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【Python】MLE人材の求人・案件

常駐

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案件概要

職種
案件内容
  • NER（Named Entity Recognition）およびEntity Linkingを行う深層学習モデルの精度向上に関する実験・検証を担当
  • 弊社PMの指示のもとで業務を進めるが、自主的にモデル改善案の提案・実験計画の立案・実行ができることが望ましい
  • 週1回の進捗報告資料の作成および報告を主担当として実施
  • 関係者がデータサイエンティストや自然言語処理の研究者であるため、資料は技術的な正確さと検証内容の充実が重視される
  • このプロジェクトへのPMの関与は最大週0.2程度の想定のため、自律的な働きが求められる
必須スキル

【技術面】
– Pythonでのプログラミング経験
– transformersライブラリの利用経験
– Pytorchの利用経験
– GPUサーバーを用いたDocker環境での開発経験
– 深層学習モデルの精度向上を目的とした実験計画の立案・実行経験

【ドキュメント作成・報告】
– 実験結果のレポート作成能力
– Notionを用いたテキストベースの資料作成が中心のため、PowerPointの利用経験は必須でない
– 構造化したテキストが書けることが必須
– 必要性に応じて、グラフやポンチ絵の作成など周囲の人間が理解しやすい表現を行うことができることを求めます
– 実験結果の口頭報告ができ、PMに代わりデータの詳細を説明できる
– PMはデータやモデルを事細かに確認するほど関与しない想定のため、細かい点についても責任感をもって取り組んでいただくことを求めます

【ソフトスキル】
– 複数のプロジェクトが並行して進む環境のため、必要性に応じ、周囲からの働きかけがなくとも、自ら相談・報告を行えるコミュニケーション能力
– 大量のテキストデータを必要に応じて目視確認し、適切な検証データを作成する注意力
– 研究的側面に加え、ビジネスでの実用化を見据えた視点で業務を進められること
– モデルの精度向上を目指すが、状況に応じて異なるアプローチや手法の使用も視野に入れる
– ビジネス課題の解決に向けた意識を持ち、実務に直結する成果を重視する
尚可スキル
– 深層学習モデルを用いた日本語の自然言語処理の実務経験
– Transformerモデルに関する知識
– NERおよびEntity Linkingの実装・運用経験
言語
環境・ツール
フレームワーク・ライブラリ
稼働率 100%
面談回数 1回
稼働日数 週5日
募集人数 1人

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