機械学習の案件一覧

・サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析
・機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施
・データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供する
・必要情報を取得する際の開発チームへの依頼や要件の伝達(イベントの発火組み込みや、新機能における分析必要項目のDevチームへの連絡や埋め込み依頼等)
※海外とのやり取りが発生するため英語の読み書きが頻出します(担当業務によっては英会話の必要性も有り)

＜業務詳細＞
・分析基盤整備
　└ダッシュボードの作成（KPIツリー、目的別ボード）
　└ユーザー行動の可視化（推移、利用特性）
　└分析基盤整備の推進（データ取得の推進、課題点洗い出し）
・分析
　└データを用いた仮説検証（機能、UI改善、施策）
　└ユーザー行動（数値化、可視化、セグメント分類）
　└効果検証（広告、キャンペーン、メールマガジン等）
　└得られたデータを元にしたインサイトの提供

＜使用ツール＞
・開発言語：Go
・インフラ環境：Google Cloud、Cloud Spanner、Cloud Function、Cloud Run、BigQuery
・ソースコード管理：GitHub
・CI/CD：CircleCI, Cloud Build
・監視/モニタリング：Google Cloud Logging, Google Cloud Monitoring
・インシデント管理：PagerDuty
・コミュニケーション：Slack, Google Meet
・プロジェクト管理/ドキュメント：JIRA/Confluence/DocBase

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・テストを実施

・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

・生成AIを使った技術調査含むモデル開発兼レポーティングポジションでのPoc遂行
・課題設定に応じたアーキテクチャの検討を行い、必要に応じて論文レベルでの調査も行う
・プロンプトエンジニアリングや実験管理などMLから外れる領域に関しても深い知見を業務に落とし込む
・（オフライン推論またはオンライン推論を提供するMLOps構築のために）Pocコードからプロダクションコードへの書き換え・実装を行う

【概要】
建設現場等の報告管理業務を効率化するためのWebサービスのグロースに伴い、新規機能開発等に従事いただきます。
6月末までにMVPを作り切るスケジュールとなります。

【サービス機能】
・2D→3Dへのマッピング
・SLAM　等

【業務スコープ】
・リサーチャー
・モデル設計、構築（OpenCV等）
・ドキュメント作成

【作業環境】
Python、C++、AWS

・大手メディアPFにおける横断的なテーブル設計とデータマートの構築を実施
・戦略レイヤーへの示唆や提供価値を示すための前処理が主な担当

【環境・ツール】
・GCP
・BigQuery
・Locker
・Colab(python/R)
・Github
・R studio

・生成AIをつかった技術調査含むモデル開発兼レポーティングポジションでのPoc遂行
・課題設定に応じたアーキテクチャの検討を行い、必要に応じて論文レベルでの調査も行う
・プロンプトエンジニアリングや実験管理などMLから外れる領域に関しても深い知見を業務に落とし込む
・（オフライン推論またはオンライン推論を提供するMLOps構築のために）Pocコードからプロダクションコードへの書き換え・実装を行う
◆補足
自社にてECサイト・口コミサイトを開発運営している大手企業での案件になります。
リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。
また、現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、
意見、提案なども言いやすい環境です。

大手製造業クライアントでの
ハードの基盤に画像認識のAIのプログラムを載せるプロジェクトにて開発業務をお願いします。

【開発体制】
新規事業プロジェクト
10数名の開発チーム
ハードエンジニア(3名)、ソフトエンジニア(7名)、AI系のエンジニア(1名)の方がいらっしゃいます。
上流工程ではありませんが、全部の知見を持った方がおらず今回の募集に至った経緯です。

・機械学習に関連する応用研究開発/ソフトウェア開発をご担当いただきます。

【補足】
・エンタープライズ向けAI SaaSサービスを展開されている企業様になります。

【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

【就業形態について】
現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。
週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を弊社AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。具体的には、以下のような業務となります。

・異常検知（異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知）における顧客の課題および要件を理解し、達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用

IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。
既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。
ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。
既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、
まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。

開発環境：
言語：Python 3.9/higher
基本ライブラリ：Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib