ディープラーニングの案件一覧

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該当件数:56

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案件内容

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)

必須スキル

・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。

案件内容

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)

必須スキル
・数理統計や機械学習の各手法を原理レベルから理解できる高度な数理知識
・数理統計や機械学習に関する幅広い知識(課題や条件に応じて適切な分析手法を選択できる)
・PythonもしくはRの実装経験
 (組み込み関数の単なる利用にとどまらず分析フローを一から実装できる)
・基本的なビジネススキル、コミュニケーション能力
案件内容

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。

必須スキル
・機械学習・ディープラーニングのご経験
・自身で主体的に考え行動できる方
・Pandasの使用経験
案件内容

◆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

必須スキル
・マーケテティング戦略の策定・実行経験
・チャネルリレーション構築経験
案件内容

◆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)

必須スキル
・自らリーダーシップを発揮し事業を拡大させた経験
・クライアントおよび代理店のエグゼクティブクラスとの関係構築能力
・セールス戦略の策定・実行経験
案件内容

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

必須スキル

・ 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

案件内容

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。

必須スキル

・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

案件内容

税関貿易システム(NACCS)における申告内容の訂正確率予測・正解レコメンドモデルの構築
ユーザーが入力した申告内容に対して、間違っている項目を判断して正解をレコメンドする機械学習モデルを構築する業務になります。
具体的には以下の業務を実施します。
・データの前処理から予測モデルの構築・検証
・作業進捗の週次報告
・分析結果報告書の作成・報告

必須スキル

機械学習技術を活用した回帰・分類などの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やディープラーニングなどを想定)

案件内容

研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。
【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。
・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング
・機械学習前処理(アノテーション等)
・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発
【期待する責任】
・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援
・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援
(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

必須スキル

・機械学習における前処理からファインチューニングまでの一連のタスクを単独実行できること
・汎用プログラミング言語(Python, C++, SQL など)
・フレームワーク (PyTorch等)
・開発環境 (AWS, GCP等のクラウド環境, Docker)
・ツール (GitHub, Confluence, Jira, Google Workspace, Slack, Zoom, Colab等)
・優れたコミュニケーションスキル

案件内容

細胞に関する画像分類、分析をする為のAI(ディープラーニング)開発支援業務
クライアント側にAI(DLを活用した画像分類、分析)に関する専門家がいない為、
AI実装におけるアドバイザリ及び、実装支援となります。
※実データは現地(京都)に出向かないと触れない為、
リモート環境の中で支援出来得る限りの作業をお願いします。 
なお、オンサイトでの作業ができる方はこの限りではありません。

必須スキル

・画像認識(DL)プロジェクト実装経験
・論文実装(英文含む)が出来る方

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