衛生や地理空間データを活用したプラットフォームを展開されている企業様からの募集です。
AIエンジニアとして、画像・時系列・テキストなど多様なデータを対象に、機械学習・深層学習モデルの開発･評価･運用･クラウド実装までをお任せします。

・募集目的
-業務の拡大に伴いリソース不足のため

・開発環境
- 言語・フレームワーク： Python / PyTorch, TensorFlow
- ライブラリ： NumPy, Pandas, Scikit-learn, OpenCV
- API・サーバー： FastAPI, Flask
- インフラ・クラウド： AWS, GCP, Azure
- 実行・最適化基盤： Docker / CUDA, TensorRT
- AI技術領域： 生成AI (LLM, RAG, Diffusion Model), 時系列予測, 最適化
- プロジェクト管理： Git

・具体的な業務
- AIモデルの設計・開発・チューニング
└例：分類、検出、生成、時系列予測、最適化など）
- PythonおよびPyTorch等を用いた深層学習モデルの実装・学習・評価
- 各種データ（画像・数値・自然言語など）の前処理・特徴抽出・評価指標設計
- モデルのAPI化やクラウド環境での実装（AWS / GCP / Azureなど）
- 技術検証（PoC）から実装までのプロセス管理
- 研究チームとの連携による新技術・アルゴリズムの実装検証

・MTG頻度
-適宜実施予定

・開始時期/期間
-即日/中長期

-Pythonを用いたAI/MLモデル開発経験
-PyTorchまたはTensorFlowによる深層学習モデルの構築・学習経験
-機械学習の基礎理論およびモデル評価の理解
-Gitを用いたチーム開発経験
-コミュニケーションレベルの英語
└読み書き・会議での意思疎通が可能なレベルが望ましい

-クラウド環境（AWS, GCP等）での学習・推論環境構築経験
-Docker / CUDA / TensorRT等を用いた推論最適化・高速化経験
-自然言語処理（LLM, RAG等）や画像生成（Diffusion Model等）の開発経験
-OpenCV, NumPy, Pandas, FastAPI, Flask等の実務経験
-研究論文の再現・応用実装経験