| 案件内容 |  ・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト | 
|---|---|
| 必須スキル | ・クライアントEng/DSと直接円滑なコミュニケーションを取ることが出来る | 
深層学習の案件一覧
			過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:57件
深層学習の案件を探す
| 案件内容 | 1. (眼底画像)画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、 | 
|---|---|
| 必須スキル | ・ニューラルネットワーク業務経験 | 
| 案件内容 | [ポジション]:AIエンジニア ・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 | 
|---|---|
| 必須スキル | ・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 | 
| 案件内容 |  機械学習/深層学習等AIアルゴリズム開発全般 | 
|---|---|
| 必須スキル | アプリケーション開発の基礎知識(要件定義、設計、開発、テスト) | 
- 〜¥700,000 /月
- データサイエンティスト
- 品川区
- 製造・メーカー
| 案件内容 | 車載カメラの画像分析、デジタルタコメータの活用 | 
|---|---|
| 必須スキル | 画像系AI案件の経験 | 
- 〜¥800,000 /月
- データアナリスト
- 港区
- 医療・福祉・ヘルスケア
| 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) | 
| 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 | 
| 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 | 
| 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 | 
- 〜¥1,500,000 /月
- データサイエンティスト
- 千代田区
- 製造・メーカー
| 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 | 
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| 必須スキル | ※すべてを満たしている必要はありません | 
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