募集中
【Python】機械学習エンジニア
63万円/月~68万円/月(税込)
新宿(東京都) 新宿三丁目(東京都)
Python PostgreSQL AWS GitHub 開発 Git 機械学習 Slack インフラ 評価 DB GCP エンジニア サポート Pandas Numpy AI
作業内容
■案件の内容
機械学習エンジニアとして衛星データの
機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。
現在、当システムを導入いただいている自治体が増加していることから、
それぞれの自治体へ対応すべく基盤を整え、自動化などを進めております。
新規プロダクトや既存のプロダクトの進化に合わせて
新たなテーマにも取り組んでいただくことも期待します。
現在も、「衛星データ×AI×農業」を軸に、官公庁、都道府県や市町村、
地方自治体大手企業から協業も含めた
ご相談をいただくことも多く、様々なテーマに対応いただきます。
【具体的には】
現在、下記プロジェクトが進行しており、一緒に取り組んでいただきたいと考えております。
・現在人手で作成されている農地の区画情報(ポリゴン)を予測モデルを用いて予測し、
農地ポリゴンの作成効率の向上を図る
・当システムにて利用している耕作放棄地率予測モデルの精度向上
・当システムにて利用している作物種類判定モデルの精度向上
・気象データ（日射量、降水量など）活用方法の提案
【開発環境】
・言語：Python
・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc…
・DB：PostgreSQL ( PostGIS )
・インフラ：AWS / GCP
・バージョン管理：Git
・リポジトリ管理：GitHub
・GISツール : QGIS
・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord
【プロダクトについて】
①農地利用状況調査システム
現在既に30以上の自治体に展開され、さらなる拡販と
顧客の声をもとにしたプロダクトの進化に取り組んでおります。
競合サービスがなく、既に利用いただいているお客様からも
高い評価をいただいている実績もあることからも、
ご案内した自治体様からはご興味を持っていただきやすく、
今後もお取引先の拡大を見込んでおります。
「農地利用状況調査」は「農地法」で自治体に対し、
農地が適正に利用されているか、毎年の調査が義務付けられています。
農地の少ない自治体も含め、すべての自治体が行っており、
自治体ごとに紙の地図を作成し、目視でパトロールと地図への記入。
さらにその結果をもとに市町村の台帳と国の台帳へシステム入力を行っております。
「作業の手間」に時間がとられている現状と、「目視」のため基準のばらつきが大きいという課題を
システムの利用で解決し、自治体が農地の活性化に向けて
新たな施策を生み出すことができる状態へサポートしています。
②作付け調査アプリケーション
①は耕作放棄地を衛星画像から推定・検知するサービスですが、
②は、その区画で作付けされている作物を推定することができます。
地方自治体は農家の方に対し作付けしている作物に応じた補助金があることや、
統計データを作成していることもあり、自治体内の農地が申請通りに使われているか
調査をする義務を担っています。
当システムでは、衛星データで広範囲を確認し、目視での調査は必要な場所のみに絞ることができ、
紙の地図や台帳を使わず、Web上で記録できるため、
時間と労力を大幅に削減することが可能となります。
③営農向けアプリケーション
衛星データで解析した農地の土壌状態を可視化し、農家の肥料の削減と
地球温暖化対策につながるアプリケーションです。農林水産省の支援を得て取り組んでおります。
農業で肥料を使う際、どこに、どれだけ、どの肥料をまけばいいか、ということは
感覚値でしかわからず、余分な肥料を利用しており、余分な肥料を使っていることでコストも上がり、
地球温暖化の原因の一つにもなっています。
一方、土壌の検査をするには、土壌を採取して検査機関に送るなど、手間も大きい作業です。
では衛星データを解析し、画像から土壌の状態や成分などを分析可能に。
農家さんが衛星データ解析を気軽に利用し、区画ごとに土壌の状態を把握し、
最適な肥料の選択や量の調整がすぐにわかるアプリケーションを開発。
データの連携や提供機能を持つ「農業データ連携基盤」ＷＡＧＲＩとも現在共同開発を進めております。
■開発環境
【開発環境】
・言語：Python
・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc…
・DB：PostgreSQL ( PostGIS )
・インフラ：AWS / GCP
・バージョン管理：Git
・リポジトリ管理：GitHub
・GISツール : QGIS
・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord
■稼働形態：フルリモート（新宿三丁目）
■精算方法：140 ~ 180時間 (上下割)
■商談：1回
■PC貸与：なし
■服装規定：なし
必須スキル
・データ解析のご経験を目安として２年程度お持ちである方
歓迎スキル
・Pythonを用いたデータ解析のご経験
・ 深層学習に関する知識
/リモート可センシングの知識
・農業への関心・興味
商談回数
1回
2年前に最終更新
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