ディープラーニングの求人・案件一覧

研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。
【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。
・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング
・機械学習前処理（アノテーション等）
・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発
【期待する責任】
・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援
・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援
(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

・機械学習における前処理からファインチューニングまでの一連のタスクを単独実行できること
・汎用プログラミング言語（Python, C++, SQL など）
・フレームワーク (PyTorch等)
・開発環境 (AWS, GCP等のクラウド環境, Docker)
・ツール (GitHub, Confluence, Jira, Google Workspace, Slack, Zoom, Colab等)
・優れたコミュニケーションスキル

・Transformer LMを多様するので言語系機械学習処理のご経験があると良い
・異常値を検知しエラーアナリシスができると良い
・特に言語系機械学習処理の経験があると良い
・コンピュータサイエンスのPhD（または博士号取得のためのMS）、関連する技術分野または同等の実務経験があるとなお良い

細胞に関する画像分類、分析をする為のAI(ディープラーニング)開発支援業務
クライアント側にAI（DLを活用した画像分類、分析）に関する専門家がいない為、
AI実装におけるアドバイザリ及び、実装支援となります。
※実データは現地（京都）に出向かないと触れない為、
リモート環境の中で支援出来得る限りの作業をお願いします。　
なお、オンサイトでの作業ができる方はこの限りではありません。

・画像認識（DL）プロジェクト実装経験
・論文実装(英文含む)が出来る方

・医療系もしくは化学系（細胞）に近しい画像データを扱ったことがある方
・月に1度程度もしくは、状況に応じて現場（京都）に行ける方。

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識　
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

・最新の機械学習アルゴリズム論文から数式や擬似コードを元に実行コードが実装できるスキル（例えばGAN、Semantic Segmentationの実装ができる方）
・画像認識に詳しい(GoogleNet,ResNet,SENetなど)
・物体認識に詳しい(Faster R-CNN, SSD, YoLo v3, FPNなど)
・転移学習を使った経験がある
・数理統計データ分析の経験
・レコメンドモデルの作成経験
・Amazon SageMakerやAutoMLの使用経験

・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号（または同等の実務経験）
・Python（Python 3）および/またはデータサイエンス
　（ビッグデータ、ディープラーニング）でのソフトウェア開発の3〜5年の経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービス環境での開発、または保守の経験

・外国人の方が多いチームですので英語でのコミュニケーションが取れる方
・ビジネスレベルの英語によるコミュニケーション
・TensorFlowを使用したデータモデリングソリューションの経験
・Amazon SageMakerのご経験
・Python3マルチプロセッシング（Ray、マルチプロセッシングなど）のご経験
・AWS、GCP、Docker、Kubernetesなどのご経験
・オブジェクト指向での開発のご経験
・オープンソースソフトウェアの理解（Apache、Redis、Prometheus、Elasticsearchなど）

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験
・機械学習／統計学に関する知識、経験
・PythonもしくはRの実装経験

・統計解析、機械学習、ディープラーニング等の手法を用いて、ビジネスに貢献した経験
・機械学習のアルゴリズム・モデルに関する知見（課題に応じて適切な分析手法を選択できる）
・データ分析コンペティションの参加・入賞経験
・機械学習の論文を読み、アルゴリズムを実装できる能力
・BI及びDHWでの分析システム開発経験
・TensorFlow、Keras、Apache MXNet等のライブラリ使用経験

・Python
・R
・ドメインを問わず機械学習による精度向上に取り組んだ経験(モデル、特徴量の工夫など)
・ドメインを問わずビジネス上の課題を機械学習で解決可能な問題設定に落とし込んだ経験
・問題に適した特徴量を設計、実装した経験

・Pythonによるディープラーニング実装(Keras等)
・C++
・最新技術(論文)調査及び実データへの適用スキル

・要件定義、設計、実装、テストまでを一通り経験している方（業界・分野不問）
意欲があり、新しい技術に好奇心をもって取り組める方を求めています。
・クラウドサービス（アマゾン・ウェブ・サービス/AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform）の使用経験
・Webサービス・アプリケーションの開発経験

■機械学習・深層学習・自然言語処理の開発経験・知識
■AIシステムの開発経験・知識
■Python、C#、VB等の開発経験
■Linuxのプラットホームでのプログラミング経験
■翻訳業界での経験
■基本的な英語の読み書きができる方
・CATツールの使用経験がある方（SDL Trados Studio、Memsource、memoQ等）

・AI領域の研究開発経験
・pythonの使用経験

・ディープラーニングや画像処理の経験

【背景】証券会社の一般顧客に対しモバイルアプリ上で株式のレコメンドをしたい。
そのために下記はクライアント（証券会社側）で担当する・顧客分析・上流の分析ロジック案検討　
【業務内容】レコメンド基盤構築がメインとなります。
・機械学習,深層学習モデルを用いたアプリケーション構築
・データ分析(データマイニング、各種集計、レポーティング等)
・取引先とのコミュニケーション

<主な条件>　
・機械学習、 ディープラーニングに関する知識
・Pythonを含む複数の言語を用いたプログラミング経験
・DBからBIツール (Tableau,、Power BI等) で可視化できる実務経験
・「SQL」を使用し、DBから様々なデータの結合・抽出の実務経験
・様々な統計手法を使い、「Python」や「R」等での分析基盤の開発経験
・コミュニケーション力(進捗報告、社内メンバーからの案件内容に対し
最適な分析手法を提案し、分析結果を分かりやすくレビューができること)
備考：証券業務に絡みますが、あまり証券知識がなくとも大丈夫です。

・(サーバ)Web Application Frameworkを利用してWebアプリを作成することができる
・AWSやGCPといった各種クラウドサービスの利用したプロダクトの開発・運用経験
・クラウドマネージドシステムの知見
・gitによるバージョン管理
・Python
・MLOpsへの興味・経験