機械学習の求人・案件一覧

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該当件数:68

機械学習の案件を探す

案件内容
【案件概要】
案件内容(業務内容):
ドラッグストアの店頭にクーポン端末をおき、
会員向けに過去の購買や操作履歴をもとにレコメンドされたクーポンが表示されるサービスを展開している。
そのサービスを運用していくに当たり、様々な分析テーマが発生し解決する業務がある。
たとえば、
・クーポンのコンバージョン率を上げる
・会員の離反率を下げる
・POPのA/Bテストで統計的な有意差があるか
・翌週の来店者を予測する
必須スキル

Python
SQL

尚可スキル

マーケティング知見(BtoC)
R
SPSS

案件内容 機械学習PJの技術顧問 開発プロダクトや受託案件に関する技術的な質問を
週1,2時間程度オンラインで相談させていただくポストとなります。
必須スキル

・機械学習を活用したプロダクトのアーキテクチャ設計経験
・画像解析のコンペでの受賞経験(Kaggle Expert以上が望ましい)

尚可スキル

・自然言語処理の知見、経験
・プロダクトの運用経験

案件内容
■内容:
大手不動産会社にある様々な課題や経営戦略・営業戦略に活かすためのデータの集計・分析設計、分析業務。
以下のようなデータがあり、それを適切に管理し前処理から分析業務まで行います。
ex,
・貸しオフィスのユーザー利用履歴
・飲食、ファッションなどの顧客購買履歴
・イベント(催し物)活動データ 等
分析テーマは(基本的に)決められており、
それに対して、どのようなデータが必要か、どう集めるか、どう分析するか
など求められます。
分析アナリスト業務ができ、かつデータ管理における設計やマネジメントなど
幅広く理解している方を求めています。
必須スキル

・Pythonを使った分析経験
・Treasure Data
・GCP

尚可スキル

・小売/流通などにおける業務経験
・POSデータの分析経験
・SPSS
・ETL経験
・BigQuery

案件内容
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証
必須スキル

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験

尚可スキル

・Redmine, Planner等のタスク管理ツール利用経験
・R
・ベイズ回帰の利用経験
・AWSの利用経験
・Docker, kubernetes開発経験

案件内容
案件内容(業務内容):
顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。
・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール
・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール
対象データ:顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ
対象環境:IDAP(統合分析環境)
必須スキル

・Python
・R
・ドメインを問わず機械学習による精度向上に取り組んだ経験(モデル、特徴量の工夫など)
・ドメインを問わずビジネス上の課題を機械学習で解決可能な問題設定に落とし込んだ経験
・問題に適した特徴量を設計、実装した経験

尚可スキル

・Pythonによるディープラーニング実装(Keras等)
・C++
・最新技術(論文)調査及び実データへの適用スキル

案件内容 【案件概要】 案件内容(業務内容): 売上予測をするAIを構築し、精度の安定・属人化を解消をさせる。 SCMにもゆくゆくはつなげる。
必須スキル

・機械学習等の人工知能に関する研究経験。
・C++、Java、Python等による、人工知能、探索アルゴリズム、最適化アルゴリズム等の実装経験
・チームでの開発経験
・Git等によるバージョン管理の基礎知識・経験

尚可スキル

・予測系のプロジェクトの経験
・開発プロジェクトマネジメントの経験
・博士号をお持ちの方、博士課程で研究中の方
・企業の研究所で研究の方
・国際論文(IEEE、ACM、IJCAI、AAAI等)採録実績
・C++によるハイパフォーマンス実装経験
・GPGPUの活用実績
・社外との要件定義など技術的打ち合わせ経験

案件内容
【業務内容】
製造企業の部品製造における不良品判別モデルのPoC。
どのようなデータが必要か、どう集めるかプロジェクト担当者と
ともに実現の可能性や要件定義をともにし、PoCを自ら行っていただきます。
その他、別途以下のような構想もあり、打合せの中で実現の可能性が
高いものからPoCを行う可能性はあります。
(すべて自動化やシステム化しなくても作業効率が上がるところを一部AI化検討したりなど)
・CADデータから見積書自動生成
・部品生成の手順書作成の自動化
 など
必須スキル

※すべてを満たしている必要はありません
・画像系データの分析経験。もしくは、不良品判別に関する経験。
・顧客との折衝経験(コミュニケーション能力)
・プロジェクトマネジメントor推進経験。
・データ分析結果から施策提案をした経験。
・製造業向けシステム開発経験。

案件内容
・業務内容
 - 統計分析を用いた実施施策検討
 - 分析設計
 - 分析アドバイス
 - 機械学習モデル構築
 ※1つの内容に限定ではなく、顧客のリクエストに対して幅広くご対応いただきます
必須スキル

・小売業界でのデータ分析経験
・統計分析を行い、その結果を解釈した経験
・RもしくはPythonで機械学習モデルを構築した経験
・顧客との折衝経験(コミュニケーション能力)

尚可スキル

・データ分析の上流経験
・データ分析結果から施策提案をした経験

案件内容

【役割】プロダクト横断
【業務内容】・広告代理業におけるふんわりとした課題設定から、関係各所とのコミュニケーションを通じて課題やR&Dテーマを明確化していく
・ある程度明確化した課題やR&Dテーマに関して、技術サイドとコミュニケーションを取り、アセスメントプロセスやその後のPoCを推進していく
・ PoCが終われば、ユーザーや開発側など関係各所を巻き込んで業務への実装を推進していく

必須スキル

・機械学習や数理統計などを用いたプロジェクトの経験
・AIプロジェクトにおけるアセスメントからPoCまでの経験
・広告やマーケティングの理解に対する意欲

尚可スキル

・パッケージやライブラリを利用した機械学習や深層学習の利用経験
・マーケ領域での経験、または興味関心
・コミュニケーション能力必須

案件内容
案件概要:
現在ベースとなるトレンド予測モデル(3カ月程度先の需要予測)が
構築されているが、業務に適用していく上でモデル精度の向上や
予測単位の変更などの改善を実施。
最初はデータ加工を中心に行っていただきます。
必須スキル

Python、SQL、大量のデータ加工の経験

尚可スキル

DataRobotによるモデルの構築

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