機械学習の案件一覧

グループ全体のビジネスにおける意思決定をデータ利活用を通じて支援を行います。
特に経営層や事業担当者を中心にBI環境の構築や新規事業や施策の効果測定から 原因分析、さらには改善提案まで幅広くご 担当いただけます。
また、ご自身の希望に応じて事業側を巻き込んで施策推進もご担当いただくことも可 能です。

① 出版社の購読者層分析
② 教育関連アプリの動向分析
etc

連合学習技術の研究環境のフレームワーク化と整備およびアルゴリズムモジュールフレームワークの開発補助業務を行っていただきます。

今後機械学習を実施される方向けのフレームワーク作成といった業務内容となります。

プロジェクト管理は不要ですが、クライアントへの口頭での報告、質疑応答といった折衝は発生します。

電子書籍システムのコンテンツ価値を機械学習とデータを駆使して最大化するために、
下記業務をご担当いただきます。
・自社アプリやウェブサイト等のデータを活用した、国内外でのコンテンツビジネスの推進
・特に漫画などの画像データを活用したコンテンツ開発、業務補助、データ分析の担当

【募集背景】
クライアントが直近の上場、および、アジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでおり、プロダクトエンジニアとして先進的なソフトウェア開発を担っていただける方を募集しています。

【業務内容】
・音声認識をはじめとする機械学習を利用したシステムにかかわるプロダクトのソフトウェア開発
・フロントエンドおよびバックエンドのソフトウェア開発
・AI に関連するプロダクトのネイティブアプリケーション開発

【技術環境】
言語：TypeScript, Python, Flutter
フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js, Node.js
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

AIにまつわる事業を複数展開されている顧客の元で、商用化に向けて現行のプロダクトのAIシステムを開発していただくエンジニアを募集致します。

【業務内容】
･機械学習モデルの開発~運用

・ビジネスプラットフォームを展開されている企業様にて
データエンジニアとして参画をしていただきます。
・具体的にはデータパイプラインの設計と実装やデータレイク及び
データウェアハウスの設計と整備等に携わっていただきます。

【参画のメリット】
・勤務形態としてフルリモートになりますので、
ご自身のリラックス出来る環境で働くことが可能となっております。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語：Python
・DB：PostgreSQL
・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等）
・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

クライアントでは「商品名○○」など、クライアントの提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システム「●●」を運用しております。
今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。

クライアントのデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。

＜具体的な業務内容＞
・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計
・データパイプラインの設計・構築
・データ分析のためのBIの開発・運用
・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援
・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解
・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等

技術環境
＜プロダクト開発部＞
言語：TypeScript, Python, Flutter
フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

＜R&D部門＞
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn

・SageMakerを使用した機械学習
・AWSのベストプラクティスに向けた顧客との検討
・SageMaker有識者として他メンバーのフォロー

【概要】
某地方銀行向けに法人融資（審査）を機械学習で自動化するプロジェクトです。
現在はモデルを作成し中小企業から依頼があった際に融資の判断や金利額の算出を自動化していますが、
追々はモデルの作成まで機械学習により自動化したいと考えています。

一昨年から開始したプロジェクトでフェーズ1の工程を終えたところではあるものの、
機械学習で使用しているSageMakerの有識者不在により苦戦しているため
このあたりの知見をフォローしていただける方を募集します。

■背景
・クライアント内の提案活動に於いてDWH案件が増えており、リソースが必要となった
■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■エンドクライアント
・建築・製造・医療など
■想定業務
※クライアントの案件状況やスキルによってポジション・案件は検討
・データ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務
要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
・顧客案件におけるデータ基盤構築支援（要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など）
・要件定義 /基本設計/詳細設計
・ETLジョブ開発
・DWH構築
・ドキュメンテーション(設計書・仕様書)

・DWHサービス知見
・基本設計～製造・テスト経験
・データフロー/マート設計
・ドキュメンテーション力

※全て満たしていない場合でも相談可
※DWHサービス活用は必須