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機械学習の案件一覧

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該当件数：125件

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【機械学習エンジニア】人工知能/機械学習ソフトウェア開発

案件内容
【案件概要】顧客課題に合わせた人工知能や機械学習のソフトウェアの開発
【作業内容】
　・人工知能や機械学習に関するR&D、PoCの実施
　・開発済みのPoC技術を活用したソリューション開発
　・最新の学術論文や開発技術の調査と適用範囲の検証
必須スキル

　(すべてを満たしていなくても可)
　・情報科学や情報システムに関する知識を持っている事(大学院卒業レベル)
　・統計学/深層学習/機械学習に関する知識があること
　・数学知識(数Ⅲ、数C基礎レベル)
　・AI関連の論文へ興味があり積極的に情報収集をしている事

【必須経験】
　・Pythonによるプログラミング経験

【PMポジション】人工知能・機械学習リサーチエンジニア

案件内容
【職種】PM担当
【案件概要】PM業務全般(プロジェクトにおける計画や遂行実施)
【作業内容】
　・クライアント様の企画側と実際に開発を行う開発側との間での調整や交渉
　・要件定義
　・プロジェクト管理
　・業務システムの提案、見積り
必須スキル

▼企画側と開発側の双方との折衝を通じるため、リーダーシップ発揮できるだけの開発経験、
　ITスキル、人員管理などに関する知識などを有していること
・IT知識
・開発、人員管理などの知識と経験
・高いコミュニケーションスキル
・周囲への気配り
・プロジェクトチームをまとめられるリーダーシップ

・エンジニア経験5年以上
もしくは
・開発マネージメント経験2年以上

メディアデータを収集したDMP活用、様々なアルゴリズムの開発

案件内容
概要
国内メディアのデータを収集したDMPをを活用して、様々な貢献価値につながるアルゴリズムの開発の実施を行う
業務目的
施策で使われるモデルやアルゴリズムを実装し、運用すること。
部門内のインフラエンジニア・アプリケーションエンジニアと協働して、本番システムを開発・運用すること。
プロジェクト例
● 横断データを活用した、カスタマーのライフイベントタイミング予測
● カスタマー属性の予測(年収、職業など)
必須スキル

● 基本的な数学（解析学・線形代数学・確率論）の理解
● 基本的な統計学・機械学習の理解
● Python / Rなどでの統計分析・機械学習の実務経験2年以上

データサービス基盤の開発および運⽤

案件内容
■業務内容：
データサイエンティストが様々な領域に対して作成した、
プライシングモデル等の技術を実際のサービスへ活⽤していくための
データサービス基盤の開発および運⽤を⾏っていただきます。
必須スキル

・Java もしくはPython でのWeb サービスのサーバサイド開発運⽤経験
・AWS やGCP などのクラウド利⽤経験
・API 設計、開発経験
・Python ( numpy, pandas, scikitlearn ) を使ったデータ分析、システム構築経験
・機械学習/統計学についての基礎的な知識

AIを活用した無人レジシステムの開発

案件内容 ＡＩ・画像処理エンジニア 既に開発済のアルゴリズムを元に実装を中心に開発・試験を担当いただきます。 求めるスキル： ・ディープラーニング(CNN, RCNN) ・Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎ ・Ｌｉｎｕｘ（Ｕｂｕｎｔｕ） ・年齢は、３０～４０代前半
必須スキル

・ディープラーニング(CNN, RCNN)
・Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎ
・Ｌｉｎｕｘ（Ｕｂｕｎｔｕ）

AI案件のプロジェクトマネジャー

案件内容 受託分析案件のプロジェクトマネジメント ・クライアントの課題整理 ・実現可能な問題設定への落とし込み ・マイルストーンの設定と進捗管理 ・プロジェクトメンバー内の調整 ・クライアントとの折衝 ・コスト管理 ・プリセールス、技術営業 ※ 2～4件のプロジェクトに同時並行で取り組んでいただきます。 プロジェクト事例 ・画像データを活用した外観検査の自動化 ・センサーデータを活用した機器の異常検知
必須スキル

以下のいずれかの条件を満たしていること
・データ分析またはシステム開発におけるプロジェクトマネジメントの経験
・コンサルティング会社（業務系、IT系等）における課題整理、業務分析、要件定義等の上流工程業務の経験
・SIベンダー、リサーチ会社、またはデータサイエンス専業会社におけるデータ分析コンサルティングの経験

某AI系ベンチャー企業/ビジネスストラクチャリング/事業開発

案件内容 クライアントや業界が抱える課題に対して、ディープラーニングを中心としたAI技術を活用した戦略を提案 クライアントや業界が抱える課題を見極め、その解決の為のビジネス・技術要件を整理し、ソリューションを設計 クライアントやパートナーとのコニュニケーションや自社のエンジニアとの技術議論を通して、コンサルティング・PoC・開発・商用化まで、割り振られたプロジェクトを責任を持って推進
必須スキル

コンサルティングファーム、システムインテグレーション等の実務経験 があれば尚よし
ディープラーニング、機械学習を中心としたAI技術の学習・習得
数的分析能力の高さ、ロジカルシンキング
困難な内容を分かりやすく説明できるコミュニケーション能力

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