機械学習エンジニアの案件一覧

・AIモデル検討、構築/AIエンジニアメンバーへの指示出し　
・要件に応じたモデル検討、構築
・若手メンバ－への実装指示出し
・技術相談への回答

・与えられた要件、データに対して手法を考えて実装及び、実装指示が出来る事　
・論文調査スキル

[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

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

[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。

・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

[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

・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）

[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。

・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

[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

・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

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。

・Python経験
・クラウド経験
・自然言語処理技術

[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

・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

[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。

・Python
・WEB開発経験
・AIモデルのライブラリ化、API化

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

・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