AIエンジニアの案件一覧

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）

■業務内容
工場内動画を用いた工場のスマート化（工程分析や異常検知など）

■業務内容
・最新論文の迅速な調査
・論文をもとに素早く実装、検証
・作成したモデルをライブラリ化

・機械学習、深層学習、統計学
・画像分析

■背景■
食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。

■課題一例■
・商品IDが分析観点で作られていない
・年末やGW等に特殊な動きがある
⇒変動が多い時期に予測しきれていない
等

■やること■
前需要予測における改善要望（商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある）をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

・SQL
※SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BYが可能なレベル(window関数までは不要)
※分析に必要なデータ抽出SQLの元はクライアントメンバーが作成するため、深いDWHの理解や高度なSQLは必要とされない。
※必要に応じて自分でデータ集約を行うぐらいは必要

・Python
※3年以上のコーディング経験
※基本的にはJupyter Notebook上でのモデル開発になります

・特徴量エンジニアリング
※ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、ラグ特徴量、集約特徴量、エンコーディング等を行いながらモデルを構築した経験。こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです

複数AIプロジェクト内で適性にあった自然言語処理のエンジニアとして参画いただきます。

業務
・顧客折衝、要件定義（適正によって）
・モデル設計、構築
・ドキュメント作成

開発環境
・言語：Python
・Deep Learningフレームワーク: PyTorch
・OS：Linux

・Pythonを用いた開発経験
・Git等開発ツールの知識と実用経験
・自然言語処理の専門性や研究実績
・チーム開発に必要なコミュニケーション能力

概要：
アミューズメント系企業においてOpen CVやYOLOを使用し物体の軌跡や画像のある一面を認識、検出するモデルのブラッシュアップをお任せします。

体制：
3人体制

環境：
ubuntu
CUDA
OpenCV
YOLOX
PyTorch

・OpenCVやYOLOの経験

機械学習・深層学習による時系列解析・異常検知解析の経験及び深い知見
異常検知に関する従来手法(ルールベースなど)の経験及び知見
Pythonによる最適なコードの実装能力

・未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定をします。
・モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる等の検討段階から参加していただきます。
・テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など）
・テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）を想定しています。
例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。
チームメンバーに外国籍の方も多くいらっしゃるので、英語に抵抗なく稼働していただける方を探しています。

・データクレンジング / データ前処理 / データ可視化
・モデル構築、学習
・ドキュメント作成（日本語、英語）
・スプリントレビューにて作成物の説明
・定期的なレビューMTG

環境：GCP,Git,JIRA
言語：Python

・Python経験
・クラウド経験
・画像認識、自然言語、音声認識等での技術経験