TensorFlowの求人・案件一覧

[ポジション]：分析基盤エンジニア

▼主な業務内容
- GCP上でBigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の開発
-特定健康診断受診率向上事業データ解析運用
▼主な開発環境
- Python, Django, Flask, TensorFlow, SQL, Javascript
- AWS, GCP, BigQuery, AI Platform
- CircleCI, Terraform, Docker
- Tableau
- Slack, Notion, Asana​

– Pythonを用いたサーバーサイド開発経験(2年以上)

– AWS又はGCPを利用したインフラ構築/運用経験(3年以上)
– CI/CD環境の構築経験
– IaCを利用したインフラ構築/運用経験
– BigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の構築/運用経験
– ビッグデータ分析基盤の構築/運用経験
– データウェアハウス(DWH)に関する理解/知識
– プロジェクトのマネージャー/リーダー経験
– アジャイルなチームでの開発経験

[ポジション]：AIエンジニア

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装

・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）

・データベースおよびシステムアーキテクチャの設計、及び実装経験
・クラウドを用いたシステムおよびAPIの設計、構築、運用経験
・スタートアップで働いた経験
・新しい課題や未知の領域に果敢に挑戦した経験

[ポジション]：AIエンジニア

弊社クライアントの機械学習エンジニアチーム、ビジネスチームと共に、大手企業、研究機関、自治体とのプロジェクトに参画頂き、学習モデルの開発に従事頂きます。

基本的なチーム体制は弊社機械学習エンジニア、コンサルタントメンバーとチームで進行します。

・ビジネスレベルの日本語
・論文のモデルを実装する能力
・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習におけるプロジェクトにおける実装経験

・アルゴリズムやデータ構造の知識
・スタートアップで働いた経験

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]：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

AIヘルスケアアプリの開発エンジニア 大手建設会社の新規事業案件

・画像関連のAI開発経験
・tensorflow/pytorch/chainerなど何かしらのAIフレームワークの使用経験

・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

・生のTensorFlowを書くことができる
・論文の内容をコードに落とすことができる
・画像/動画処理の経験がある