◆◇少数精鋭／受託案件の拡充やプライム上場グループへの参入など成長中の企業／モットーは「エンジニアが働きたい会社」であること／残業月平均10時間程度◇◆

■業務内容：
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用した生成AIやAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。経験・志向を考慮した上で、スキルアップを目指せるプロジェクトに配属、または受託開発に参画していただきます。

■プロジェクト例：
◇物体検出モデルを活用した家畜見守りサービス開発
◎言語：Python（Pytorch、TensorRT）
◎概要：エッジAI機器向け検知アルゴリズムの実装、AI学習、MLOps構築を担当。
◎詳細：詳細設計をもとにエッジAI機器という制約の多い環境で動作させる状態検知アルゴリズムの実装やアノテーション、物体検出モデルの訓練・微調整を実施しながらAIOps環境のクラウドへの構築を担当。

◇大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上
◎言語：Python（Transformers、Pytorch、pandas）
◎概要：音声認識から得られたテキストに対する大規模言語モデルを利用した要約・誤り訂正・クラス分類の各タスクについて複数のモデル間での比較検証を担当。
◎詳細：モデルの選定、データ作成、データ前処理、ファインチューニング（LoRA）、モデルの量子化の検証、仕様書の作成など。

◇連合学習コンペティション向けの開発・実験サポート
◎言語：Python（Pytorch、Flower）
◎概要：国際会議の中で行われた連合学習コンペティションに向けて、連合学習フレームワークの開発、及び実験のサポートを担当。
◎詳細：顧客が開発した新規アルゴリズムを既存連合学習フレームワークに組み込み、LLMモデル学習のパラメータ調整をしつつ、ベンチマークを取得。該当コンペのベンチマークにおいて歴代最高性能達成に貢献。歴代最高性能達成に貢献。

・バックエンドの実務経験5年以上
※上記の条件に加えて、下記のいずれかのご経験が1つ以上当てはまる方
　１：AIモデル開発経験
　２：機械学習を始めとしたAIに関する知識
　３：機械学習フレームワーク(Pytorch/TensorFlow/scikit-learn/pandas)を使用したAIシステム実装力
　４：AIやデータサイエンスなどの自己研鑽の実施
　　　（Kaggleの学習、E資格や統計検定2級以上の保持など）・Pythonを使用したシステム実装力
・個人でAIを活用したシステムを開発し、ブログやgithubに発信した経験
・Kaggleでの実績(金/銀メダル獲得、expert以上など)
・ディープラーニング検定合格者(E資格)
・AWS認定試験合格者(SAA/SAP/認定機械学習)
・プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメントの業務経験
・ITコンサルタント、ディレクターとしての業務経験