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MLOps

株式会社ZEALS

  • TensorFlow
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  • PyTorch
  • Terraform
  • AWS
  • Python
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  • Azure
  • Docker
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大規模言語モデル(LLM)の本番環境へのデプロイ、最適化、モニタリングを担当するMLOpsエンジニアの役割です。スケーラブルなパイプライン構築、低遅延の推論、モニタリングと可観測性の実装を中心に、Hugging FaceやMLFlowなどの最先端ツールを活用し、AIソリューションに統合します。

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  • Scikit-Learn
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  • 機械学習
  • C++
  • ディープラーニング
  • 画像認識
  • 人工知能
  • Opencv
  • 知識グラフ

スマートファクトリー、業務プロセス改革を目指す人工知能応用技術の開発を担当します。主な業務には、製造現場の外観/異音検査のAIソフトウェア開発、設計ノウハウからの知識グラフ自動生成、CAEシミュレーション高速化、需要予測モデルの構築などが含まれます。具体的なプロジェクト例として、アフターマーケット製品需要予測、ディープラーニングを活用した外観検査、画像認識技術によるロボット部品ピッキング、クレーム対応業務のプロセス改善などがあります。自動車走行データ、製造現場データ、設計・事務現場データなどを活用し、人工知能技術によって新たな付加価値を創出することが求められます。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨450万⁩ 〜 ⁨100万⁩
  • 勤務地 愛知県
  • 会社従業員数 10,000名以上
  • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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  • Docker
  • クラウド
  • Kubernetes
  • C++
  • Ansible
  • ディープラーニング

自動車産業のCASE革命における人工知能応用技術開発に従事し、複数のプロジェクトに参画します。具体的には、自動運転時代の新サービス開発、路面性状推定、パーソナルモビリティ知能化、物体検知アルゴリズム開発などに取り組みます。自動車走行データ、製造現場データ、設計・事務データを活用し、画像認識、時系列データ処理、機械学習技術を駆使して、製品や事業に新たな付加価値を創出します。プロジェクトでは、クラウド上の大量データから異常検知アルゴリズムの構築、AIを活用した車室内外の人の状態推定、ロボットによる部品ピッキング技術の開発などを行い、技術革新を通じて社会に貢献することを目指します。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨450万⁩ 〜 ⁨100万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 10,000名以上
  • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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