⁨モデル⁩関連の求人⁨22⁩選

<p>CV（コンピュータビジョン）エンジニアとして、内視鏡AIソフトウェア製品の開発において、以下の業務を担当します。①実装担当：内視鏡AIソフトウェア製品に組み込む推論モデル及び推論モジュールの開発・実装を行い、製品コンセプトを実現する最適なアルゴリズム、モデルの評価選定から、データ分析、学習の実施、評価の設計、試験を行い、最終的にアプリケーションに組み込みます。②研究開発担当：画像認識に関する最新の知見を導入し、内視鏡AIの製品実装に向けた先行開発やリアルタイムに動作するアルゴリズムの開発を中心として、内視鏡AIの全体の精度や性能を向上させる応用研究開発を担当します。また、AIによる医師への診断支援をより確かなものにするために、診断結果に対しての説明性や再現性について、深い洞察と実践が必要になります。</p>

AI応用研究/Applied AI Researchの業務内容は、最先端のAI技術を活かした新しいコックピット体験や移動体験の提唱、企画、デザイン、設計、生産、アフターサービスに至るあらゆる事業プロセスのAIによる革新手法の提案と実証、AIを使った革新的なMan~Machineインターフェースの研究、大規模基盤モデルの構築及び改良による自動運転や移動体験の革新研究、デザイン・設計業務へのAI適用研究などが含まれます。自部署内外で期待される役割としては、グローバルなビジネス領域まで広く携わること、海外ラボや大学、サプライヤーとの協業機会が多数あり、車載へ適用、デザイン・設計工程へ適用するための連携、社会人ドクターの支援制度がある研究環境を提供すること、将来的に会社の戦略作りに直接携わるオポチュニティがあることが挙げられます。

AIエンジニアとして、自動運転/先進運転支援システム（AD / ADAS）や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発（AI-OCR等）に携わります。具体的な業務内容としては、画像認識・自然言語処理を活用したDeep Learning アルゴリズム開発、数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発、学習済みモデルを実装したシステムの開発（Edge、Cloud、オンプレ、MLOps）などが含まれます。また、AI関連以外の業務にも携わる場合があります。

機械学習・ディープラーニング手法を用いたモデルの開発、実装、評価、データ前処理、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータのチューニング、モデルのデプロイメントと運用、メンテナンス、技術ドキュメントの作成とクライアントへの説明、チームメンバーへの技術指導と知識共有などを行います。また、機械学習・ディープラーニングに関する深い知識と実務経験、TensorFlow、PyTorchなどのフレームワークの使用経験、PythonやSQLの実務経験、コミュニケーション能力およびチームワークの精神が必要です。