機械学習の求人・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

登録者数40万人の電子お薬手帳の調剤データ、購買データといった パーソナルヘルスレコードから ビジネスにつながるインサイトを探し出す データアナリストとしてご活躍いただきたい

・統計分析を活用したSASのデータアナリストの経験
　▶SAS言語の利用経験
　　- SASプログラムをチームで共有していますので、コードを読み解けるレベル
　　- Base-SASでのプログラミング・分析経験
　　- 欲しいアウトプットに合わせたデータ整形、手法選択ができる。

・クライアントワーク・顧客対応の経験（社内の他部署からの分析依頼対応経験でも可）
・顧客分析、需要予測、VOCなどビッグデータ系の分析を用いた課題解決の経験
・仮説や事実に基づいて論理的な説明や考え方ができる方
・お客様（インターナルも可）に対するデータ分析の提案経験

・Tableauの経験
・データマイニング、AI技術の経験
・機械学習、自然言語処理の経験
・画像分析、商圏分析などの経験者
・Python/Rの経験者

音楽関連のマーケティング分析-基本的にはエンドからの要望にアドホック分析対応。
-分析が中心となるため、機械学習自体の知識はあった方が良いですが必須ではない
・かなり大きなデータを分析するため、田町で週に2-3日程度(音楽配信ログや人流データなど)
・一部データについては、リモートでの分析対応。

・データ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・ある程度大きなデータを扱うことができる（数千万-数億レコードレベル

・機械学習などの知見

・顧客ビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けて仮説立案おおよびデータの収集・分析を実施
・顧客から提供されたデータの確認・分析および分析基盤の構築・運用
・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・適切な機械学習モデルを選定・開発仮説検証を実施

・数理モデルと機械学習を用いた予測需要プロジェクトのへ従事経験
（データ収集から分析、モデル開発まで一通りご対応した経験）
・Pythonを使ってデータ分析や前処理を実施した経験
・データサイエンスプロジェクトの実務経験
　-scipy,pandas,seabornなどの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
　-データベースやDataFrameを使いこなせる方。
　 pandas,dask,modinなどのFWを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる。
・需要予測や最適化アルゴリズムの基本的な理解
・日本語力（ネイティブレベル）

・卸売業での需要予測や在庫最適化のプロジェクトにデータサイエンティストとして従事されたご経験
・以下のようなご経験がおありの方は非常に適しております
-データの前処理、トレーニング、オンプレミスやクラウドサービスの提供など、プロダクションスケールで機械学習ののご経験
-分類、クラスタリング、会期、相関分析の豊富な経験
-構造化データと非構造化データの両方に対する大規模データ処理の経験、並列処理の経験が豊富
・ビジネスレベルの英語力
　-海外との英語でのやり取りの経験

Primeのデータ分析担当者と共に、生命保険企業向けのデータ分析業務をご担当頂く予定です。
・保険事業リスク管理に掛かる、データ分析の高度化PJ
・データ調査、データ分析設計、AIスコアリングモデル策定、統計値指標に基づく異常値分析など
・分析担当メンバーとして、上記工程を分析チームと共に実施。
[関連システム/スキルマップ] Python、R、SQL、AWS、SAS、Tableau、他

・データ分析上流工程の経験（データ調査/分析設計/環境構築など）
・Python、R、AWSなどの言語/環境を用いたデータ分析実務経験
・ロジスティックス回帰等を用いた統計解析経験（類似経験でもOK）
・機械学習を用いた、AIスコアリングモデルなどの経験（類似経験でもOK）
・クライアントコミュニケーションスキル（プレゼン等）

・異常値データ分析などの対応経験
・生命保険系の業務/業界知識
・SASデータの取り扱い経験
・Tableauを用いた、ダッシュボード設計開発のご経験

食品製造業における生産実行での単品受注量の予測モデル及び、
製品カテゴリーの経営計画向け受注量予測モデルの構築

・pandas,matplotlibなどを用いた基本的な集計、可視化スキル。
・統計モデル、機械学習モデルの実装スキル。(時系列データに対して予測モデル実装経験があると良い)
・異常値や欠損値についての扱い方法について検討・実装できる。

