- 〜¥900,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
案件内容 | 時系列データを用いた異常検知ツール開発 ①時系列データ分類ツール ・ラベル編集用GUI(ラベル編集/ノイズ除去作業) ・時系列データの分類機能(教師あり) ②時系列データ異常検知ツール ・時系列データからの異常検知機能(教師なし) 環境: ・Windows OSベースのGUIツール ・ubuntu ・Python |
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必須スキル | 上記内容に必要な知見・経験 |
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:1369件
案件内容 | 時系列データを用いた異常検知ツール開発 ①時系列データ分類ツール ・ラベル編集用GUI(ラベル編集/ノイズ除去作業) ・時系列データの分類機能(教師あり) ②時系列データ異常検知ツール ・時系列データからの異常検知機能(教師なし) 環境: ・Windows OSベースのGUIツール ・ubuntu ・Python |
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必須スキル | 上記内容に必要な知見・経験 |
案件内容 | ビッグデータから金融関連情報を抽出し、情報提供するサービスに関する実装、 および関連する様々なツールの開発(検討、実装、ユニットテスト)。 ・開発言語は、Python(Pandasライブラリ)。 ・統計分析ライブラリはstatsmodels、機械学習ライブラリはscikit-learnを使用。 |
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必須スキル | ・Pythonでの開発経験(1年程度) ・オブジェクト指向言語での開発経験(2年以上) ・数学、統計に抵抗がない ・積極的に質問できる方(抱え込まないタイプが良い) ・Linuxの基礎知識(ssh、Bash) |
案件内容 | ・機械学習/自然言語処理にてポジネガ評価のアルゴリズム開発 |
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必須スキル | ・機械学習を用いた開発経験 ・自然言語処理系の開発経験 |
案件内容 | ファッション系ECクライアント様にて データ戦略室設立に伴い需要予測モデリングのサイエンティストを募集いたします。 |
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必須スキル | ・需要予測のご経験 ・モデリングのご経験 |
案件内容 | ・ビッグデータのビジュアライズ ・AIやビッグデータ解析 ・教育関連支援プラットフォーム開発 |
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必須スキル | Pythonでの開発経験 機械学習の業務経験 学習意欲の高い方 |
案件内容 | 自社ドローン関連の開発となります。 ■開発環境 :Mac貸し出し |
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必須スキル | ・React、Goの言語経験者もしくはPHP、Perl、Pythonでの業務経験3年以上 |
案件内容 | 分析用データの整備及び、それに伴う各種開発ツール・RDBのメンテナンス ・開発環境 : Windows、LINUX ・開発言語等 :Python,Java, SQL |
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必須スキル | ・Linux、Windows、SQLは必須。 ・Pythonが出来る。もしくは未経験でもJava/Object指向を理解していて、 キャッチアップが可能。 ・機械学習,数値計算,AIが出来る、もしくは強い関心がある技術者 ・英語ドキュメントのReading(抵抗がないレベルであればOk)。 |
案件内容 | ・大手証券会社様で、数値計算、機械学習、AIのサポート業務を行っていただきます。 リサーチ全般のサポートとなるので、データ整備が必要になりますが、 数値計算、機械学習、AIに業務で関われることができます。 ・その他アナリスト/クオンツが使用する金融商品及びそのマーケットを 分析するシステムの開発も行っていただく可能性がございます。 ・各ユーザーと直接コミュニケーションを取りながら開発を行っていただくため ユーザーとのやり取りを円滑にでき、技術分野からご支援ができる方が望ましいです。 |
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必須スキル | ・Pythonでの開発経験 ・SQLの経験 ・Windows,Linux環境の経験 |
案件内容 | 上位リーダーのもとで作業頂くメンバーの方 領域:デジタルマーケティング領域 お客様:ECサイト |
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必須スキル | 全てを網羅している必要はありません。 【機械学習】 ・AWS(EC2,S3) EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと ・Linux Linux環境で苦なく集計作業ができること ・Redshift 列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること ・SQL 分析関数(窓関数)が使用できること ・Apach Spark 分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、 もしくは調べながら習得することができること ・Python Pandasを利用したプログラムを実装することができること ・マート設計/実装 パフォーマンスチューニングができること ・テーブル設計/実装 テーブル定義、ER図が書けること ・ジョブ設計/実装 DataPipeLine を使用できるとより良い ・Shell設計/実装 例外処理、エラー処理を作成できること 【アナリスト】 ・AWS(EC2,S3) EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと ・Linux Linux環境で苦なく分析作業ができること ・SQL 分析関数(窓関数)が使用できること ・Python 機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること ・機械学習 Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること |
案件内容 | AIエージェントAPIの開発を行う企業にて テキストマイニング ■開発環境 バージョン管理ツール:Git |
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必須スキル | ・Python(実務経験) ・Java or Scala の業務経験 |
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