画像認識の案件一覧

セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。
ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。
単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

・データサイエンティスト（Python）経験5年以上

官公庁などでも導入されている帳票自動データ化システムのディープラーニング、機械学習（CNN, RNN）、画像認識（OpenCV）、AIアドバイザーの開発を行なっていただきます。

技術環境：
言語：Python, Java
ツール：Tensorflow, Keras, Chainer, Mecab
その他：OpenCV 等の画像処理、自然言語解析処理

・ Deep Learning(機械学習)等の開発経験
・ Pythonによる統計処理・データ解析の経験
・ Tensorflow, Keras, Chainer 等による機械学習経験
・ OpenCV等の画像処理経験
・ 自然言語処理プログラム経験

資源開発のクライアントに機械学習の構築や実装アドバイザリーとハンズオンサポートをして頂きます。

詳細：
・AIベンダーからコードを受領した後、社内のレビューをする際の実行エラーの解決。
・課題例として異常検知、故障予知、画像認識などの精度向上。
※扱うデータは構造化、非構造化ともに対応が必要。

・機械学習の実装コーディング
・ML構築実装におけるエラー対応
・人がわからないところを理解して頂き、理解できるように導けること

画像認識モデル開発のエンジニアを募集しております。
プロジェクトが複数あり、適した場所へアサインいただきます。
プロジェクトによって業務内容が変わります。

【業務スコープ】
・論文調査、解析
・開発技術調査、適用範囲検証
・データ準備
・分析
・前処理
・モデル設計構築
・モデル評価
・ドキュメント作成

・画像処理やパターン認識、機械学習に関する知識を有していること
・深層学習による様々なコンピュータビジョン(物体認識や追跡、動作認識、生成モデルなど)の知識を有していること
・深層学習ライブラリ(PyTorch, TensorFlow など)を利用したモデル開発経験
・学術論文の定常的な調査、機械学習、深層学習、コンピュータビジョンの最新動向を理解していること

=短期的=

• ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
• A/Bテストによる施策の効果検証
• 統計的因果推論による施策の効果検証
• 自由記述データの自然言語処理
• 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
  =長期的=
• 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
• コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
• 検索エンジンのアルゴリズム改良
• コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

◆データサイエンス
– 統計検定2級レベルの知識
– 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
– マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ ビジネス
– 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
– ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
– 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆ エンジニアリング
– SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
– Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
– Git・GitHubの利用経験

機械学習エンジニアとして、自社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（テスト・評価業務を含む）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

・言語: Python
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

空間認識ソフトウェア及びハードウェアを開発されているクライアントにて、AIエンジニア業務に従事いただきます。

【業務スコープ】
・技術調査
・アルゴリズム実装
・モデル構築
・モデルのデプロイ

・SLAM開発経験
・画像認識系モデルの構築経験
・上記アルゴリズムに関する調査業務（論文実装含む）

オフィスレイアウトの平面図から、イスやデスクの数や種類を読み取りたい。
エンジニアを中心に 現在機械学習モデルの構築を進めているが、図面を読み取れる段階までのモデルが完成していない状況で（教師データとなる図面素材は既に数百種類あり、アノテーション済みのデータもかなりの数があるが）読み取り精度を上げるために、何をすれば良いかで行き詰まってしまっている状態。
こうした現状を改善できる、アドバイスやレビューいただける方を探しています。

[参考情報]

• 椅子や机などの数をある程度の種類に分けて把握（物体検出）したい（イメージ：ソファー * 2脚、椅子 * 3 脚、四角い机 * 3台、丸いテーブル * 1台）
• 将来的には、検出した物体のサイズ感も把握していきたいが、これは先の話
• （検出した机や椅子などの品番情報は図面になく、マスター情報を手作業で紐づけする）
  サンプルデータについて
• 基本的には AutoCAD のデータが PDF になったものを使う
  （多くのものが）Web からとってきたもの

上記の内容に対応できる方。

・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト
　-画像(動画･静止画)/テキスト 等の広告クリエイティブを配信前に予測するプロダクト
　-現時点で既に本番運用中のプロダクトへのモデル追加がミッション
　-スピード感とプロダクションとしての開発スキルが求められます

・クライアントEng/DSと直接円滑なコミュニケーションを取ることが出来る
・DeepLearningに関して、最新の手法を用いた精度改善を行うことができる
・画像認識及び自然言語処理それぞれに対してのDeepLearningの経験
・機械学習モデルのプロダクション用（PoC・実験止まりではない）コードの開発経験

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最終目的。
現状：
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容：
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。
・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる
撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、
それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。
・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須　
・画像認識やセンサーデータの機械学習スキル
・システム設計・アーキテクチャの経験