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経歴: 自動運転ソフトウェア開発 ポジション: ソフトウェアエンジニア 職務内容: 自動運転システム開発において、LiDARを活用した3次元データ処理、環境認識アルゴリズムの開発、航路計画の最適化を担当。 VelodyneやOuster製のLiDARを用いて、周辺環境の3次元点群データをリアルタイムで取得・処理するシステムを構築。 点群データを効率的に処理するためのフィルタリングアルゴリズム (RANSAC、Voxel Gridなど) を実装。 Python, C++を用いて、自動運転車両用の3Dマップ生成システムを開発。 実績: - 都市部の3Dマッピング精度を95%以上に向上。 - データ処理速度を既存システム比120%向上させ、リアルタイム性を実現。 - 物体検出・分類アルゴリズムを開発し、LiDARデータから道路上の障害物、歩行者、車両を識別, LiDARとカメラのセンサーフュージョン技術を活用し、精度を向上。 = 障害物認識精度を従来比15%向上 - 自動運転車両の停止制御の誤動作を30%削減。 - 環境データとLiDAR点群から車両が通行可能な範囲を算出し、最適な航路をリアルタイムで計算。 (使用技術とツール) プログラミング言語: Python, C++, JavaScript データ処理: PCL (Point Cloud Library), Open3D 機械学習: TensorFlow, PyTorch システム構築: ROS, Gazebo, Docker LiDARハードウェア: Velodyne VLP-16, Ouster OS1 地理データ: GeoJSON, QGIS 実績 (データエンジニアとしての経験) - Apache Kafka, Flinkを用いたリアルタイム通知システム - GCP上でのデータパイプライン構築 (Webサイドの業務経験) - 旅行予約システム (React, Django) - ビジネス管理システム(Spring)
AI開発エンジニア(画像処理・画像認識)【Python, C++, C言語】
大手メーカの研究開発部門で20年以上、画像認識の研究開発エンジニアとして働いています。 ★スキル ・プログラミング(C++, C言語, Python) ・画像処理 ・画像認識(DeepLearningモデル開発・システム開発) ・データ分析 ・プロジェクトマネージメント ★職務経験 ・組込開発(デジカメ/ビデオカメラ) ・官公庁向けシステムの要素技術(ライブラリ)開発 ・病院/ドラッグストア向けシステムの要素技術(ライブラリ)開発 ・SaaS サービスシステム向けの要素技術(ライブラリ)開発 ★保有資格 ・ITパスポート試験 ・基本情報技術者試験 ・応用情報技術者試験 ・AWS certified Cloud Practitioner ・AWS certified AI Practitioner ★活動時間 ・平日:19:00 以降、金曜日は午後(時間があれば) ・休日:午前中 ★その他 ・不明点があれば頻度高く、コミュニケーションを取らせて頂きます。 ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。 どうぞよろしくお願いいたします!
医療から製造業まで。AI画像解析で課題を共に解決します
私はこれまで大学院で、AIを活用した細胞医薬品開発研究に取り組んできました。画像やテーブルデータから細胞の品質を予測するために、機械学習モデルの構築だけでなく、データ特性に応じた前処理やAugmentation設計にも取り組みました。この研究を通して、限られたデータ環境でも、安定的かつ高精度な予測モデルの構築を実現してきました。 国立研究機関との共同研究では、深層学習(Vision Transformer)を用いて画像からウイルス感染の兆候を可視化・予測するAIモデルの開発に携わっています。まだ学生で実務経験は多くありませんが、画像解析・機械学習・深層学習に関わるあらゆる分野の課題に対し、前向きに柔軟に取り組みたいと考えています。ぜひどんな案件でもお気軽にお声がけください
AIやデータを活用するお仕事はお任せください!
都内の理工系大学に通う大学4年生です。 大学では、ファッションデザインを自動生成するAIの研究をしています。
人工知能・機械学習・画像処理エンジニア
人工知能・機械学習・画像処理の研究開発やPoC開発を5年以上行っています。 Pythonによるシステム開発は大学時代から7年以上経験しています。 和文特許は3本執筆経験があり、特許調査は普段から行っています。 英語論文等は普段から読んでおり、簡単な英会話もできます。 学歴: ・国立大学 工学部 大学院 卒業 ・途中、ハノイ工科大学情報通信学部へ2か月間留学 資格: 技術系 ・E資格(JDLA Deep Learning for ENGINEER 2024#1) ・G検定(Deep Learning for GENERAL 2022#3) ・画像処理エンジニア検定エキスパート ・基本情報技術者(FE) ・応用情報技術者(AP) 語学系 ・TOEIC Listening & Reading 940点 ・実用英語技能検定 準1級 ・英単語検定 1級
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