機械学習エンジニアの求人・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。
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該当件数:58

機械学習エンジニアの案件を探す

案件内容

[ポジション]:AIエンジニア

自社で探索型BIツールを開発しており、そこにおける人材を募集
・検索・機械学習エンジンの開発・実装、および性能改善
・自然言語処理を使用した検索エンジンの開発
・大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習エンジンやモデルの開発

必須スキル

以下のいずれかを得意としていて、その他の分野に対しては、キャッチアップしていく意欲がある方
・機械学習、コンピュータサイエンス、数学の専門的な知識
・自然言語処理とRDBに関する基礎知識
・何らかのサービス・プロジェクトにおけるAPIやシステムの開発、および運用経験
・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程をPythonを使用して実施できるスキル

尚可スキル

・自然言語処理の実装経験
・分散処理システム(Hadoop, Spark, MPI, etc.)の知識・経験
・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程をTerabyte~Petabyte規模の大規模データで実施できるスキル
・世界的規模のサービスのデータを管理、分析した経験・知識
・機械学習を使ったサービスの開発経験
・BIツールの使用経験(Tableau, DOMO, Google Data Studio, etc.)

案件内容

[ポジション]:AIエンジニア ※画像認識系

顧客から依頼された機械学習関連の研究開発支援を行う。画像処理関係のモデルのコードを修正・改変し、モデル圧縮や最適化の評価を実施する。

Pythonを使って作業を行い、コード修正手順・作業手順・評価を含めた報告書の作成を行う。

必須スキル

・最新技術の論文(英語)を理解し、実装した経験
・画像認識PJTのご経験

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

[ポジション]:AIエンジニア

様々な顧客事業におけるレコメンドアルゴリズムの設計・開発をお任せできる方を募集。

【業務イメージ】
・顧客課題、データ分析からの課題・施策仮説出し
・レコメンドモデル・施策の設計、開発 ・レコメンドモデル・施策の評価、改善
・レコメンドモデルの運用基盤(MLOps)の設計、構築
・機械学習を用いた検索やレコメンドの最適化

必須スキル

・レコメンドに関わる機械学習モデルの開発経験
・ToCサービスのデータ分析経験
・MLOps開発経験

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

[ポジション]:AIエンジニア

ゼネコン様の災害シミュレーションアプリケーションの最適化 イジングモデルの構築ないし検討

必須スキル

・数式からモデル構築経験
・数理最適化に明るい方
・イジングモデルの理解
・Python、SQL、R等のご経験

案件内容

[ポジション]:AIエンジニア

先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する AI実装メンバーを募集しています。

必須スキル

・Python
・WEB開発経験
・AIモデルのライブラリ化、API化

尚可スキル

・チームで動くコミュニケーション能力
・機械学習知見
・金融業界知見

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

新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。 (所属はR&D事業部)

・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助

・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装

・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

必須スキル

・Web開発の経験・知識
・アジャイル開発経験
・クラウド IaaS (Amazon Web Services, Google Cloud Platform など) を用いた開発経験
・英文読解 (ライブラリやクラウドサービスの英文ドキュメントを読める程度で良い)
・機械学習の知見

尚可スキル

・設計から実装までできる
・いままで自分がとりあつかってこなかった新しいツールでも積極的に習得する気持ち
・コミュニケーション能力
・能動的に動けること

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