画像認識の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:72

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案件内容

■背景
・クライアント内の提案活動に於いて自然言語案件が増え始めており、リソースが必要となった
・クライアント内で自社分析ツール(テキスト分析)あり
■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■エンドクライアント
・建築・製造・医療など
■想定業務
・データ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となります。要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
・顧客案件におけるデータ基盤構築支援(要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など)
・要件定義 /基本設計/詳細設計

必須スキル
・DWH構築経験
・基本設計~製造・テスト経験
・GCP「Google BigQuery」/ AWS「Amazon Redshift」などのパブリッククラウド経験
・Azure基盤
案件内容

医療分野の画像診断AI(人工知能)を開発しています。
「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。
当社のAIの性能(診断精度)は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。
【募集概要】
内視鏡AIの製品開発に関連した画像分類・認識モデルを作成するためのモデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発
【利用技術】
Python (PyTorchを元にして、torchvision, pytorch-image-models, mmcv(mmdetectionなど), visslなどを利用します)

必須スキル
・論文等が読める上で、DLのアルゴリズムをC++に移植したり応用開発出来る方
・Pythonを用いた画像処理の経験 (OpenCVなど)
・PyTorchを用いた画像認識モデルの構築経験
・医療分野における画像認識モデルの構築経験
・既存のGitHubのコードを回すだけでなく、構成要素を理解しカスタマイズできる事
・基本的な技術だけでなく、学習のデバッグ技術を理解していること
・英語論文を読み理解できること(画像認識分野)
案件内容

・画像認識AIの精度検証
 ∟OSSのセグメンテーションモデルを、顧客データに適用
 ∟精度改善

・検証結果レポートの作成

■期間:10/23(月) 〜 11/23(木)

必須スキル

・画像認識AIの開発の実務経験(Pythonプログラミング経験):3年以上

案件内容

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

必須スキル

・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)

案件内容

・AI活用プラットフォームを中心に様々なプロダクトを展開されている企業でのプロジェクト
・各プロダクトの主軸となるAI/ML領域の検証/実装を担当

必須スキル
・機械学習を用いたデータ分析PJにおける設計~テストのご経験
・クラウドインフラ環境でのご経験
・自然言語処理もしくは画像認識処理のご経験
案件内容

・アルゴリズムリサーチ:画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化
・開発・現場実装:エッジデバイス実装、クラウドデプロイ
・資料作成・顧客折衝:定例MTGにおける資料作成・報告
・自社AIプロダクト企画、プロト開発

必須スキル
・Deep Learningライブラリ(PyTorchやTensorFlow、等)を利用した実装経験
・上記で実装したものを実際にサービスへ組み込んだ経験(クラウド、オンプレは問わない)
案件内容

◇関わるサービス(システム)の概要
AI技術を簡単に利用できる環境を提供するクラウド型AI検証・運用プラットフォームを開発。AI画像認識・IoT端末を利用し、交通量調査を自動化するサービスを提供。東京五輪や多くの市区町村でも活用。(渋谷区等)

◇業務内容:
・AIチームと協働し、AIモデルをエッジデバイスに組み込む
・エッジデバイスでのカメラ制御やクラウド基盤との連携プログラムの実装
・各アプリケーションのリポジトリ管理やリソース管理
・ソフトウェアの互換性の検証

   

開発支援ツール:・Redmine・GitHub
インフラ管理:・Docker・AWS CloudFormation・Amazon ECS
環境:Linux, MacOSX, windows
デバイス:JetsonRaspberry, Pi
OS:Ubuntu
言語:Python
開発フレームワーク:boto3. React, ffmpeg
バージョン管理:pip, Github

必須スキル

Raspberry Pi(ラズパイ)/Jetson(ジェットソン)の開発経験のある方Linuxの基本知識がある方

案件内容

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

必須スキル
・自然言語処理案件のご経験
・機械学習関連の研究開発経験
・機械学習モデルのサービス実装経験
案件内容

(1)アルゴリズムリサーチ

   画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化

  (得意な分野のプロジェクトに参画)

(2)開発・現場実装

   エッジデバイス実装、クラウドデプロイ

(3)資料作成・顧客折衝

   定例MTGにおける資料作成・報告

(4)自社AIプロダクト企画

   プロト開発

必須スキル
・Pythonによる深層学習アルゴリズムの実装経験(データの種類は問いません)
・AIモデルを社内システムやサービスに実装した経験(クラウド、オンプレは問いません)

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