PhD レベルのAIエンジニア — 元MIT、TU Munich、GE Healthcare — ロンドン拠点で、プロジェクトに合わせたカスタマイズされた本番環境対応機械学習、コンピュータビジョン、データサイエンスソリューションを提供。
AIとコンピュータービジョンソリューションを構築します
単一の明確な問題に対する完全な開発サイクルをカバーする、集中的なAIまたはコンピュータービジョンソリューション。
- 調査と問題の範囲設定
- データの前処理と準備
- カスタムモデル作成
- モデル検証とテスト
- クリーンでコメント付きのソースコードが提供されます
- モデルドキュメントが含まれています
より複雑なプロジェクトのための拡張された範囲 — より深い調査、より広範な検証、および優先的な納期。
- コアのすべて
- より複雑な問題に対する拡張された調査フェーズ
- 多段階モデル検証とパフォーマンスベンチマーク
- より広範なデータ前処理パイプライン
- 統合ガイダンス付きの強化されたソースコード
- 優先的な注文処理と注文チャットでの迅速な対応
要求の厳しい、多コンポーネントまたは生産グレードのプロジェクトのためのAIおよびコンピュータビジョンのフルスコープ開発。
- スタンダードのすべて
- 完全なエンドツーエンドパイプライン:研究からデプロイ可能なソリューションまで
- 高度なモデルアーキテクチャとハイパーパラメータ最適化
- 包括的なテストスイートとエッジケース検証
- MLOps対応のデリバリー(Docker、AWS、MLflowまたはRayが該当する場合)
- 詳細な技術文書と引き継ぎメモ
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専門知識レベル
技術スタック
成果物
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完全な説明
動作するコンピュータビジョンプロトタイプ、カスタム機械学習モデル、またはエンドツーエンドのデータサイエンスサポートが必要な場合でも、人工知能、コンピュータビジョン、信号処理、ニューロインフォマティクスにおいて5年間の実務経験を持つ博士号レベルの科学者およびエンジニアと協力することになります。特にヘルスケアおよび医療画像アプリケーションに深い専門知識を持っています。
これはテンプレートサービスではありません。すべてのソリューションは、お客様のプロジェクトのために特別に調査、構築、検証、文書化されます。この作業は、数学、物理学、確率論、線形代数、応用機械学習における強力な科学的基盤に基づいており、堅牢な本番コードを脆弱なプロトタイプから区別する種類の基礎です。
**含まれるもの**
各エンゲージメントは、完全な開発ライフサイクルをカバーしています:問題と最先端の状態を理解するための初期調査、入力を使用可能な形式にするためのデータ前処理、タスクに最も適切なアーキテクチャを使用したモデル作成、期待通りに実行されることを確認するための厳密なモデル検証とテスト、保守および拡張できるクリーンなコメント付きソースコード、および構築されたものと理由を正確に理解できるように詳細なモデルドキュメント。
**使い方**
ご注文後、注文チャットを通じてプロジェクトの詳細を共有してください。より多くのコンテキストを提供すればするほど、作業を早く開始できます。最初のコンサルテーションはプロセスに組み込まれています。不明な点がある場合は、作業開始前に注文マネージャーを通じて直接連絡があります。すべてのティアに修正が含まれているため、要件を満たすまで出力を調整できます。
**使用技術**
Python、C++、Docker、Git、Hugging Face、PyTorch、Keras、AWS、MLflow、Ray、HTML、CSS、React — 博士号レベルで適用される、最新のAIおよびMLOpsスタックのすべて。
**対象者**
AIを活用した製品を構築するスタートアップやスケールアップ。画像処理や信号処理の専門知識を必要とするヘルスケアおよびメドテック組織。アイデアから動作するコードへの移行にエンジニアリングサポートを必要とする研究者。これまで遭遇したことのないコンピュータービジョンの課題に取り組むデータチーム。ジェネラリストではなく、真剣で資格のあるエンジニアを必要とするすべての人。
**この出品者を選ぶ理由**
MITとTUミュンヘンでの学術的トレーニングと、GE Healthcareでの応用業界経験を組み合わせることで、厳密な科学的思考と実践的なエンジニアリング判断の両方を受け取ります。問題は単にパッチが当たるのではなく、適切に解決されます — 売り手は基礎となる数学を理解し、コードだけでなくあなたの特定の領域について推論できるからです。
