scikit-learnの求人・案件一覧

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該当件数:17

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案件内容

・データの分析と可視化(グラフ化)
・分析可視化に伴うデータ前処理
・データのマスタファイル・対応表の作成・分析結果等の資料化

必須スキル

・分析可視化に伴うデータ前処理(結合加工処理など)
 Pythonに習熟しておりデータ分析用のライブラリ(pandasなど)が扱えること
・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
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる(JupyterNotebook/Lab環境等)

尚可スキル

・Pythonでscikit-learnを用いて自分で機械学習モデルを構築できる

案件内容

自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。
依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。
[ 短期的 ]
・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
・ A/Bテストによる施策の効果検証
・ 統計的因果推論による施策の効果検証
・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
[ 長期的 ]
・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
・ 検索エンジンのアルゴリズム改良
・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

必須スキル

[ データサイエンス ]
・ 統計検定2級レベルの知識
・ 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・ マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ ビジネス ]
・ 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・ 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[ エンジニアリング ]
・ SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・ 100~200行のコードを読み書きできること
・ 結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
・ Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
・ Git・GitHubの利用経験

尚可スキル

[ データサイエンス ]
・ 統計的因果推論の理解/実務経験
・ レコメンド/画像解析/音声認識など高度な機械学習の理解/実務経験
・ ダッシュボード構築経験
[ ビジネス ]
・ データを活用し、プロダクトをグロースさせた経験
[ エンジニアリング ]
・ GCP/AWSの利用経験(特にBigQuery/Redshiftなどのビッグデータ基盤)
・ Airflowなどのワークフロー開発経験

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)

尚可スキル

・データベースおよびシステムアーキテクチャの設計、及び実装経験
・クラウドを用いたシステムおよびAPIの設計、構築、運用経験
・スタートアップで働いた経験
・新しい課題や未知の領域に果敢に挑戦した経験

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。

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

尚可スキル

・アルゴリズムやデータ構造の知識
・スタートアップで働いた経験

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

尚可スキル

・scikit learn
・keras
・tensorflow
・UML
・スクラム開発経験

案件内容

【業務概要】
新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂きます。 現在MVPの開発段階のため、ご参画頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担って頂きます。

【具体的な業務】
新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。

機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。

◇利用技術
・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

必須スキル

・機械学習を用いたシステム開発・運用経験
・モデルチューニングのためのEDAの経験
・パブリッククラウドサービス上での開発経験
[求める人物像]
・個の力ではなく、チームの力を最大化させることにモチベーションを感じる方
・あるべき論だけではなく、現状を踏まえた上で清濁併せのんでプロジェクト推進ができる方。
・実際に手を動かし実行してくれる方
・新しい技術などに好奇心をもち積極的に挑戦してくれる方

尚可スキル

・機械学習を用いたシステムのアーキテクチャ設計の経験
・統計、データサイエンス、機械学習の理論的専門知識
・AWSの各サービスの運用経験
・新規プロダクトの立上げ経験
・数理最適化技術を利用したシステムの開発経験

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

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

通販サイト、コーポレートサイト、法人会員向けマイページの3サイトから 得られるWeb上の行動データや基幹システムにある事業データを活用し、 データマーケティングを活発に行っていきたい、という要望をいただき案件を進めております。 その中で今回募集を行っているのは、コーポレートサイト、法人会員向けマイページを担当する部署です。 webデータと基幹データを用いてお客様の行動分析を行うことを目的に、 今回データ活用の推進をしている中で、下記業務を行っていただける方を新たに募集。

必須スキル

・お客様の業務とその背景となるビジネスを理解し、課題解決の打ち手に繋がるデータ分析・レポートを行った経験。
・お客様の依頼を直接受け、咀嚼、認識の齟齬を無くし、成果物を納品する業務に従事した経験。
・お客様の環境にて、円滑なコミュニケーションによる業務遂行経験。
・Python、scikit-learnを人に教えられるレベルで使える
・複雑なSQLの読み書き
・ExcelやAccessを用いた集計/分析経験

尚可スキル

・Jupyter Notebook使用経験

案件内容
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証
必須スキル

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験

尚可スキル

・Redmine, Planner等のタスク管理ツール利用経験
・R
・ベイズ回帰の利用経験
・AWSの利用経験
・Docker, kubernetes開発経験

案件内容
【役割】
プロダクト横断
【PRJ概要】
・リリース済み/広告予算配分シュミレーションツールのアルゴリズム改善・精度向上
・広告テキスト自動生成/キーワード抽出
・AIによるバナーへの自動タグ付け→タグごとの効果予測。
・R&Dフェーズ
必須スキル

・統計的モデルなどを用いたデータ分析の経験
・pythonによるモデル構築の経験
・scikit-learn等の機械学習フレームワーク経験
・パッケージやライブラリを利用した機械学習や深層学習の利用経験
・マーケ領域での経験、または興味関心
。コミュニケーション能力必須

尚可スキル

・Scalaに興味ある方歓迎
・Flaskでの開発経験ある方歓迎

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