LightGBMの案件一覧

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:6

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案件内容

・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。
・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善
・機械学習モデルのパフォーマンス最適化
・プロダクト内および社内へのAI導入

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行って頂きます。
・フルフレックスとなりますので、中抜けなど柔軟な働き方が可能となっております。
・現在弊社から複数名参画中のエンド様であり、どの技術者も稼働が安定しており、コミュニケーションがとりやすいとのお話をいただいております。

◆補足
【技術環境】
・開発言語:Python、Typescript
・機械学習・統計モデリング:scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy etc.
・クラウドプラットフォーム:Google Cloud Platform
・分析基盤:BigQuery
・アプリケーション:Next.js、FastAPI
・構成管理ツール:Terraform、Cloud Build
・データモデリング:Dataform
・データビジュアライゼーション:Metabase/Redash
・その他:Docker、GitHub、Slack、Github Copilot etc.

必須スキル
・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析のご経験
・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用のご経験
・Pythonを用いた機械学習モデル実装のご経験
・scikit-learn / LightGBMなどのご利用経験
案件内容

薬局の在庫管理をAIにて実施するため、クライアント担当者と伴走しながらデータの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

既に初期モデルはあり、10月から実装・検証フェーズとなるため、既存モデルのバージョンアップ、顧客へのフィッティング並びにチューニング作業がメインとなる想定です。

必須スキル
・SQL
・Python ※Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab
(検証モードモジュールを作成できるエンジニアリング力)
・検証内容を整理して話せること
・統計学の知見
・顧客折衝力
・診療報酬明細書(レセプトデータ)を用いた分析経験
案件内容

薬局の在庫管理をAIにて実施するため、クライアント担当者と伴走しながらデータの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

既に初期モデルはあり、10月から実装・検証フェーズとなるため、既存モデルのバージョンアップ、顧客へのフィッティング並びにチューニング作業がメインとなる想定です。

必須スキル
・SQL
・Python ※Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab
(検証モードモジュールを作成できるエンジニアリング力)
・検証内容を整理して話せること
・統計学の知見
・顧客折衝力
・診療報酬明細書(レセプトデータ)を用いた分析経験
案件内容

薬局の在庫管理をAIにて実施するため、クライアント担当者と伴走しながらデータの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

既に初期モデルはあり、10月から実装・検証フェーズとなるため、既存モデルのバージョンアップ、顧客へのフィッティング並びにチューニング作業がメインとなる想定です。

必須スキル
・SQL
・Python ※Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab
(検証モードモジュールを作成できるエンジニアリング力)
・検証内容を整理して話せること
・統計学の知見
・顧客折衝力
案件内容

薬剤の在庫管理をAIにて実施するため、データの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

必須スキル
・SQL
・Python
(Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab)
案件内容

機械学習を利用したレコメンドエンジン等の開発プロジェクトの立ち上げを計画しており、そのプロジェクトの準備担当及び参画者を募集しております。
具体的な業務例:・過去の放送枠情報をもとにした最適な映像素材の予測機能の実装・機械学習を用いたお客様向けレコメンドエンジンの開発・AIの特性を活かし、お客様への最適なサービス提供などの新規事業企画・開発
担当業務範囲の詳細:・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義・モデル開発に必要なデータの洗い出し・モデル開発のための探索的データ分析(EDA)・モデル開発のための特徴量選定・モデル開発のための機械学習手法選定・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング・開発したモデルのオフライン性能検証・オフライン性能検証結果のレポーティング・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
環境:・言語: Python・DB:SQLite、SQL Server

必須スキル
・Pythonによる各種機械学習モデルの実装と最適化の実績
・3年以上のPythonを用いたソフトウェア開発経験
・XGBoost/LightGBM/pandas等の機械学習ライブラリに精通している方
・SQLiteやSQL Server等のデータベースの知識のある方

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