案件内容 |
・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査"
◼️使用技術 ・Google Cloud Platform ・Python -Jupyter notebook ※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。 |
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必須スキル | ・何らかの業界にて、機械学習等のデータ分析案件における設計、実装、テスト、運用経験または、意思決定のためのデータ分析案件への従事経験
・機械学習に関連する基礎的な代数・確率・統計知識
・AWS/GCPの利用経験
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Jupyter Notebook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。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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該当件数:5件
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【Python】データサイエンティストの求人・案件
案件内容 |
・統計などの数学的知識を利用して、広告予算配分最適化 ・各種開発、実装 |
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必須スキル | ・Pythonの開発経験(4年以上)
・数学系の大学院の卒業(研究職経験でも可)
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【Python】需要予測モデルの構築・精度改善の求人・案件
案件内容 |
■背景■ クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル(移動平均ベース)から機械学習を活用したモデル(LightGBM)で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、新たにリソースが必要な状況 3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。 ■働き方■ ・リモートでモデル改善、週1つ(木曜16-17時)の需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく-オンラインMTG時に出たFBをもとにモデルの改善を進めていただく -不明点等は適宜slackや(イレギュラー的に)meetsで相談しながら解消する アドバイザー1名PM1名インターン1名ビジネス側2名 時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。 期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます |
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必須スキル | ・Python(3年以上のコーディング経験(Jupyter Notebook上でのモデル開発))
・機械学習
-ValidationなどのMLモデル生成プロセス全体についての理解と経験、EDAや特徴量
エンジニアリングを行いながらモデルを構築した経験
-特にラグ特徴量/集約特徴量/エンコーディング等の特徴量エンジニアリングでモデルを改善した経験
こちらが一番必要なナレッジです。特に時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験があればベストです
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- 〜¥500,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 東京都
- IT・情報通信
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。 |
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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
④
・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
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- 〜¥900,000 /月
- AIエンジニア
- 東京都
- コンサル・シンクタンク
案件内容 |
【業務内容】①ソリューションの提案• CSやBiz、品管の業務課題に対し、AI/MLで解決できるものを洗い出しソリューションを提案する•データ分析を元にソリューションを提案する。②モデルの開発• ヒアリングした内容や発見した課題に対し、モデルの作成③システム化• 必要なバッチ、APIの作成(歓迎要件)• システムへの落とし込みや落とし込むための支援④PoCの実施• KPIに対して有効なモデルの検証⑤既存モデルの保守・改善• SEMで過去開発したモデルのアップデートや改善 |
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必須スキル | • Python, SQLの経験がある方
• 機械学習に対する幅広い知識(画像、自然言語、テーブルデータ)
• 実務としてモデルを開発し、運用まで落とし込んだ経験
• 高いコミュニケーションスキル
• 能動的に行動できる方
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