案件内容 |
エンド企業内で開発した独自アニーリングマシーン次世代機があり、そのアルゴリズム開発や評価を担当いただきます。顧客との技術的な打ち合わせに同席頂く可能性も御座います。 |
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必須スキル | ・AI(機械学習・深層学習)や画像処理等の分野での開発経験
・Pythonでの開発経験
・量子アニーリングマシーン・イジングマシーンの開発経験
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神奈川県の案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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該当件数:203件
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- 〜¥1,200,000 /月
- 機械学習エンジニア
- 23区
- 横浜市
- エネルギー・インフラ
案件内容 |
●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業 |
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必須スキル | ・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる |
案件内容 |
[ポジション]:AIエンジニア ※画像認識系 顧客から依頼された機械学習関連の研究開発支援を行う。画像処理関係のモデルのコードを修正・改変し、モデル圧縮や最適化の評価を実施する。 Pythonを使って作業を行い、コード修正手順・作業手順・評価を含めた報告書の作成を行う。 |
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必須スキル | ・最新技術の論文(英語)を理解し、実装した経験 |
案件内容 |
■案件概要
自動車メーカーにて、DWH/ETLを使った分析から可視化までの
分析基盤のアーキテクト案件。 |
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必須スキル | ・AWSの構築・設計経験 |
案件内容 | DeepLearningのデータや実験履歴、計算リソースの管理など、DeepLearning開発を加速させるための 開発環境が求められており、クライアント企業内製Webシステムでは、このようなニーズを満たすために SPA/WebAPI/Docker/Kubernetes/ObjectStorage/GPUなど、最先端の技術を取り入れて作られた AI技術者向けの開発プラットフォーム。 製品自体はAI開発をターゲットとしているが、DeepLearningなどのAI知識は不要。 [作業内容] クライアント企業内製Webシステムの環境構築・保守 上記WebシステムはOSSであり、ユーザー自身がインフラ構築する必要があるため、 支援ツール開発(デプロイスクリプト)にも協力頂きます |
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必須スキル | ・サーバ(Linux)、ストレージ(NFS、ObjectStorage)、ネットワークの知識を有すること |
- 〜¥900,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 横浜市
- 製造・メーカー
案件内容 |
作業工程 :開発・運用
作業内容 :
・ETLツールの導入
・データ運用(オンデマンドのデータ抽出対応) |
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必須スキル | ・SQLでのデータ加工経験 |
案件内容 | ・CUDA(NDIVIA)を使用したディープラーニング技術の調査、実装、評価を行う。 また、調査結果に対して実機での機能面のフィージビリティ確認と 性能面での影響確認作業や改善作業を行う。 |
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必須スキル | ・CUDA(NVIDIA)についての知識、経験 ・Linux上でのC言語による開発経験 |
案件内容 | VR関連のシステム開発 基本設計/詳細設計/プログラミング(実装)/テスト |
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必須スキル | ・C/C++の開発経験 ・要件定義から1人称で動ける方 |
- 〜¥500,000 /月
- アプリケーションエンジニア
- 横浜市
- 神奈川県
案件内容 | 上位リーダーのもとで作業頂くメンバーの方 領域:デジタルマーケティング領域 お客様:ECサイト |
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必須スキル | 全てを網羅している必要はありません。 【機械学習】 ・AWS(EC2,S3) EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと ・Linux Linux環境で苦なく集計作業ができること ・Redshift 列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること ・SQL 分析関数(窓関数)が使用できること ・Apach Spark 分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、 もしくは調べながら習得することができること ・Python Pandasを利用したプログラムを実装することができること ・マート設計/実装 パフォーマンスチューニングができること ・テーブル設計/実装 テーブル定義、ER図が書けること ・ジョブ設計/実装 DataPipeLine を使用できるとより良い ・Shell設計/実装 例外処理、エラー処理を作成できること 【アナリスト】 ・AWS(EC2,S3) EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと ・Linux Linux環境で苦なく分析作業ができること ・SQL 分析関数(窓関数)が使用できること ・Python 機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること ・機械学習 Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること |
案件内容 | 各事業のビッグデータを用いた分析によって戦略意思決定をサポート 統計や機械学習を用いた分析手法・ツールの開発といったR&D役割での支援エンジニアを探しております。 小売業のデータ蓄積や分析(特に分散処理)に関わる次世代のアプリ/システムの設計・開発、アドホックな分析の環境最適化など、データサイエンスにおけるエンジニアリング領域の主導全事業に対して横断的に関わる事が可能です。 特徴:単一の事業にアサインされるのではなく、様々な事業のデータ処理に横断的に携わって頂きます。 なお、志向性に応じて統計手法や機械学習のロジック実装にも携わっていただく事もあります。 想定業務: 今後プロトタイプなどをしていく新しいアルゴリズムのプロトタイピングからサービス実装までにご経歴に応じ関わって頂く事を想定しております。 -主にデータサイエンティストが設計したアルゴリズムについて、プロトタイピング -オフラインテスト後の本番実装(スケーラビリティを意識) |
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必須スキル | ・統計/機械学習を活用したシステムに対する知見・経験 ・大量データの分析などのシステム処理構築経験 ・スケーラビリティを意識した分散処理システムの設計経験 |
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