scikit-learnの求人・案件一覧

[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

・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
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）

・データベースおよびシステムアーキテクチャの設計、及び実装経験
・クラウドを用いたシステムおよびAPIの設計、構築、運用経験
・スタートアップで働いた経験
・新しい課題や未知の領域に果敢に挑戦した経験

[ポジション]：AIエンジニア

弊社クライアントの機械学習エンジニアチーム、ビジネスチームと共に、大手企業、研究機関、自治体とのプロジェクトに参画頂き、学習モデルの開発に従事頂きます。

基本的なチーム体制は弊社機械学習エンジニア、コンサルタントメンバーとチームで進行します。

・ビジネスレベルの日本語
・論文のモデルを実装する能力
・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プロジェクトにおける実装経験

・アルゴリズムやデータ構造の知識
・スタートアップで働いた経験

テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）を想定しています。

例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。

・Python経験
・クラウド経験
・自然言語処理技術

・scikit learn
・keras
・tensorflow
・UML
・スクラム開発経験

【業務概要】
新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂きます。 現在MVPの開発段階のため、ご参画頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担って頂きます。

【具体的な業務】
新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。

機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。

◇利用技術
・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

・機械学習を用いたシステム開発・運用経験
・モデルチューニングのためのEDAの経験
・パブリッククラウドサービス上での開発経験
[求める人物像]
・個の力ではなく、チームの力を最大化させることにモチベーションを感じる方
・あるべき論だけではなく、現状を踏まえた上で清濁併せのんでプロジェクト推進ができる方。
・実際に手を動かし実行してくれる方
・新しい技術などに好奇心をもち積極的に挑戦してくれる方

・機械学習を用いたシステムのアーキテクチャ設計の経験
・統計、データサイエンス、機械学習の理論的専門知識
・AWSの各サービスの運用経験
・新規プロダクトの立上げ経験
・数理最適化技術を利用したシステムの開発経験

[ポジション]：AIエンジニア

研究のための機械学習モデルの作成および評価

・Scikit-learn を用いたデータの分析経験がある
・GPU を用いたデータ分析経験がある
・英語の技術論文を読み、理解することができる
・Kaggle のコンペへ参加したことがある

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験（本件では従業員アンケート等で活用想定）

・対クライアントとの折衝経験
（PMや技術のテックリードは別の方がいるが、お客様と打ち合わせに同席することが想定されるため）

・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

・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

・scikit-learnなどの機械学習
・統計モデリングフレームワークの実務経験
・専門的な論文やドキュメントの読解力
・Git/GitHubもしくは類似のバー ジョン管理システムを利用したチームでの開発経験

・アナリティクスを活用したコンサルティングの実務経験（3年以上）
・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験（3年以上）
・BI、R、Pythonなどの統計言語を利用してデータ解析（3年以上）
・ビッグデータを統計言語、ソフト等を用いて演算シミュレーションモデルの構築、データ解析した経験（3年以上）

・機械学習、コンピューターサイエンス、統計解析の知識
　（Sklearn/TensorFlow/PyTorch等のフレームワーク利用でも可）
・テキストマイニングに関する基礎的な知識
・画像解析に関する基礎的な知識
・専門的な論文やドキュメントの読解力（主に英文）
・ビッグデータを統計言語、ソフト等を用いて演算シミュレーションモデルの構築、データ解析した経験（3年以上）
・ビジネスレベル（TOEIC 730点以上 / 英検2級以上）

・Python（Pandas/Scikit-learn, Jupyter, Keras 等いずれか）の経験1 年以上
・データ分析業務の経験（1 年以上）

・より⻑いデータ分析業務の経験
・ビジネス課題からデータ分析課題への要件整理
・英語⼒（TOEIC800 以上、英会話）