【Python/GoogleCloudPlatform】新規プロダクト機能開発における機械学習エンジニアの業務委託案件・フリーランス求人

上述した新規プロダクトのコアコンピタンスとなる機能を、LLMやMLの技術を使い、PoC、R&D、プロトタイプ実装などの工程を経て、技術検証および社会実装するまでをご担当いただきます。
BALLASでは、創業当初よりナレッジマネジメントを徹底の上で建設部材調達の実業を遂行することで、従来は属人化され取得が困難であった設計図面や仕様データなどのアセットを社内にて保有しています。
これらのデータを利活用し、新たな価値を産出することで、建設業全体の最適化に貢献することをミッションとしていただきます。
– 生成AI/LLMおよび独自AIを利用したPoC設計、開発
– 社会実装のためのプロトタイピング（例: Webアプリケーションフレームワークを利用した簡易なAPIやデモ画面の実装）
– Biz、PdM、PjMとのコラボレーション
– PoCした技術のデモンストレーションと、レポートの作成・プレゼンテーション
– 顧客や社内からの設計図関連ニーズの把握と、それに基づく具体的な開発目標の設定
– 機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握
▼PoCの想定例
– 設計図面からの構造化データ設計及び抽出の自動化と、特徴量エンジニアリング
– 画像認識技術を活用した設計図面類似性検索エンジン
– 設計図面のクラスタリング、特徴量ラベルサジェスト
■仕事内容
– 生成AI/LLMおよび独自AIを利用したPoC設計、開発
– 社会実装のためのプロトタイピング（例: Webアプリケーションフレームワークを利用した簡易なAPIやデモ画面の実装）
– Biz、PdM、PjMとのコラボレーション
– PoCした技術のデモンストレーションと、レポートの作成・プレゼンテーション
– 顧客や社内からの設計図関連ニーズの把握と、それに基づく具体的な開発目標の設定
– 機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握
▼PoCの想定例
– 設計図面からの構造化データ設計及び抽出の自動化と、特徴量エンジニアリング
– 画像認識技術を活用した設計図面類似性検索エンジン
– 設計図面のクラスタリング、特徴量ラベルサジェスト