機械学習の案件一覧

■業務内容
工場内動画を用いた工場のスマート化（工程分析や異常検知など）

■業務内容
・最新論文の迅速な調査
・論文をもとに素早く実装、検証
・作成したモデルをライブラリ化

・機械学習、深層学習、統計学
・画像分析

【業務内容】
AIの強化学習をクライアントが持つソリューションにどう適応できるかの検討
・強化学習のリサーチ、他社事例、他サービス適応事例の調査
・クライアントが持つソリューションの把握、適応範囲の検討、（可能であれば投資対効果や今後のビジネスインパクト調査）

・AI強化学習の知見（可能であればエンジニアリング経験、テクノロジーより知見）
・（可能であれば）分析後のドキュメンテーション経験

・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

■背景■
現在クライアント様の方で顧客がより大きなマーケティング成果をあげることを支援する自社プロダクトを開発しており、プロダクトの価値を高めていくために統計学に強みをもつデータサイエンティストを募集しています。

■業務内容■
広告効果を推定するための統計手法や、広告予算配分最適化のための数理最適化手法を開発する
社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装する
また、自社プロダクトに限らずクライアントが開発する他のプロダクトにおいても、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を行う

■現在取り組んでいる研究開発プロジェクト一例■
・繰越効果や飽和効果などを考慮した非線形な広告効果の推定
・状態空間モデルによる動的に変化する広告効果の推定
・非線形数理最適化による広告予算配分の最適化
・統計的因果推論に基づく、より妥当な広告効果推定手法の探究

・大学院修士課程を修了し、線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解があること
・統計学や機械学習を用いた研究開発の経験（学生時代の経験可）
・Julia、Python、R などを使用したプログラミングの経験および、Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・プロダクト開発への興味関心

・気象条件のパターンなどを調査の上、
気象予報データから消費者目線の単語を推測するAIモデルの概要設計、イメージ整理。
いくつかの消費者目線キーワードを元に、実際にSNSデータからどのようなキーワードが取れそうかトライアルの上、
本格的なサービス化に向けた企画を提案。
（テーマ絞り込みの検討。企画/分析を進めていく中で、サービス化メリットのあるテーマ検討を実施。）

・今までPoCで作ったサービス（Webサイト上で動くサービス）を実際のエンドユーザー様へ使っていただくため、アプリの開発。

・pythonでのデータ分析/集計
・flask等フレームワークを用いたアプリ開発

・日本語の音声自然言語処理系のAI機械学習エンジニア
音声認識アプリ（AIシステム）を日本で展開するにあたっての、エンジニア作業、アノテーション業務フローの改善等を担当
・外資系の有名企業で、音声認識にまつわる最新のAI技術を肌で感じ、習得することが可能

【仕事内容】

• 製品の問題を分析し、正確な技術レポートを作成
• 発見された問題、原因に特化した自然言語処理と音声コンポーネントの開発
• NLPコンポーネント、機械学習の問題解決サポート
• データアノテーションのサポート業務
• ワークフローやツールの自動化、スクリプト化等の統合のサポート

スキル：
・Java、C++、Pythonのいずれかの言語において文字列操作に精通している事(各コードで2~3年の経験)
・英語の読み書き（TOEIC 700以上またはそれに相当する)
能力：
・問題解決能力、能動的な対応力
・新しい技術を素早く習得する能力
・文章力と口頭でのコミュニケーション能力(各国でのコミュニケーション)

・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）
※全てを満たしている必要はございません。

セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。
ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。
単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

・データサイエンティスト（Python）経験5年以上

Pythonライブラリのカスタマイズおよびデータ分析業務

１．回帰モデル（ランダムフォレスト/Gaussian Mixuture Regressionなど）へのXAI適用および評価
※XAI = PFI、PD、ICE、SHAP（説明可能なAI）
※入力データ：　連続値に一部離散値の混在するテーブルデータ（200行×20変数程度）

２．教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価（但し入力データ※特性の考慮を要する）

３．教師無しクラスタリング(k-means/Gaussian Mixture Modelなど)処理の実装カスタマイズ

期待するところ
・限られた期間の中でスムーズに入ること
・既にある分析結果に対して対策を考えているので、その引継ぎを受けること
・対策の実施と評価を出すこと

人物像
・XAIかGMMに詳しい方（どちらかというとGMM）

備考
・作業環境はローカルのJupyterで実行
・ベースになるソースコードやデータは提供される
・コミュニケーションはTeams
・日中MTG可能な方（月曜の午後に週次の進捗確認MTGあり）
・ひとりの作業は時間問わず

・説明のしやすさを考えたモデルの実装/評価
・分析対応について案出しなどからの並走

【概要】
大手アパレルメーカー社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

課題例：
ECサイト運用にあたり、2回目以降の購入者が少ない。

【現フェーズ】
分析環境の構築、収集、整備

【業務スコープ】
・顧客折衝、要件整理、設計
・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析）
・機械学習モデルの構築（場合によって）
・ステークホルダー向けの分析レポーティング
・メンバーアサイン、進捗管理（場合によって）

【環境】
・サーバ/AWS EC2
・ストレージ/S3
・DWH/Amazon Redshift Spectrum
・BI/Tableau
・Python（pandas）
・SQL
・Github
・Slack,backlog

・データサイエンティスト及び、データアナリスト経験
・Python(pandas)
・AWS経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力