Amazon SageMaker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:3

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案件内容

【案件内容】

需要予測クラウドサービス製品
顧客が保有しているデータを、クラウド上にアップロードしAI解析を用いて需要予測を行っている案件。
【作業内容】

次期フェーズの新たな予測モデルの開発に従事するデータサイエンティスト/実装技術者。
・現在の実装されているモデルの改修・改善・実績データの分析解析からの、新たなモデル探索/開発
※モデル開発に関しては、現行メンバーとの共同作業となります。

必須スキル
・AWS Sage Maker
・AWS Lambda
※AWSマネージドサービスを精通していること
 
・Python
・AI予測のチューニング(クレンジング・マイニング)
・React/Vue.jsのUI開発実務経験
・AIのオープンライブラリの実務経験
案件内容

通信キャリアのWEBターゲティング広告の配信をサポートするチームで、以下の業務に携わっていただきます。

少数チームなので業務の幅が広く、上からの指示に従うだけではなく自主性をもって業務に取り組んでいただける環境です。

詳 細:

・ターゲティング広告に使用する顧客リストの抽出

・上記に伴う汎用データマートの作成および基礎分析

・ビジネスユニット向けのご提案資料作成とそれに伴う分析

・RPA等を利用したチーム内の業務効率化

※業務理解のため一定期間、広告の配信設定作業もお願いいたします。

 別途上レクチャーを実施させていただきますので、経験不問です。

役 割:分析作業要員

・チームリーダーの指示に基づいて分析作業を実施していただきます。

・簡単な内容の案件に関しては、要件定義→分析設計→分析作業→レポーティングの全工程を担当していただく可能性があります。

必須スキル
①SQLの経験
-基本的な文法を理解しており(※)、かつ1年以上の業務経験がある
※データの抽出/結合/CASE式等を使用した条件分岐等
-簡易的なDFD(Data Flow Diagram)を元にコーディングできる。

 

②Pythonの経験
-Pandasを利用したデータの取り込み~集計までをコーディングした経験がある
-Jupyter LabまたはJupyter notebookを利用してコーディングした経験がある
-簡単なもので構わないので、何かしらの処理をモジュール化したことがある

 

③以下のうち、どちらか1つでも業務で利用した経験があること
・クラウドベースの分析用DWH(Snowflakeだと尚可)
・Amazon Sagemaker

 

・抽出するデータの要件定義ができる
-顧客の要望をヒアリング&すり合わせができる
・所属チーム外の方とのコミュニケーションが多いことに忌避感がない
案件内容

弊社最初のプロダクトである、鉄スクラップ解析アプリケーションに搭載されるAIのモデルをAIチームと協業しながら、パイプラインを構築し、本番環境でモデルのトレーニング、テスト、デプロイ、配信、監視、保守、運用を担当いただきます。もちろんチームと相談して分担はしますが、データ収集、前処理といったデータエンジニア領域での活躍も期待しております。
1人目のMLOpsエンジニアとして技術選定はもちろんチームの開発スタイルを形作るところからお任せさせていただきます。将来的にCTOやEM等のポジションを目指すことも期待しています。

まだまだ出来上がった製品ではなく、ユーザーと近い距離で開発をすることができることも魅力の一つです。

必須スキル
– MLOps、SREに関連した業務開発経験
– Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
– Git / GitHubを利用したチーム開発経験
– AWS等のクラウドシステムを利用した開発経験

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