機械学習の案件一覧

グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。
=開発環境=
・AWS（S3,Athena）
・Tableau, alteryx
・Confluence, JIRA, Bitbucket
=対応内容=
・データサイエンス系のデータ分析支援
(例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析)
・レコメンドシステム構築時におけるソリューション調査

・ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験
・Python, R, SQLなどの言語を用いた分析経験 2年以上
・データクレンジング・集計・検証経験 1年以上
・AWSなどクラウドDBの実務経験
・Gitを用いたコード管理
・非構造データ（画像・自然言語）を用いた機械学習システムの検証・評価実務経験

データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。

データ基盤の開発・改修・保守運用
・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用
・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用

[開発環境]
インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow)
DWH：BigQuery
その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール：Google Data Portal / Tableau
分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
その他：GitHub / Slack / Notion

[チーム体制（業務委託の方含む）]
・統括ディレクター: 1名
・データエンジニア: 1名
・機械学習エンジニア: 1名 (兼務)
・データサイエンティスト: 3名
・技術顧問: 1名

エンジニアリング
・GCP や AWS などの主なクラウドサービスにおける開発経験。
・DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。
・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。
データ専門性
・SQLを記述する事が出来る。 (数十行位)　
・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。
ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)
・論理的思考力。 (定量思考力、要約力、仮説構築能力など)　
・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか)
・プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)

例1：図面解析
パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う

• 図面からの自動情報抽出
• 図面の高解像度処理
• 類似図面検索
• 図面からの自動工程分解
• 図面からの自動設計ミス検出

例2：サプライチェーンデータ分析
発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。

• 課題設定と仮説構築
• 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
• 需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発

【開発環境】

• 利用言語: Python, R
• フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
• 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab
• コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
– 統計学の基礎知識
– 機械学習を用いた研究または業務経験
– Pythonによる開発経験
– 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
– Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

=短期的=

• ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
• A/Bテストによる施策の効果検証
• 統計的因果推論による施策の効果検証
• 自由記述データの自然言語処理
• 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
  =長期的=
• 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
• コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
• 検索エンジンのアルゴリズム改良
• コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

◆データサイエンス
– 統計検定2級レベルの知識
– 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
– マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ ビジネス
– 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
– ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
– 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆ エンジニアリング
– SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
– Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
– Git・GitHubの利用経験

機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。

【PJ事例】
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け印字検査システム
・生産の需要予測　等

・言語: Python
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

クライアントでは、AIを活用した自動情報収集プログラムによって、WEB上に公開されているイベント情報を利活用していくサービスを展開しています。

情報収集におけるAIモデルの構築において機械学習エンジニアの追加を求めています。

・python（３年以上）
・機械学習（２年以上）
・自然言語処理（２年以上）

概要：
DWHに溜まったデータをパーソナライズ、ビジネス要件へ落とし込み、ユーザに対してレコメンドを行いたい。

業務内容：
エンド会社から分析依頼を要件整理し、チーム内作業者へ落としていただきます。
・顧客折衝、要件整理
・メンバーアサイン、進捗管理
・スケジュール管理
・ドキュメント作成
・納品アウトプットの作成（必要に応じて）

チーム：
10数名
データエンジニア、アナリスト在籍

環境：
・CDP(Redshift)
・DWH(Bigqueryなど)
・DMP(Salesforceなど)
・レコメンド（Adobe Target,Adobe Experience Managerなど）
データ基盤は最低限構築されています。

データ：
主にHP、ECのデータです。
・CDP
・GA
・その他

・PM経験
-チーム内での円滑なコミュニケーション及び議論のファシリテーション能力
-プロジェクト管理能力
-顧客コミュニケーション（要件ヒアリング、技術説明資料の作成、報告など）能力
・英語スキル（読み書き）
・分析経験

大学と提携し、AI開発を行っている企業にて、
需要予測アルゴリズム開発のビッグデータ分析をご担当いただきます。
(開発環境)
プログラミング言語：Python, SQL(BigQuery)等
データベース：BigQuery等
クラウド環境: GCP等

・基本統計知識
・時系列解析知識
・機械学習知識
・Pythonの経験3年以上
・SQL/GCPの経験

機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、自社プロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。

事業の成長に伴い、ユーザや開発対象のプロダクトが多様化する中、様々な機械学習の問題に取り組んでいます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高める挑戦を続けています。 機械学習をプロダクトに取り込んでユーザに価値を届けることに重点を置いています。 モデルのチューニングによって精度を追い求めるというよりも、業務オペレーションによるデータの蓄積も含めた、学習パイプラインや精度改善のループを設計・実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練/デプロイパイプライン構築・API開発といった一連の開発業務が主となります。 ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

・ソフトウェア開発に関する知識（Git・クラウド・オブジェクト指向など）
・PythonによるWebアプリケーションのシステムの開発経験
・機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験（Python を特に歓迎）

[概要]
社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・課題整理、要件定義、設計
・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析）
・機械学習モデルの構築（場合によって）
・ステークホルダー向けの分析レポーティング

・データサイエンティスト及び、データアナリストの経験3年以上
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力