TensorFlowの案件一覧

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該当件数:64

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案件内容

[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

必須スキル

・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)

案件内容

[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。

必須スキル

・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

案件内容

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。

・データクレンジング
・データ前処理
・データ可視化
・モデル学習
・API作成(テストドリブン開発)
・ドキュメント作成(日本語、英語)
・スプリントレビューにて作成物の説明(日本語)
・定期的なレビューM㼀G(日本語)
・日報作成(日本語or英語)
必須スキル

・Python経験
・クラウド経験
・自然言語処理技術

案件内容

[ポジション]:AIエンジニア

研究のための機械学習モデルの作成および評価

必須スキル

・Scikit-learn を用いたデータの分析経験がある
・GPU を用いたデータ分析経験がある
・英語の技術論文を読み、理解することができる
・Kaggle のコンペへ参加したことがある

案件内容
■業務内容
 機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
必須スキル

・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)

案件内容
 AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発
・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する
・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する
・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。
必須スキル

・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

案件内容

蓄積された大規模メディアデータからAWSサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、
各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます
必須スキル

・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

案件内容

クレンジングと正規化を繰り返して深層学習モデルを追い込む
モデルを利用して推論を行う 
随時新たなデータでモデルを改善する 
要データ入力処理、可視化処理 
(データサイエンティストまでの素養は要りません)
開発は終わっていて、学習モデルのチューニングを行う

必須スキル

 主な言語とツール
  Python、Pythonライブラリ、Tensorflow、CUDA、Open3D、GUIツール
  コミュニケーションは、Slack、GitHub、Zoom
 求める人物像
  開発指向
  仕様も自ら固めていく
  好奇心

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