機械学習エンジニアの案件一覧

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該当件数:78

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案件内容

[ポジション]:開発エンジニア ※機械学習エンジニア

- 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」
- ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ

(a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)

(b)機械学習モデルのPoC
 (b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか
 (b-2)モデルの構築(レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか)
 (b-3)PoC結果のレポーティング

(c)モデルのWebアプリケーションへの実装
 (c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装
 (c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

必須スキル

– Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)
– 機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験(クラウドリソースを活用)
– レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
– SQL,Python,クラウドリソースの経験

案件内容

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に(列)カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

必須スキル

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験(本件では従業員アンケート等で活用想定)

案件内容

・通販番組映像の自動短尺化
録画された通販番組映像の自動短尺化に向けた深層学習のモデル選定、
検証や画像処理による映像の自動短尺化を実施
最終的には社内システムとの連携が必要なため、システム開発チームとの連携

必須スキル

・画像分類、セグメンテーション、物体検出のモデル作成・チューニング経験
・画像処理、画像解析、色空間変換、コントラスト変換、ガンマ補正、特徴抽出等の知見

案件内容

・機械学習を用いた画像認識処理システムのアルゴリズム開発

・ロボットシステム・装置開発(設計、加工、製造、組み立て、動作検証など)

必須スキル

・産業用ロボットの操作経験または装置を製造した経験がある
・Python, C#, C++いずれかの使用経験
・画像処理ができる(opencv等)
・Linux環境での開発や環境構築の経験がある

案件内容

機械学習/深層学習等AIアルゴリズム開発全般
自社プロダクトの企画/設計

必須スキル

アプリケーション開発の基礎知識(要件定義、設計、開発、テスト)
JavaScript, TypeScriptを使ったソフトウェアの開発経験
Vue, Electronなどのフレームワーク使用経験
UI / UX設計の基本的な知識
Github, Gitlabを用いたチーム開発経験

案件内容

想定される作業内容 
・既存の不良判定/故障予兆検知モデル精度向上 
・コードのエラー発生原因の特定・修正 
・お客様のシステムへの組込みを想定したAIモデルの設計

必須スキル

・AIモデルの設計の能力に長けている方
・人が書いたコードも読み解く自信がある方
・DNNの以下モデルを理解できる方
  GRU、Attention、SVDD、一次元CNN 

案件内容
■業務内容
 機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
必須スキル

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

案件内容
既存データレイク(GCP環境-GCS)のコスト削減のための検討タスク
・GCP環境へCUI(ssh)で接続
・GCS上オブジェクトの情報取得・容量のサマリー(gsutilコマンド・スクリプト化(bash,python)
・EXCELでの管理資料作成
・ファイルフォーマットによるファイルサイズ比較
・重複ファイル(データ)調査
既存DWH環境移行-リプレース業務
・AWS/GCP環境上での移行に伴うプログラム(スクリプト)改修・SQL改修
・DWH環境およびETL処理保守
必須スキル

・SQL、Shell経験
・何かしらのスクリプト言語経験

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