自然言語処理の案件一覧

最先端のAI技術を駆使したサービスを多角的に展開する事業会社において、
ゼロイチ(新規サービス)の開発PJTに携わっていただきます。

具体的には事業会社プロパーと共に、下記の対応をお願いしたいと考えています。

• 開発対象製品の品質と生産性を両立する開発基盤(CI・CD補助ツール、自動テスト基盤)の設計・実装
• 上記自動テスト基盤を用いた自動テストの設計・実装
• 開発メンバーへの自動テスト設計・実装の指導・助言・レビュー
• チームの生産性やプロダクト品質向上のための、各種自動化やプロセスの整備、
  　チームに知見を共有するためのドキュメント執筆
• DevOps、SRE、QAなどと関わりの深い、Platform Engineer領域での多岐にわたる開発業務

【開発環境/使用ツール】
新規事業における開発環境や使用ツールについては、
これから決定して参りますが、一部、以下を想定しております。

• プロダクト開発言語: Go, TypeScript
• ツール開発言語等: Bash, make, JSON, Docker Desktop

– なんらかのモダンなプログラミング言語(Java, Go, Rust, Python等)を用いた開発経験5年以上
– Linux OS上のシステムの開発・構築・運用・テストの自動化
– 分散データベースまたは各種のリレーショナルデータベースを用いたシステムの開発・構築・運用・テストの自動化
– Web APIの開発・構築・運用・テストの自動化
– Git, CI/CD, DevOpsなどの経験

下記業務を担当いただきます。
①建設データ予測モデル開発
・建設データ解析処理におけるコーディング業務
・要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善
②データ分析基盤の整備、および保守
・分析基盤やモデルの開発及び運用
・データ前処理・後処理のパイプラインの構築

【参画メリット】
・フルリモートでの参画のため、リラックスした状態で働くことが可能でございます。
・機械学習や自然言語処理などの技術を活用できるので、自身のスキルアップにつなげることが可能でございます。

・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験
・クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験
・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験

本プロジェクトでは、生成AIを活用した対話型コミュニケーションの高度化を目指し、カーナビシステムにおける音声認識・自然言語処理の精度向上と、新たなユーザー体験の提供を行います。

クライアントは、長年にわたり自動車業界でユーザー向け対話システムの開発・運用を行っております。
今回のプロジェクトでは、より柔軟かつ高度な応答処理を実現する技術開発が求められています。

本プロジェクトは、クライアントと連携しながら、上流工程から開発まで一貫して関与できる環境です。
仕様が完全に固まっているわけではないため、技術的な点を理解したうえで最適なアプローチを考え、複数ある選択肢から比較・検討・提案しながらプロジェクトを推進できる方を募集しています。

【想定業務内容】：リード・アイデア創出・品質担保の3軸での支援

1. 生成AIを活用した対話システムの開発
   ・ユーザーの自然な会話を理解し、適切な応答を生成する対話システムの設計・開発
   ・既存の音声認識システムと連携し、ユーザーの発話から意図を抽出・分析する仕組みの構築
2. セキュリティ強化と制度整備
   ・データの適切な管理・運用
3. 上流工程（提案・企画）からの参画
   ・クライアントと連携し、生成AIの活用方法や新たな価値創出の提案
   ・AIを活用したユーザー体験の最適化に向けたアイディア出し
4. システム開発とアジャイル推進
   ・生成AIシステム開発の前処理・データ処理の実装

金融機関向けのAIエージェントサービス開発に向けた技術検証PoC案件になります。
クライアントPMの指示のもと動いていただくエンジニアを募集

• NER（Named Entity Recognition）およびEntity Linkingを行う深層学習モデルの精度向上に関する実験・検証を担当
• 弊社PMの指示のもとで業務を進めるが、自主的にモデル改善案の提案・実験計画の立案・実行ができることが望ましい
• 週1回の進捗報告資料の作成および報告を主担当として実施
• 関係者がデータサイエンティストや自然言語処理の研究者であるため、資料は技術的な正確さと検証内容の充実が重視される
• このプロジェクトへのPMの関与は最大週0.2程度の想定のため、自律的な働きが求められる

