募集終了【Python】生成AIのアセットや事例の情報収集などの求人・案件
- 〜¥1,600,000 /月
- データアナリスト
- 東京都
- エネルギー・インフラ
案件内容 |
■概要 ■詳細 |
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必須スキル | ・生成AIの概要や実装方法に関する知識
・Python
・コアコン(コミュニケーション、資料作成)
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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。
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該当件数:1403件
案件内容 |
■概要 ■詳細 |
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必須スキル | ・生成AIの概要や実装方法に関する知識
・Python
・コアコン(コミュニケーション、資料作成)
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案件内容 |
動画配信サービスを展開する企業にて新規サービスの開発、または機能追加開発をご担当頂きます。 |
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必須スキル | ・開発PJ内で顧客へ開発見積、提案した経験
・PJ規模として30人月以上の大型案件の経験
・仕様検討、要件検討などの折衝経験
・設計におけるドキュメント成果物の作成経験
・システム設計時にアーキテクト検討、提案、選定をした経験
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案件内容 |
通信・放送事業者にて、コンテンツデータサービスを提供するデータ基盤の効率的な運営と他社からの効率的なデータ収集の実現、AIを活用した効率的な連携データ生成をご担当いただきます。 |
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必須スキル | 下記いずれかの業務経験をお持ちの方。異業種でのご経験も大歓迎です。
・AI/機械学習業務設計
・データ活用基盤設計/開発管理
・WEBシステム・アプリケーション設計/開発管理
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案件内容 |
【概要】 【業務スコープ】 【開発環境】 |
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必須スキル | ・Python/Jupyter経験2年以上
・SQLを用いたデータ抽出経験2年以上
・ビジネス構想策定/要件定義/運用定着フェーズにおけるデータサイエンス関連業務に取り組まれた経験
・定式化・統計モデル/機械学習モデルを用いた、ビジネス課題を改善・解決するまでの一連の実務経験
・AWS上での業務経験
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案件内容 |
【概要】 【業務スコープ】 【開発環境】 |
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必須スキル | ・Python経験2年以上
・業務要件から機械学習モデルを設計〜実装し、運用した経験
・AWS環境での開発経験
・機械学習モデルの構築、チューニング経験
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案件内容 |
・マルチモーダルLLMを活用することで、社内に膨大に存在する図面情報のデータ抽出を実施 |
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必須スキル | ・画像処理のアノテーションが可能
・研究系の画像処理経験
・図面データを生成AIの学習素材とするための最適化が可能
・CADデータの読み取り経験
・RAG/Finetuningいずれかを経験しており採択理由を理解している
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案件内容 |
・オンプレ環境からHeroku上のDBにAWS間通信を用いて連携するバッチの構築・運用作業になります。 |
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必須スキル | ・AWSで、EC2やサービスの構築経験できる
・Amazon VPCなど、クラウドインフラにおけるネットワーク構築経験、知識がある
・Lambdaやスクリプトのプログラミング開発経験(プログラミング言語は不問)がある
・報告・相談・連絡が自発的に行える
・担当分作業のタスク整理、自身の作業スケジュール案を出すことができる
・未経験作業のキャッチアップ作業に積極的である
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案件内容 |
営業、技術部隊のメンバーと連携をして顧客の要件を把握し最適なソリューションを提案、また受注した案件のプロジェクト管理を行っていただきます。尚、小規模案件の場合は設計から導入作業まで実施いただきます。 |
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必須スキル | ・上流工程からPJを推進できる方
・リーダー/サブリーダー経験
・クラウドインフラ環境の設計・構築経験
・以下インフラ領域の基礎知識
(セキュリティ> バックアップとリカバリ > Windowsサーバー管理=ネットワーク設計と管理=仮想化技術 > ストレージ管理 > システム監視)
※全て網羅している必要はございません
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案件内容 |
■背景 ■内容 <技術支援例> ■データ群 データ量: |
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必須スキル | ・Power BI経験(レポート製造・テスト)
・BIツールによるレポート作成経験(他ツールからの移行経験)
・PowerBIのレクチャー経験(人に作り方伝えることが出来る。コミュニケーションスキル重視)
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案件内容 |
・大手エンターテインメント企業において、親会社が運営するゲームタイトルのデータを、 ・増員のための募集ですが、チームを技術で引っ張ることのできる中堅レベル、リーダポジションとなれる方をお願いしたいと考えております。 内容や案件はゲームタイトルのスケジュール等に依存するため、 ※お願いする可能性のある業務スコープ例 ・データ分析基盤の開発・運用 GCPを採用しており、GCP系リソースを中心に活用します。(BigQueryなど) |
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必須スキル | 1. SQLを用いたデータ抽出経験
2. Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
3. ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
4. ワークフローの構築経験(Digdag / Airflow etc.)
5. 監視ツールの導入・運用経験
6. Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
7. コンテナ技術(Docker/Kubernetes)を用いた開発経験
8. GCPでの開発経験
9. データマネジメント(DMBOK)に関する理解や実践経験
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