自然言語処理の求人・案件一覧

テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）を想定しています。

例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。

・Python経験
・クラウド経験
・自然言語処理技術

・scikit learn
・keras
・tensorflow
・UML
・スクラム開発経験

[ポジション]：クリエイティブ

外資系クライアント様の自社プロダクト「AIチャットボット」の自然言語モデルに流すテストデータ、トレーニングデータの作成。 多業種に対応できるチャットボットを創造するプロジェクトになります。

・長期間参画頂ける方
・自然言語処理の知見がある方
・翻訳チャットボットにご興味のある方
・英語のスキル（最低限読み書きは必要）

・AIプロダクト開発にご興味のある方
・BPRコンサルタントのご経験

[ポジション]：AIエンジニア

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）

・機械学習または自然言語処理分野の英語論文の読解力
・PyTorch, TensorFlow等の深層学習フレームワークを利用した実務経験
・PDFやHTMLなどの非構造データから目的のデータや知見を抽出し、機械学習に応用した経験

【業務概要】
新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂きます。 現在MVPの開発段階のため、ご参画頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担って頂きます。

【具体的な業務】
新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。

機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。

◇利用技術
・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

・機械学習を用いたシステム開発・運用経験
・モデルチューニングのためのEDAの経験
・パブリッククラウドサービス上での開発経験
[求める人物像]
・個の力ではなく、チームの力を最大化させることにモチベーションを感じる方
・あるべき論だけではなく、現状を踏まえた上で清濁併せのんでプロジェクト推進ができる方。
・実際に手を動かし実行してくれる方
・新しい技術などに好奇心をもち積極的に挑戦してくれる方

・機械学習を用いたシステムのアーキテクチャ設計の経験
・統計、データサイエンス、機械学習の理論的専門知識
・AWSの各サービスの運用経験
・新規プロダクトの立上げ経験
・数理最適化技術を利用したシステムの開発経験

[ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア

- 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」
- ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ

(a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)

(b)機械学習モデルのPoC
　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか
　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか）
　(b-3)PoC結果のレポーティング

(c)モデルのWebアプリケーションへの実装
　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装
　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

– Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)
– 機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験（クラウドリソースを活用）
– レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
– SQL,Python,クラウドリソースの経験

– データエンジニアの経験(年数問わず)
– 統計/機械学習を用いた分析設計、分析レポート作成、レポーティング
– 「4. 想定業務内容」のPM経験
– 国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇、機械学習コンペ入賞、の実績
– 自然言語処理における検索/推薦システムの開発経験

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験（本件では従業員アンケート等で活用想定）

・対クライアントとの折衝経験
（PMや技術のテックリードは別の方がいるが、お客様と打ち合わせに同席することが想定されるため）

・某サービスの実現に向けた、AI・RPA・ブロックチェーン・ドローンなど　先端デジタル技術の応用による次世代の監査アプローチ
・監査ツールの研究・開発・展開を行っています。
・公認会計士向けのデータ分析アプリケーションの開発を担当いただきます。　会計データや財務データを対象として、AI や機械学習の技術を使って主に監査業務の支援をするために、　データ分析にかかわる要件定義、設計、実装を行っていただきます。　主に R言語 と Python を使用しています。
・データの収集・理解・加工・分析・可視化等、データのエンジニアリングにかかわる　様々な業務に継続的に取り組んでいただけます。
・アプリケーション開発エンジニアや公認会計士と協業しながらチーム開発を行っています。　現場からのニーズやフィードバックの収集から、開発したアプリケーションの社内展開まで、　いろいろなフェーズで関与することも可能です。

・RもしくはPythonの開発経験者
　※実際に使用する言語はRがメインとなります。
・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験 (2年以上)

・分析結果の可視化ツールの開発経験 (R Shiny など)
・大規模データの加工や分析の経験
・統計、自然言語処理の知識、AI もしくは機械学習の技術などを使った研究の経験
・Web アプリケーションの開発の実務経験 (C#, Node.js, Java, Ruby, PHP 等)
・会計・監査の分野に対する興味
・Git を用いた開発およびコードレビューの経験
・Microsoft Azure等のクラウドベースでの開発経験
・PowerShellやバッチファイルを用いての開発経験

官公庁のデータ分析及びAI化推進

・Pythonを使ったデータ加工、モデル作成などの分析実施
・SQLを使用したデータベース処理
・顧客報告用のドキュメンテーションスキル

・Tableauを使ったデータ加工、ビジュアライゼーション構築
・自然言語解析等の経験

・PythonかRでのプログラミング経験 (モデル構築)
・自然言語処理経験

・BtoCサービス業界、データ分析・活用支援企業でのご経験
・BtoCサービス等におけるデータ分析及びUI/UX改善の経験

・機械学習を活用したプロダクトのアーキテクチャ設計経験
・画像解析のコンペでの受賞経験（Kaggle Expert以上が望ましい）

・自然言語処理の知見、経験
・プロダクトの運用経験