機械学習の案件一覧

・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務
・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証
・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見
　- 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定
　- 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得
　- 上記実装を用いた精度評価実験
　- 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告
・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証
　・社内関連部門と連携した、新技術の商用化
　・外部研究機関との連携プロジェクトの主導
　・論文発表等のアウトリーチ活動
・新技術の研究・開発　など

【技術環境】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
開発管理：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
※他の技術の社内導入も歓迎いたします

【組織】
R&D部門への配属を予定しております。
R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

【案件概要】
約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、
国勢調査等の統計データをかけ合わせて、
店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。
このSaaSサービスにより、
店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。

【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

国内大手金融機関では、データ活用のために機械学習モデルの構築を行っています。
モデル構築のためのデータ基盤構築はすでに実施済みですが、機械学習モデルの継続的な最適化と
効率的な運用が課題となっており、機械学習エンジニアとして支援頂ける方を募集しています。

＜業務内容＞
・機械学習モデルの維持管理および最適化
・モデルのパフォーマンス監視と評価
・データの更新
・技術ドキュメンテーションの作成と更新

お客さまとの折衝やチームとしての作業が多いため、コミュニケーション能力の高い方を希望します。

RAGシステムの設計、開発、および精度向上への取り組み
社内データソースと基幹システムのデータ統合
データ整形/変換/最適化方法の検討及び開発

ChatGPTを安全かつ効率的に利用するための基幹システム開発に注力しています。
このプロジェクトでは、社内の生成AI利活用の基盤システム開発と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度向上に重点を置いており、
これらの領域において深い知識と技術力を持つデータエンジニアを募集します。
このポジションでは、AIモデルの性能向上のためのデータ整形方法の策定や、RAGシステムの開発と最適化に携わります。

【概要】
・データ活用のために機械学習を利用してモデル構築を担当。
・モデルを構築するためのデータ基盤および基盤データを利用したモデルの構築は既に構築済み。
・直近ではモデルの継続的な最適化と効率的な運用を支援することが課題。

【業務内容】
・機械学習モデルの維持管理および最適化。
・モデルのパフォーマンス監視と評価。
・データの更新とモデルの再学習プロセスの実施。
・技術ドキュメンテーションの作成と更新。

【概要】
・リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務

【業務内容】
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動

【開発環境】
関連技術：Python3 / AWS SageMaker / Docker
開発基盤：AWS / Microsoft Azure
ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot
CI/CD: GitHub Actions / CircleCI
グループウェア：Google Workspace / Slack
プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp / Jira / GitHub

新規事業に伴うサービス構築において、
プロダクト/Generative AI(ChatGPT等)を用いたソリューションのご提案と導入支援をお願いします。
必要に応じてプロジェクトを通じて得たプロダクトの課題を、社内プロダクト開発チーム・インフラチームへfeedbackしプロダクト開発の支援をお願いします。

具体的には下記の業務になります。
・クライアントの課題、要件を理解しGenerative AI(ChatGPT等)を利用したソリューション構築と提案書の作成
・Generative AIが生成するテキストやイメージの入力として、使用するテンプレートや指示などのプロンプトを設計・開発
・Generative AIによって生成された出力の品質を評価し、プロンプトを調整することによる出力の品質の改善・向上
・APIやスクリプトを使用したプロンプト自動化の実装
・Generative AIによって生成されたデータ・コンテンツの管理

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

◆業務内容
・リーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装＆APIデプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動

◆備考
現在急成長中のリーガルテック企業様の案件となります。
フルリモート、フレックス制など個人の裁量をもって就業することが可能です。
現場には業務委託で働いている方も多くいらっしゃいますので意見など言いやすい環境となっております。

◆技術スタック
・関連技術：Python3/ OpenAI/ Docker/ AWS SageMaker
・開発基盤：AWS/ Microsoft Azure
・ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot / CI/CD / GitHub Actions / CircleCI
・グループウェア：Google Workspace, Slack
・プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp, Jira, GitHub

生成AI(ChatGPTを想定）を用いて、お客様へのソリューションにつながる先方社内環境において自社検証環境の構築・テスト
・Azure OpenAIサービスをベースとしたRAGの仕組みのブラッシュアップ（環境構築済み）
・上記環境にFunction Calling機能などあらたな要素を追加・構築・検証実装やテストなどを実施いただきたい。