機械学習の求人・案件一覧

自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。
依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。
[ 短期的 ]
・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
・ A/Bテストによる施策の効果検証
・ 統計的因果推論による施策の効果検証
・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
[ 長期的 ]
・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
・ 検索エンジンのアルゴリズム改良
・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

[ データサイエンス ]
・ 統計検定2級レベルの知識
・ 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・ マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ ビジネス ]
・ 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・ 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[ エンジニアリング ]
・ SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・ 100~200行のコードを読み書きできること
・ 結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
・ Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
・ Git・GitHubの利用経験

[ データサイエンス ]
・ 統計的因果推論の理解/実務経験
・ レコメンド/画像解析/音声認識など高度な機械学習の理解/実務経験
・ ダッシュボード構築経験
[ ビジネス ]
・ データを活用し、プロダクトをグロースさせた経験
[ エンジニアリング ]
・ GCP/AWSの利用経験(特にBigQuery/Redshiftなどのビッグデータ基盤)
・ Airflowなどのワークフロー開発経験

[ポジション]：AIエンジニア

自社で探索型BIツールを開発しており、そこにおける人材を募集
・検索・機械学習エンジンの開発・実装、および性能改善
・自然言語処理を使用した検索エンジンの開発
・大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習エンジンやモデルの開発

以下のいずれかを得意としていて、その他の分野に対しては、キャッチアップしていく意欲がある方
・機械学習、コンピュータサイエンス、数学の専門的な知識
・自然言語処理とRDBに関する基礎知識
・何らかのサービス・プロジェクトにおけるAPIやシステムの開発、および運用経験
・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程をPythonを使用して実施できるスキル

・自然言語処理の実装経験
・分散処理システム（Hadoop, Spark, MPI, etc.）の知識・経験
・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程をTerabyte～Petabyte規模の大規模データで実施できるスキル
・世界的規模のサービスのデータを管理、分析した経験・知識
・機械学習を使ったサービスの開発経験
・BIツールの使用経験(Tableau, DOMO, Google Data Studio, etc.)

・位置情報データの分析
・アルゴリズムの作成
・アルゴリズムを用いた推定
日々開発している独自のアルゴリズムを利用して、これまでにない深度の統計化人流情報を把握・推定しています。
GPSなど位置情報ビックデータに、独自のアルゴリズムを加えることで、特定の場所×人の興味関心×行動をそれぞれ把握することが可能になります。

・データサイエンティストとしての実務経験
・【python】【SQL】でのプログラミング実務経験
・統計学、機械学習の実務経験及び学習経験（大学、大学院等で）

・位置情報データの分析解析経験
・GCP実務経験
・素早いコーディング

[ポジション]：データアナリスト

・サービス成長のためのデータ分析
・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
　例）ボトルネックの特定と打ち手の考
・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
　例）データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
　例）チャンネル表編成の数理的な最適化
・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発
　例）ターゲティング広告商品の開発

・データ分析の実務経験
・統計学の基礎知識
・機械学習の基礎知識（初級的な書籍を読了し、実装したことがある）
・SQRによるデータ処理経験
・Python、R等でアルゴリズムを独力で実装した経験

・ビジネス的要求に対して、幅広い分析手段から適切な手段を選択できる能力
・データ分析結果を用いて、意思決定に寄与した経験
・アルゴリズムをサービス/プロダクトとして開発、運用した経験
・GCP/AWSのクラウド環境での開発経験

[ポジション]：AIエンジニア ※画像認識系

顧客から依頼された機械学習関連の研究開発支援を行う。画像処理関係のモデルのコードを修正・改変し、モデル圧縮や最適化の評価を実施する。

Pythonを使って作業を行い、コード修正手順・作業手順・評価を含めた報告書の作成を行う。

・最新技術の論文(英語)を理解し、実装した経験
・画像認識PJTのご経験

[ポジション]：DX・データ利活用コンサル

事業課題に対してデータの集計・可視化から、課題提起・示唆抽出、経営層への報告／提言まで行います
・データに基づいた事業の企画・戦略立案・KPI設計
・データ設計・分析(BIツール使用)
・施策のQCDS（品質、コスト、納期、スコープ）管理

・ビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決・改善した経験（5年程度）がある方
・統計解析や機械学習に関する基礎的な知識を有している方
・ビジネス上の課題を解決するための問題解決能力、論理的思考力がある方
・SQLを利用したデータ分析の経験がある方

・コンサルティングファームまたは事業会社のデータ分析チームにおける実務経験がある方
・統計解析や機械学習に関する専門的な知識および実ビジネスに活かした経験がある方
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力を有している方
・R、Pythonなどのツール（いずれかで可）を利用したデータ分析の経験がある方

[ポジション]：分析基盤エンジニア

以下2つの案件（分析基盤・データ加工）を0.5人月づつご対応頂きます。
①分析基盤
既に構築済みの分析基盤のさらなる改善等をチームで案を出しながら実施します。
②データ加工
既存のデータ加工用のPythonコード及びSQLを要望に合わせて修正したり、データベースのカラム追加等を行います。

① 分析環境支援
* チームで開発する経験
* GCP、AWS上にデータ利活用に関するソフトウェアの開発、運用、保守の経験
* ネットワークに関する基本的な知識
* SQL, pythonの開発/運用経験
* gitの利用経験
* チームの開発工程の定義や改善した経験
* dockerを利用したアプリケーションの開発/運用
* ワークフローツールの運用経験
② データ加工
* チームで開発する経験
* GCP、AWS上にデータ利活用に関するソフトウェアの開発、運用、保守の経験
* ネットワークに関する基本的な知識
* SQL, pythonの開発/運用経験
* gitの利用経験
* チームの開発工程の定義や改善した経験
* ビジネスユーザーとコミュニケーションし、ソフトウェア開発を行った経験

① 分析環境支援
・apache beamもしくはcloud dataflowの利用経験
② データ加工
* 機械学習モデルの開発、運用の経験

[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

[ポジション]：AIエンジニア

様々な顧客事業におけるレコメンドアルゴリズムの設計・開発をお任せできる方を募集。

【業務イメージ】
・顧客課題、データ分析からの課題・施策仮説出し
・レコメンドモデル・施策の設計、開発 ・レコメンドモデル・施策の評価、改善
・レコメンドモデルの運用基盤（MLOps）の設計、構築
・機械学習を用いた検索やレコメンドの最適化

・レコメンドに関わる機械学習モデルの開発経験
・ToCサービスのデータ分析経験
・MLOps開発経験