Zinner クオリティ保証
すべての Zinner はプラットフォームに参加する前に審査・承認されます。
すべてのサービスは、当社の品質保証コミットメントによってサポートされています。
納品された作業を承認するまで、お客様の支払いは保護されます。
パッケージを比較
| 機能 | コア | スタンダード | 高度な |
|---|---|---|---|
| 納期 | 7 日 | 12 日 | 21 日 |
| リビジョン | 2 | 3 | 無制限 |
| 調査と問題スコーピング | ✓ | ✕ | ✕ |
| データの前処理と準備 | ✓ | ✕ | ✕ |
| カスタムモデル作成 | ✓ | ✕ | ✕ |
| モデル検証とテスト | ✓ | ✕ | ✕ |
| クリーンでコメント付きのソースコードが納品されます | ✓ | ✕ | ✕ |
| モデルドキュメントが含まれています | ✓ | ✕ | ✕ |
| コアのすべて | ✕ | ✓ | ✕ |
| より複雑な問題のための拡張リサーチフェーズ | ✕ | ✓ | ✕ |
| 多段階モデル検証とパフォーマンスベンチマーク | ✕ | ✓ | ✕ |
| より広範なデータ前処理パイプライン | ✕ | ✓ | ✕ |
| 統合ガイダンス付きの強化されたソースコード | ✕ | ✓ | ✕ |
| 優先注文処理と注文チャットでの迅速な対応 | ✕ | ✓ | ✕ |
| スタンダードのすべて | ✕ | ✕ | ✓ |
| リサーチから展開可能なソリューションまでの完全なエンドツーエンドパイプライン | ✕ | ✕ | ✓ |
| 高度なモデルアーキテクチャとハイパーパラメータ最適化 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 包括的なテストスイートとエッジケース検証 | ✕ | ✕ | ✓ |
| MLOps対応のデリバリー(Docker、AWS、MLflowまたはRay(該当する場合)) | ✕ | ✕ | ✓ |
| 詳細な技術文書と引き継ぎノート | ✕ | ✕ | ✓ |
ポートフォリオ
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よくある質問
コンテキストが多いほど良いです。問題の説明、所有しているデータセット(またはそれへのアクセス)、目標の成果、推奨言語、フレームワーク、デプロイメント環境などの技術的制約を共有してください。すべてはオーダーチャットを通じて安全に議論されます。
これは、重要な作業を開始する前にオープンに議論されます。プロジェクトの詳細を確認した後、範囲が明らかに上位のティアまたはカスタムアレンジメントを必要とする場合、サプライズがないように、進行する前に注文チャットであなたに提起されます。
ほとんどのプロジェクトでは、はい。独自のデータが最も関連性の高い正確なモデルを生成します。データがない場合は、これについて議論できます。場合によっては、ユースケースに応じて、公開されているデータセットや合成データ生成が適切である可能性があります。
ソリューションをエンドツーエンドで実行する、クリーンでコメント付きのPython(または関連する場合はC++)コードを受け取ります。これには、前処理スクリプト、モデルトレーニングおよび推論コード、評価ルーチンが含まれ、チームの有能な開発者が理解、保守、拡張できるように提供されます。
最初の納品が行われた後、お客様は成果物を確認し、注文チャットを通じて変更や修正を提起します。改訂は合意された範囲に対処するものであり、新しい機能や大幅な範囲変更は対象外であり、これらは別の契約として扱われます。
主な専門分野はヘルスケア、医用画像処理、信号処理、ニューロインフォマティクスですが、基盤となるAIとコンピュータービジョンエンジニアリングは幅広い産業に適用されます。プロジェクトが適合するかどうか不明な場合は、注文要件に記述してください。正直に評価されます。
はい。コアエンゲージメントの一部は、リサーチとスコーピングフェーズです。問題がまだ完全に定義されていない場合、初期段階の作業は要件を明確にし、実装開始前に適切な技術的アプローチを提案するのに役立ちます。
顧客レビュー
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素晴らしい仕事です!彼のアプローチ、熟練度、そしてプロジェクトと成果物の全体的な提供について、いくら褒めても足りません。
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