画像認識の案件一覧

エンドクライアント向けAIソリューションを提供しているベンダーでの業務となります。
AIコンサルティング事業において、主に画像認識系におけるAI開発や、既存のモデルの精度向上をお願いします。
参画時期により対応案件が異なる為、詳細は商談時にとなりますが、
元請プロパーのPMとコミュニケーションを取りながら、AIアルゴリズムの開発、精度向上に努めていただきます。
現状、エンドクライアントとの折衝などコミュニケーションはあまり想定していません。
（技術的な観点から要望のエンドクライアントへのヒアリングの同席などは対応する可能性があります。）
また、元請企業の若手に技術的な教育も一部期待されており、そういったことが苦にならない方にお願いできればと存じます。
（ただし、教育係というようなかっちり感じではなくOJTのような感じで業務をしながら若手に教えるイメージ。）
[利用ツール・環境]
Python、Linux、オンプレ＋AWS

■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
■概要
＜1月～3月にて、データ基盤構築（Power BIとTableau込み）の上流工程（基本設計）を予定＞
本プロジェクトは、現行のAWS（プロトタイプ環境）からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※Azure Synapse Analyticsを中心とした関連技術の担当者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Azure Synapse Analyticsのデータアーキテクチャ（データパイプライン・データマート）に関する基本設計

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud（またはTableau Server）
・Power BI Service
■体制
体制：
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア　　6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤：Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI：PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

■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
■概要
＜1月～3月にて、データ基盤構築（Power BIとTableau込み）の上流工程（基本設計）を予定＞
本プロジェクトは、現行のAWS（プロトタイプ環境）からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※TableauとPower BIを中心としたDWH技術者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Tableau ServerからTableau Cloudへの移行設計
・DWH（SynapseやSnowflakeやRedshiftなど）のデータアーキ

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud（またはTableau Server）
・Power BI Service
■体制
体制：
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア　　6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤：Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI：PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

■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

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)

・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)

・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

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）

・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

FastAPIを使ったバックエンド部分の開発を担当します。
AWS上のサーバレスのシステムです。

【作業工程】基本設計～製造・テスト

・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