・データの分布の確認および簡易的な相関性の分析ができ、分析結果からデータの特性が結論付けられる。
・統計的仮説検定・自己相関・偏自己相関の概念について理解している。
　または概念をキャッチアップをするために数理的な分野に抵抗がない。
・モデルの理論的背景を理解し、モデルチューニングが行える。

研究成果の一層の拡張と定着をはかるため、リサーチサイエンティストと協力しアイデアを実現でき、最終製品を視野に入れたプロトタイプ開発フェーズをリードし、技術導入フェーズに焦点を当てて提案と実装・検証支援を実行できるリサーチエンジニアを募集いたします。
【業務スコープ】
・ 人工知能および機械学習アプリケーションの最先端の研究への積極的な参加
・ アルゴリズム、大規模なデータ処理、研究の問題を日常的に扱いながら、現実世界向けのプロトタイプの提案・設計・開発の推進
・ 技術的ロードマップを管理しソリューションのシステム結合や本番接続開発に参加する・ 技術プレゼンス向上への貢献

・ コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習、または関連する技術分野の修士号または博士号、あるいは同等の実務経験
・ 英語および日本語の技術文献を網羅的に調査し、適切なものを選び出し、読みこなす能力
・ アルゴリズムの実証コードを何らかのプログラミング言語で実装する能力
・ 自然言語処理および/または機械学習における実績

・ フロントエンドとバックエンドの両方で、最新のテクノロジーに関する強力な開発経験と知識
・Java、C / C ++、Python、およびScalaを含む、もしくはこれに限定されない1つ以上の汎用プログラミング言語の経験

・大手SIerクライアントのDX推進に向けたデータ分析・コンサルティング
　- クライアントの課題解決のためのヒアリング
　- 構造化データの分析の設計・実施および示唆抽出

・データアナリスト経験2年以上
　- 事業内容・事業課題から必要な KPI を設定
　- KPI モニタリング体制の構築
　- KPI モニタリングからの課題の抽出・アクションの策定
・事業計画の緻密化経験
　- ビジネスモデルを考慮に入れての事業シミュレーションの策定
　- 感度分析をもとにした重点 KPI の選定
・Python の2年以上の実務経験
・顧客への提案・報告経験 / 顧客との折衝経験

・AIやデータ活用に関するコンサルティングやプロジェクトマネジメント経験
・構造化データの機械学習モデル構築経験

・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト
　-画像(動画･静止画)/テキスト 等の広告クリエイティブを配信前に予測するプロダクト
　-現時点で既に本番運用中のプロダクトへのモデル追加がミッション
　-スピード感とプロダクションとしての開発スキルが求められます

・クライアントEng/DSと直接円滑なコミュニケーションを取ることが出来る
・DeepLearningに関して、最新の手法を用いた精度改善を行うことができる
・画像認識及び自然言語処理それぞれに対してのDeepLearningの経験
・機械学習モデルのプロダクション用（PoC・実験止まりではない）コードの開発経験

・マルチモーダルなデータに対してのDeepLearningの経験
・TensorflowおよびKerasを利用したDeep Learningモデルの開発経験
・DataFlow、Argoなどを利用した開発経験
・Docker, Git, Slack, Makefileなどのツールを用いた開発に慣れている
・論文の調査・実装経験

・位置情報データの分析
・アルゴリズムの作成
・アルゴリズムを用いた推定日々開発している独自のアルゴリズムを利用して、
これまでにない深度の統計化人流情報を把握・推定しています。
GPSなど位置情報ビックデータに、独自のアルゴリズムを加えることで、
特定の場所×人の興味関心×行動をそれぞれ把握することが可能になります。

・データサイエンティストとしての実務経験
・【python】【SQL】でのプログラミング実務経験
・統計学、機械学習の実務経験若しくは学習経験（大学、大学院等で）

・位置情報データの分析解析経験
・GCP実務経験
・素早いコーディング