【技術面】
– Pythonでのプログラミング経験
– transformersライブラリの利用経験
– Pytorchの利用経験
– GPUサーバーを用いたDocker環境での開発経験
– 深層学習モデルの精度向上を目的とした実験計画の立案・実行経験

【ドキュメント作成・報告】
– 実験結果のレポート作成能力
– Notionを用いたテキストベースの資料作成が中心のため、PowerPointの利用経験は必須でない
– 構造化したテキストが書けることが必須
– 必要性に応じて、グラフやポンチ絵の作成など周囲の人間が理解しやすい表現を行うことができることを求めます
– 実験結果の口頭報告ができ、PMに代わりデータの詳細を説明できる
– PMはデータやモデルを事細かに確認するほど関与しない想定のため、細かい点についても責任感をもって取り組んでいただくことを求めます

【ソフトスキル】
– 複数のプロジェクトが並行して進む環境のため、必要性に応じ、周囲からの働きかけがなくとも、自ら相談・報告を行えるコミュニケーション能力
– 大量のテキストデータを必要に応じて目視確認し、適切な検証データを作成する注意力
– 研究的側面に加え、ビジネスでの実用化を見据えた視点で業務を進められること
– モデルの精度向上を目指すが、状況に応じて異なるアプローチや手法の使用も視野に入れる
– ビジネス課題の解決に向けた意識を持ち、実務に直結する成果を重視する

機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。
1：プロダクト開発

• 会社ごとの建設データに対しての、解析処理の実装
• 機械学習モデルの開発
• 新機能開発やモデル・システムの改善
  2：PoC及び新規プロダクト開発
• PoC・フィージビリティスタディ
• 機械学習システム周りの要件定義・設計・開発

■開発環境
・メイン：Python, CatBoost, Pandas
・インフラ：AWS, Amazon SageMaker
・機械学習：勾配ブースティング
・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等

【概要】
・日本語の音声自然言語処理系のAI機械学習エンジニアポジション
・上記に関するエンジニア、アノテーション業務フローの改善等、業務全般を担当

【作業内容】
・製品の問題を分析し、正確な技術レポートを作成
・発見された問題、原因に特化した自然言語処理と音声コンポーネントの開発
・NLPコンポーネント、機械学習の問題解決サポート
・データアノテーションのサポート業務
・ワークフローやツールの自動化、スクリプト化等の統合のサポート

・英語(TOEIC 750以上または英語の書面の指示を理解できるレベル)
・日本語は会話だけでなく読み書きもネイティブレベルの能力
・JavaまたはPython、シェルスクリプトのコードを作成経験
・文字列操作、正規表現
・MacOS環境でのコード作成、実行経験
・GitHub使用経験

・最新のAI技術（例：生成AI、マルチモーダルAI）の研究とエンドの事業領域における実用化調査、PoC作成。
・LLM（事前学習、ファインチューニング、RAG）、LLMを活用したAIエージェントの研究開発（モデル開発、アルゴリズム開）。
・研究成果の論文化やテクニカルドキュメント作成。

【参画メリット】
・フルリモートなので、場所を選ばずリラックスした状態で働くことが可能です。
・最新のAI技術に関する知識をご提供いただくことで、事業の成長にダイレクトに貢献できます。

・AI研究に関わる学習評価、AI活用評価、プロトタイプ開発、実行結果の解析等。
※開発業務等はございません。
※研究者の方の補佐業務がイメージとして近いです。

・エンドユーザー：LLMを駆使したAIソリューション提供を行うスタートアップ企業
・導入支援先のエンタープライズ企業様が自社にて挑戦してきたAI活用が上手く行っていないというご相談を受けながらオーダーメイドで環境構築～RAG迄ご支援をすることでハルシネーションを避け、ユーザー様は難しいLLMのことがそこまで理解できなくても、ChatGPTをベースとしたAI活用に踏み出すことに挑戦していきます
・単なるAIchatbotというよりもCopilot的なユーザービリティを目指している