AIエンジニアの案件一覧

概要：

多数の需要予測案件からマッチするプロジェクトへアサインいただきます。
業務：

・モデル設計、構築

・データ加工、学習検証

・精度改善調査

・ドキュメント作成
体制：

2名体制PM1名DS1名（当該募集）

・週次で2回のMTGがあります（実施日時は相談可）

（主に建設系会社向け）クライアントでの自社プロダクト開発構想の中でのモックアップ支援となります。以下のようなAI技術を活用したサービス開発を実現したいと考えており、UIイメージはクライアントから頂くので、本件ではその技術を組み込んで視覚化するデモの開発及び、必要に応じてAPI開発をお願いします。モック段階なので開発環境はある程度自由です。ご自身のキャリアやスキルスペックに合わせてアサインとなります。

[開発事例(一例)]

・（主に設計事務所向け）内装もしくは外観デザインの自動画像生成(Stable diffusion)・自動運転車遠隔監視ツール（ソフトフェア＋ハードウェア、物体検出、エッジでの処理）・映像から、サッカー選手の動きをトラッキングしてXY座標に変換し、CSVとして吐き出す（フィールドの形は考慮）。サッカー選手のXY座標から走行距離、速度、フォーメーションなどのインサイトを得る。・株式投資、不動産投資に関する情報をクローリングで取得し、その情報を分析して、投資先を自動的にスクリーニングするアルゴリズム・chatGPTなどのようなもので、建設会社の担当者の代わりにクライアントとの一般的なコミュニケーションを代行するほか

【業務内容】AI技術に特化したエンド企業の開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。
【PJ事例】・大手自動車メーカー向け外観検査システム・大手食品企業向け印字検査システム・生産の需要予測　等
【開発環境】PythonGitHub

【業務内容】機械学習チームにおける技術支援
目先は下記案件を推進・担当１）チャットボットAIの性能向上２）需要予測AIの研究開発■役割：データサイエンティストおよびプロジェクト推進■業務内容：・課題出し、方針検討・メンバーの指示、フォロー、レビュー・チーム内および事業部とのMTG、報告・学習/テストデータ作成、分析、アルゴリズム実装、評価■開発言語、技術・開発言語、環境：Python、JyupterLab、Pytorch・アルゴリズム：チャットボット：BERT需要予測：ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、線形回帰他■体制：5名

・既存のソフトウェア(python)を活用した評価の実施。・出力したデータを分析し、特徴や課題を抽出。・上記抽出結果についてPMと共有し、アルゴリズム改善(またはデータ改善)の方向性を決定する議論への参加。
想定している依頼内容(クライアントとの打ち合わせに応じて、内容が変更することが想定されます)
~2/28・評価用DBを入力する用のスクリプト(弊社スクリプト流用)の開発　想定アウトプット：評価用DBを入力するスクリプト
~3/31・評価用DBの分析結果やクライアント報告に向けた可視化用スクリプトの開発・評価用DBと評価用モデルによる評価結果算出　想定アウトプット：分析結果の可視化用スクリプト、評価結果レポート
~4/28(やりながらの判断になるため、やや未確定)・数万件程度のサンプルを出力するスクリプトの作成　想定アウトプット：サンプル出力用スクリプトおよび実際に出てきたサンプル
● 期待している部分：・傾向が出ている背景を探るために実際のデータをしっかり読み込んで要因分析をおこなうことを意図している。・PMの指示に従い、ソースコードに修正/改善を加えること。

クライアントワーク経験のあるデータサイエンティスト/エンジニア寄りの方を期待しています。※要件が明確に定まっていることを前提としている方は難しいです

【業務内容】①ソリューションの提案• CSやBiz、品管の業務課題に対し、AI/MLで解決できるものを洗い出しソリューションを提案する•データ分析を元にソリューションを提案する。②モデルの開発• ヒアリングした内容や発見した課題に対し、モデルの作成③システム化• 必要なバッチ、APIの作成（歓迎要件）• システムへの落とし込みや落とし込むための支援④PoCの実施• KPIに対して有効なモデルの検証⑤既存モデルの保守・改善• SEMで過去開発したモデルのアップデートや改善
【開発環境】・開発言語：Python, Ruby on Rails・インフラ：AWS, GCP・機械学習ツール：Amazon SageMaker、Jupyter Notebook・データ分析：BigQuery, DOMO, Redash, Amazon RDS・CI/CD：Jenkins, CircleCI, Capistrano, Github Actions,・コードリポジトリ、レビュー：Git, Github, Gitlab

弊社プロダクトの重要な機能となるAI開発に携わっていただきます。クライアント担当制で、鉄スクラップの画像解析モデルの開発、品質に応じた分類モデルの開発、非鉄金属等の異物検出モデルの開発、判断根拠可視化モデルの開発、PoCプロジェクトのための高速な検証等を担当していただきます。
■ポジションの魅力高いスキルを持ったAIエンジニアメンバーとともに、難度の高い技術開発に挑戦することができる環境です。将来的にCTOやEM等のポジションでAIチームをリードすることを期待しています。

機械学習を利用したレコメンドエンジン等の開発プロジェクトの立ち上げを計画しており、そのプロジェクトの準備担当及び参画者を募集しております。
具体的な業務例：・過去の放送枠情報をもとにした最適な映像素材の予測機能の実装・機械学習を用いたお客様向けレコメンドエンジンの開発・AIの特性を活かし、お客様への最適なサービス提供などの新規事業企画・開発
担当業務範囲の詳細：・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義・モデル開発に必要なデータの洗い出し・モデル開発のための探索的データ分析（EDA）・モデル開発のための特徴量選定・モデル開発のための機械学習手法選定・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング・開発したモデルのオフライン性能検証・オフライン性能検証結果のレポーティング・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
環境：・言語： Python・ＤＢ：SQLite、SQL Server

・数理系学部卒業レベルの数学力及び統計学力
・英語で書かれた文献を理解できる英語力
・プログラミングの基礎知識（言語問わず）
・Python及び画像認識の経験

クライアントが開発を検討している「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」につき、NLPに関するモジュール開発をお願いいたします。

①文章からのキーワード抽出
②文章内のキーワード間の関連性に基づくネットワークモデル生成
③①の結果に対し属性付与した上でのカテゴリ分類
④①～③を活用した類似文章検索

①～③については、ベースとなるモジュールがありますので、プロジェクトで扱う文章の検証結果に基づいたチューニングをご依頼します。
④については、クライアントの構想をお伝えして実装からお願いします。

[体制] ：PM指示のもと、バックグランドの作業を想定

・python経験
・pythonの形態素解析(Mecab, sudachi等)の使用経験
・pythonの機械学習系ライブラリ（pandas等）でのデータ加工経験
・自然言語処理の経験（あるいは、その手の作業が好き）