機械学習エンジニアの案件一覧

クライアントが開発を検討している「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」につき、NLPに関するモジュール開発をお願いいたします。

①文章からのキーワード抽出
②文章内のキーワード間の関連性に基づくネットワークモデル生成
③①の結果に対し属性付与した上でのカテゴリ分類
④①～③を活用した類似文章検索

①～③については、ベースとなるモジュールがありますので、プロジェクトで扱う文章の検証結果に基づいたチューニングをご依頼します。
④については、クライアントの構想をお伝えして実装からお願いします。

[体制] ：PM指示のもと、バックグランドの作業を想定

・python経験
・pythonの形態素解析(Mecab, sudachi等)の使用経験
・pythonの機械学習系ライブラリ（pandas等）でのデータ加工経験
・自然言語処理の経験（あるいは、その手の作業が好き）

・未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定をします。
・モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる等の検討段階から参加していただきます。
・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。
チームメンバーに外国籍の方も多くいらっしゃるので、英語に抵抗なく稼働していただける方を探しています。

・データクレンジング / データ前処理 / データ可視化
・モデル構築、学習
・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
・定期的なレビューMTG

環境：GCP,Git,JIRA
言語：Python

・Python経験
・クラウド経験
・画像認識、自然言語、音声認識等での技術経験

決済データの中にあるクレカ不正利用等の不正なアクセス情報をフィルタリングするモデルを作成いただきます。
リードサイエンティストからモデル要件等が降りてくるので設計以降を担当いただきます。

技術：
python,sql

・基礎的な分析能力
・モデル開発経験
・Python
・SQL

テーマ：
公共機関においてシステムでの届出（申請）内容の審査を行っていますが、その審査を半自動化させる仕組みをAIで構築することを検討しており、そのPoCを実施いたします。食品のデータからその食品の届出が必要かどうかの判定モデル構築となります。

実施内容：
・審査結果の判定モデル構築のPoC
・数値データとテキストデータの両方の内容をもとに機械学習モデルで審査の判定を行う
・テキストデータの分析・活用で自然言語処理の技術を活用する可能性あり
・PoCの実施計画設計～モデル構築・検証
・PoC結果報告書の作成・報告会実施

・上記内容に対応できるスキルレベル
・特にPoCの計画設計から対応できることを希望
・分類モデル構築経験

●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業
-基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

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

不動産データ（家賃）の分析、およびモデル構築

・PythonかRを使ったデータ分析の経験。spyderやRstudioなどの開発環境で作業できること。
・ 確率、統計の知識。例えば、正規分布、指数分布、期待値、標準偏差、回帰分析等の用語がわかる。

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。
主に、以下内容を想定しています。
・ML開発業務全般
・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用

【開発環境】
・言語：Python
・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras
・環境：Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem
・貸与マシン：MacBook Pro

【開発手法】
プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり

【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。

・自然言語処理（NLP）に深い造詣、経験を有していること
・機械学習を利用した自然言語処理を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験

【募集背景】
・人員不足
・サービス力向上

【案件概要】
現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

【業務内容】
・MLモデル構築
・ML/DL技術を用いた新機能開発
・実装もスコープに入る可能性あり

・Python
・Pandas

全国の入札情報を一括検索・管理できるSaaS Webサービスを展開している企業内で、機械学習エンジニアを募集しております。
具体的な業務内容としては以下の通りです。
・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検索的データ分析（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
・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
技術環境：
・分析基盤：未定
・統合分析環境：SageMakerもしくはVertexAI
・BIツール：未定
・CI/CD：CircleCI
・コンテナ技術：AWS ECS/Fargate
・ワークフローエンジン：AWS Step Functions
・監視ツール：Datadog/CloudWatch
・インフラ構成管理：Terraform
・コード管理：GitHub
・ツール類：Slack

★データサイエンス領域
・データ分析、データ特性に合わせたクレンジング処理の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた特徴量選択の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた手法選定、精度評価の経験
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングの経験
・自然言語処理の経験
◆エンジニアリング領域
・機械学習モデルの開発し、プロダクトに組み込んで運用した経験
・レポーティング経験

クライアントでは、AIを活用した自動情報収集プログラムによって、WEB上に公開されているイベント情報を利活用していくサービスを展開しています。

情報収集におけるAIモデルの構築において機械学習エンジニアの追加を求めています。

・python（３年以上）
・機械学習（２年以上）
・自然言語処理（２年以上）