機械学習の案件一覧

【概要】
・Webブラウザを用いて物件情報のイメージを共有ができるサービスを展開するクライアントのPJ
・人工知能、計算機科学、機械学習、さらに、他工学の計算技法による技術開発、技術活用をしてビジネス展開およびプロダクト全体を、グロースさせていく予定

【業務内容】
・機械学習による3Dモデリング開発
・オペレーションズリサーチでのプランニング開発
・推薦・自然言語処理他の活用による、ドキュメント情報のあいまい検索機能の開発
・継続的なモデル改善のため、データ基盤構築・データ整形・特徴量エンジニアリングのような前処理
・論文サーベイ他技術調査

【環境】
・Python
・AWS (EC2/RDS/S3/CloudFront/Elasticache/Lambda/API Gateway/AWS Batch/StepFunctions他)
・GLSL
・RDS Aurora
・CircleCI
・Datadog

【概要】
某健康関連事業者の健康生活サービスプリのデータ、社内データ
を利用したデータ分析（データサイエンス）

1. アプリユーザに関わる分析（顧客属性・商品情報・アプリ利用履歴）
   2.アプリの事業貢献に関わる分析（1の分析に加え、当該顧客のXB・解約に関わる分析）
2. パーソナライズに関わる分析（機械学習を用いた高度化）
3. 某健康関連事業者の他の施策に関わる分析

※分析データ
•GA4データ
•Athena（SQL）に格納された顧客、業務データ
•Bigquery上のサービスログデータ

・データ分析の経験・知見（作業者ではなく、自分で分析手法や考察を考えて発言できる方）

下記①と②両方お任せできる方を募集しております。

①
現在個社ごとに対応しているワークフローを共通化してクライアント独自クラウドをGCPとPythonを使って開発

②
DSとして運用フェーズのモデルに対して課題解決精度改善提案や分析結果の報告書作成、報告まで

デザインや機械学習、VR・AI等のソフトウェアの開発を強みとしたお客様先にて、下記業務をご担当頂ける方を募集します。
車載機向けAndroidプラットフォーム開発におけるUI Libraryの変更開発を担当していただきます。

【業務内容】
EdTech企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)として、データによる
新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担っていただきます。

以下、チームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。
▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上
学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析
統計的因果推論による施策効果検証
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼受講者集客
非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析
▼法人顧客リピート契約促進
管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼法人顧客集客
法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証
▼マーケティングリサーチ
ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析
▼送客
他の(同クライアント)学習サービスへの利用促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理

【開発環境】
インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow)
DWH：BigQuery
その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール：Google Data Portal / Tableau
分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
監視：Cloud Logging / Stackdriver Logging
その他：Git / GitHub / Slack / Notion

HR系クライアントのデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装を担当いただきます。

・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。

└各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。
【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【特徴】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

＜具体的な業務内容＞
・機械学習ライブラリの組み込み開発
・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入
・国際会議、論文などによる技術調査
・ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など

クライアント分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発を推進いただける方を募集致します。
クライアント社内でも重要なプロジェクトとなり、優先度が高い案件でざいます。
※英語話者であれば日本語力がN1以下でも検討可能です。

音声認識などの機械学習を利用したサービスのソフトウェア開発をご担当いただきます。
フロントエンドからバックエンドまで幅広く携わることが可能です。

【技術環境】
言語：TypeScript, Python, Flutter
FW：Vue.js, Nuxt.js
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
ツール：Zoom, Slack, Google Workspace

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・新しい技術を活用したモダンな開発環境がございますので、今後のスキルアップに繋がりやすいかと存じます。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

カード会社が与信モデルの構築を進めており、リスクスコア・収益スコアを要件定義からデータ・モデル設計を行っている。
今もリスクスコアは算出しているが、延滞して始めてリスクスコアが悪化するので、延滞・未収の予測精度をさらに高めようとしている。
期待値としては要件定義・データ収集・加工・モデル構築・評価を想定。