機械学習の求人・案件一覧

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該当件数:68

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案件内容
【案件概要】
RWD 活用のコホート研究
【ミッション】
治験領域の統計解析を主管する部署で、
SAS プログラムやデータ分析面から社内プロジェクトを支援する
【作業内容】
人工知能(AI)など高度な解析技術を用いて社内外ビッグデータを利活用し、
創薬やメディカル、疾患治療体系などの知識を背景とした
各種リアルワールドデータの解析、社内外と協働し、コホート研究を推進する。
必須スキル

・以下いずれかの経験(2年以上)
 -医学統計/生物統計の経験
 -コホート研究の経験
 -ビッグデータ解析の経験
 -機械学習、深層学習の経験
・R, Python, DataRobot でのデータ解析
 (うち1つ以上実用レベル,かつ 2 年以上経験)

尚可スキル

・医療ビッグデータ解析
・統計学、ベイズ統計
・機械学習、深層学習

案件内容
■業務概要:
アプリ回遊データやユーザー属性分析、
購買傾向等の分析を通じたUI/UX改善を行っていただきます。
<想定アウトプット>
①アプリ内のレコメンド機能実装
→行動データから個々のユーザーの傾向を分析し、購買行動に繋げるために
ユーザーごとに最適化されたおススメ機能を検討していただきます。
②アプリの検索エンジン精度向上
→ユーザーが専門家の検索を行う際のキーワード検索の精度向上を図って
いただきます。
③著名人スコアリングの改善
→アプリ内で時間の売り出しができる著名人は当社から
スカウトされた方のみとなります。スカウト対象とする方のリスト化にあたっての基準設定(スコアリング)の改善を検討していただきます。
必須スキル

・PythonかRでのプログラミング経験 (モデル構築)
・自然言語処理経験

尚可スキル

・BtoCサービス業界、データ分析・活用支援企業でのご経験
・BtoCサービス等におけるデータ分析及びUI/UX改善の経験

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)

尚可スキル

・最新の機械学習アルゴリズム論文から数式や擬似コードを元に実行コードが実装できるスキル(例えばGAN、Semantic Segmentationの実装ができる方)
・画像認識に詳しい(GoogleNet,ResNet,SENetなど)
・物体認識に詳しい(Faster R-CNN, SSD, YoLo v3, FPNなど)
・転移学習を使った経験がある
・数理統計データ分析の経験
・レコメンドモデルの作成経験
・Amazon SageMakerやAutoMLの使用経験

案件内容
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
必須スキル

・クライアントに一緒に能動的に動ける方。
・データベースの知識
・SQLの経験
・上流経験者

尚可スキル

Data RobotやdotDataの活用

案件内容
・各種統計解析・機械学習の手法を使い離反防止の為、ユーザーの生存期間分析・予測等を行う
※分析はSPSSを使用しています
・ダッシュボードのデータ定義やデータマート整備およびWebログ解析 等
必須スキル

・SQL

尚可スキル

・データ分析経験

案件内容
オープンソースを活用した 自社プラットフォーム開発業務
稼働率:100%
基本:リモートワーク
(週2回/半日 程度打ち合わせ有)
【求める人物像】
・リモート開発する上、齟齬が出ないよう議論が出来るコミュニケーション能力。
・センシティブな情報を扱うため、情報セキュリティのリテラシー及び、倫理感を持っていること。
必須スキル

全て必要ではありません。
■OSINTツールエンジニア
SNS分析システム構築の経験者
指定するURLやAPIのMALTEGO上への実装(マシン開発)
MALTEGO上に取り込んだデータを、XMLで書き出し、メタ情報をjavascript / pythonを使ったvisualize化
(日時情報、時間情報、位置情報、座標軸、など)

■機械学習エンジニア
Watson を使用したText解析、学習結果のデータモデル化
python へのデータモデルの取り込み、形態素解析(kuromoji、sudachi)
Elasticserchでのkuromoji、sudachiを連携

■インフラエンジニア
Djangoプロジェクト(pipenv環境)作成
Circle CIでのAWS EC2へのデプロイ、構築

尚可スキル

英語(ドキュメントなど英文読解して開発が出来るレベル)

案件内容
 AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発
・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する
・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する
・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。
必須スキル

・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号(または同等の実務経験)
・Python(Python 3)および/またはデータサイエンス
 (ビッグデータ、ディープラーニング)でのソフトウェア開発の3〜5年の経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービス環境での開発、または保守の経験

尚可スキル

・外国人の方が多いチームですので英語でのコミュニケーションが取れる方
・ビジネスレベルの英語によるコミュニケーション
・TensorFlowを使用したデータモデリングソリューションの経験
・Amazon SageMakerのご経験
・Python3マルチプロセッシング(Ray、マルチプロセッシングなど)のご経験
・AWS、GCP、Docker、Kubernetesなどのご経験
・オブジェクト指向での開発のご経験
・オープンソースソフトウェアの理解(Apache、Redis、Prometheus、Elasticsearchなど)

案件内容

蓄積された大規模メディアデータからAWSサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、
各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます
必須スキル

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験
・機械学習/統計学に関する知識、経験
・PythonもしくはRの実装経験

尚可スキル

・統計解析、機械学習、ディープラーニング等の手法を用いて、ビジネスに貢献した経験
・機械学習のアルゴリズム・モデルに関する知見(課題に応じて適切な分析手法を選択できる)
・データ分析コンペティションの参加・入賞経験
・機械学習の論文を読み、アルゴリズムを実装できる能力
・BI及びDHWでの分析システム開発経験
・TensorFlow、Keras、Apache MXNet等のライブラリ使用経験

案件内容
・お客様の属性情報やご契約情報等の社内データを政府統計や地理情報などの社外データと組み合わせ、AIで分析する業務
(主にPythonで勾配ブースディングやランダムフォレストにてモデル構築)
・業務チームはユースケースPMとデータサイエンティストのチームで構成
分析データをもとにマーケ部門等他の課にデータを活用の企画立案・提案を実施するチームへの参画になります
必須スキル

・ビッグデータ分析要員
 →Pythonでデータモデリング出来る人

・データ抽出・クレンジング要員
 →データ項目に勘所がある人(手法は問わない)

尚可スキル

生保業界知見

案件内容
【課題】
・案件リリース後の効果検証が出来ておらず、次の企画検討時に成功や失敗要因が活かされてない
・企画立案時に裏付けとなるFact調査や想定効果試算が粗い事が多く、リリース後にインパクトが出ないケースがある
【実施業務】
・案件リリース後の効果分析
・企画検討時のFact調査や想定効果の試算
必須スキル

・SQLを自在に扱うスキル
・データベースに関する知識
・プレゼンスキル (分析結果をわかりやすくまとめ説明する力)
・統計学に関する全般的な知識 (統計検定 2級レベルの理解)
・RもしくはPythonを使ったデータ分析スキル (データ分析課題をクリアする水準)
・機械学習の基本知識 (CouseraのMachine Learingコースはクリアする水準)

尚可スキル

・TreasureData/Prestoの知識

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