機械学習の案件一覧

官公庁などでも導入されている帳票自動データ化システムのディープラーニング、機械学習（CNN, RNN）、画像認識（OpenCV）、AIアドバイザーの開発を行なっていただきます。

技術環境：
言語：Python, Java
ツール：Tensorflow, Keras, Chainer, Mecab
その他：OpenCV 等の画像処理、自然言語解析処理

・ Deep Learning(機械学習)等の開発経験
・ Pythonによる統計処理・データ解析の経験
・ Tensorflow, Keras, Chainer 等による機械学習経験
・ OpenCV等の画像処理経験
・ 自然言語処理プログラム経験

資源開発のクライアントに機械学習の構築や実装アドバイザリーとハンズオンサポートをして頂きます。

詳細：
・AIベンダーからコードを受領した後、社内のレビューをする際の実行エラーの解決。
・課題例として異常検知、故障予知、画像認識などの精度向上。
※扱うデータは構造化、非構造化ともに対応が必要。

・機械学習の実装コーディング
・ML構築実装におけるエラー対応
・人がわからないところを理解して頂き、理解できるように導けること

画像認識モデル開発のエンジニアを募集しております。
プロジェクトが複数あり、適した場所へアサインいただきます。
プロジェクトによって業務内容が変わります。

【業務スコープ】
・論文調査、解析
・開発技術調査、適用範囲検証
・データ準備
・分析
・前処理
・モデル設計構築
・モデル評価
・ドキュメント作成

・画像処理やパターン認識、機械学習に関する知識を有していること
・深層学習による様々なコンピュータビジョン(物体認識や追跡、動作認識、生成モデルなど)の知識を有していること
・深層学習ライブラリ(PyTorch, TensorFlow など)を利用したモデル開発経験
・学術論文の定常的な調査、機械学習、深層学習、コンピュータビジョンの最新動向を理解していること

・システム設計
・GCP環境でのビッグデータの蓄積及びデータ利活用のための情報基盤/
プラットフォームの構築プロジェクト経験
（GCP/AWS等複数のクラウドサービス利用経験が望ましい）
・次の3項目のうち、1つ以上に当てはまる方
①Python / R /SQL等での分析・データ抽出経験3年以上
②GCP環境で業務用ウェブアプリを構築するプロジェクトの経験がある
③GCP環境でデータ自動連携の仕組みを構築するプロジェクトの経験がある
・一人称で動ける方

膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクトのML開発業務をご担当いただきます。
主に、以下内容を想定しています。
・ML開発業務全般
・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用

【開発環境】
・言語：Python
・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras
・環境：Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem
・貸与マシン：MacBook Pro

【開発手法】
プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり

【働き方】ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはZoom / Slack / Tandem / Discordなど。

・自然言語処理（NLP）に深い造詣、経験を有していること
・機械学習を利用した自然言語処理を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験

【募集背景】
・人員不足
・サービス力向上

【案件概要】
現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

【業務内容】
・MLモデル構築
・ML/DL技術を用いた新機能開発
・実装もスコープに入る可能性あり

・Python
・Pandas

主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、
「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務

※例1:webサービスのKPIマネジメント、アドホック分析
※例2:反実仮想機械学習による、「スマホゲームの声優ライブ」が「ゲームのKPI」をどうリフトアップするかの推定

【業務スコープ】
(a)KPIマネジメント (& 分析PJマネジメント)

(b)アドホック分析

• (1)要件定義
• (2)分析設計
• (3)分析
  • GCPリソース（ローカルでも可）を利用しての分析環境構築
  • SQL、PythonでのEDA（探索的データ解析）
  • 統計モデル、機械学習モデルの構築
• (4)ステークホルダー向けの分析レポーティング

・データサイエンティストないしデータアナリストの経験5年以上
– 「想定業務内容」の(a)(b)のご経験がmust
・SQLでの探索的データ解析
・マーケ系の分析
・不明確なデータ構造を扱う場合も、キーや項目値からあたりをつけ、(制約はつくものの)既存データから整合性を担保する形でアウトプットできるスキル

機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。

【PJ事例】
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け印字検査システム
・生産の需要予測　等

・言語: Python
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、自社プロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。

事業の成長に伴い、ユーザや開発対象のプロダクトが多様化する中、様々な機械学習の問題に取り組んでいます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高める挑戦を続けています。 機械学習をプロダクトに取り込んでユーザに価値を届けることに重点を置いています。 モデルのチューニングによって精度を追い求めるというよりも、業務オペレーションによるデータの蓄積も含めた、学習パイプラインや精度改善のループを設計・実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練/デプロイパイプライン構築・API開発といった一連の開発業務が主となります。 ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

・ソフトウェア開発に関する知識（Git・クラウド・オブジェクト指向など）
・PythonによるWebアプリケーションのシステムの開発経験
・機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験（Python を特に歓迎）

卸売業における商品の需要予測モデルの構築。日別・店舗別・商品別で店舗からの受注量を予測するモデルを構築する。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBM・ディープラーニング・Prophetのいずれかを想定）
・Python・SQLなどの実務経験