scikit-learnの案件一覧

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該当件数:36

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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)

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

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

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

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

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

案件内容

機械学習を用いた、画像認識処理、レコメンドエンジン、チャットボットなどの開発、運用をご担当いただきます。

必須スキル

・scikit-learnなどの機械学習
・統計モデリングフレームワークの実務経験
・専門的な論文やドキュメントの読解力
・Git/GitHubもしくは類似のバー ジョン管理システムを利用したチームでの開発経験

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