numpyの求人・案件一覧

エンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件情報をご紹介。募集中だけでなく、過去の募集案件も掲載しています。
業務委託、派遣を中心に非公開求人も多数保有しています。単価や稼働日数など条件面についてもお気軽にご相談ください。

該当件数:8

numpyの案件を探す

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

【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

データ分析では、データ・プレパレーション領域と性能テストを主に行っていただく予定です。
並行して行っている案件で、パブリッククラウドのPaaSを使用した設計・開発を行っており、
こちらは、GCP案件とAzure案件になります。
データ分析案件で1.0で働いていただくか、データ分析案件0.5、GCP案件 or Azure案件で0.5という形で働いていただくか、
相談し案件に参画いただきます。(GCP案件 と Azure案件だけで1.0にはなりません。)

必須スキル

Python

尚可スキル

Pandas/numpy、GCP/Azureインフラ設計・構築

案件内容
■業務内容:
データサイエンティストが様々な領域に対して作成した、
プライシングモデル等の技術を実際のサービスへ活⽤していくための
データサービス基盤の開発および運⽤を⾏っていただきます。
必須スキル

・Java もしくはPython でのWeb サービスのサーバサイド開発運⽤経験
・AWS やGCP などのクラウド利⽤経験
・API 設計、開発経験
・Python ( numpy, pandas, scikitlearn ) を使ったデータ分析、システム構築経験
・機械学習/統計学についての基礎的な知識

案件内容 【開発環境】 ・言語:Python3.5 ・メインライブラリ:Pandas ・統計分析ライブラリ:scipy,sklearn,statsmodels,networkx,numpy ・その他:ApacheAirflow
必須スキル

・Python経験 ・もしくは他言語の豊富な経験

尚可スキル

・Pandas経験 ・機械学習経験

検索結果8件中1-8件