX事業の実現に向け、クライアントの持つインサイトと弊社のソリューションを繋げる共同事業や新規事業に向けたマーケティング戦略の企画・実行を担っていただきます。
◆具体的な業務内容・紹介チャネルの開拓・リレーション構築・コンテンツマーケティングの企画・運営

◆仕事概要保険・自動車・小売・建設・製造業をはじめ、数多くのリアル産業におけるDX共同事業の実現に向け、クライアントのニーズと弊社のソリューションを繋げるマーケティング・セールス戦略の立案と実行、クライアントと共同での事業開発・推進を担っていただきます。
◆具体的な業務内容・新規事業、プロジェクトの立ち上げ・事業計画の策定、経営数値管理・分析業務（市場規模分析、費用推計、IP分析など）

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

卸売業における商品の需要予測モデルの構築。日別・店舗別・商品別で店舗からの受注量を予測するモデルを構築する。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBM・ディープラーニング・Prophetのいずれかを想定）
・Python・SQLなどの実務経験