【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
案件内容 |
・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装 |
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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 |
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該当件数:14件
案件内容 |
・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装 |
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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 |
案件内容 |
官公庁などでも導入されている帳票自動データ化システムのディープラーニング、機械学習(CNN, RNN)、画像認識(OpenCV)、AIアドバイザーの開発を行なっていただきます。 技術環境: |
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必須スキル | ・ Deep Learning(機械学習)等の開発経験 |
案件内容 |
膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクトのML開発業務をご担当いただきます。 【開発環境】 【開発手法】 【働き方】ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはZoom / Slack / Tandem / Discordなど。 |
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必須スキル | ・自然言語処理(NLP)に深い造詣、経験を有していること |
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 |
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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 |
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。 |
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必須スキル | ・ビジネスレベルの日本語 |
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) |
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必須スキル | ・Python経験 |
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 |
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必須スキル | ・Scikit-learn を用いたデータの分析経験がある |
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 |
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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 |
案件内容 |
案件内容(業務内容):
顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。
・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール
・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール
対象データ:顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ
対象環境:IDAP(統合分析環境)
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必須スキル | ・Python |
案件内容 |
【案件概要】顧客課題に合わせた人工知能や機械学習のソフトウェアの開発
【作業内容】
・人工知能や機械学習に関するR&D、PoCの実施
・開発済みのPoC技術を活用したソリューション開発
・最新の学術論文や開発技術の調査と適用範囲の検証 |
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必須スキル | (すべてを満たしていなくても可) 【必須経験】 |
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