Pythonの案件一覧

• NER（Named Entity Recognition）およびEntity Linkingを行う深層学習モデルの精度向上に関する実験・検証を担当
• 弊社PMの指示のもとで業務を進めるが、自主的にモデル改善案の提案・実験計画の立案・実行ができることが望ましい
• 週1回の進捗報告資料の作成および報告を主担当として実施
• 関係者がデータサイエンティストや自然言語処理の研究者であるため、資料は技術的な正確さと検証内容の充実が重視される
• このプロジェクトへのPMの関与は最大週0.2程度の想定のため、自律的な働きが求められる

【技術面】
– Pythonでのプログラミング経験
– transformersライブラリの利用経験
– Pytorchの利用経験
– GPUサーバーを用いたDocker環境での開発経験
– 深層学習モデルの精度向上を目的とした実験計画の立案・実行経験

【ドキュメント作成・報告】
– 実験結果のレポート作成能力
– Notionを用いたテキストベースの資料作成が中心のため、PowerPointの利用経験は必須でない
– 構造化したテキストが書けることが必須
– 必要性に応じて、グラフやポンチ絵の作成など周囲の人間が理解しやすい表現を行うことができることを求めます
– 実験結果の口頭報告ができ、PMに代わりデータの詳細を説明できる
– PMはデータやモデルを事細かに確認するほど関与しない想定のため、細かい点についても責任感をもって取り組んでいただくことを求めます

【ソフトスキル】
– 複数のプロジェクトが並行して進む環境のため、必要性に応じ、周囲からの働きかけがなくとも、自ら相談・報告を行えるコミュニケーション能力
– 大量のテキストデータを必要に応じて目視確認し、適切な検証データを作成する注意力
– 研究的側面に加え、ビジネスでの実用化を見据えた視点で業務を進められること
– モデルの精度向上を目指すが、状況に応じて異なるアプローチや手法の使用も視野に入れる
– ビジネス課題の解決に向けた意識を持ち、実務に直結する成果を重視する

機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。
1：プロダクト開発

• 会社ごとの建設データに対しての、解析処理の実装
• 機械学習モデルの開発
• 新機能開発やモデル・システムの改善
  2：PoC及び新規プロダクト開発
• PoC・フィージビリティスタディ
• 機械学習システム周りの要件定義・設計・開発

■開発環境
・メイン：Python, CatBoost, Pandas
・インフラ：AWS, Amazon SageMaker
・機械学習：勾配ブースティング
・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等

作業概要　：2~3名チームのリーダー業務
想定作業　：
・メンバーのサポート（技術面／進め方など）
・Alteryxを利用した開発作業
・課題発生時の対応方法検討および顧客報告
・打合せで発生した顧客からの問合せ対応

・大規模言語モデル (LLM) を活用したプロダクトの開発を行っていただきます。
・複数のAPIを統合し、新たなAPIを生成するプロジェクトをご担当いただきます。
・パフォーマンスやメンテナンス性を意識した設計・実装を行っていただきます。
・TypeScript、Next.jsなどを用いたWebアプリケーションの作業を行っていただきます。

◆ 開発環境
・フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
・バックエンド: Python
・インフラ : GCP, GPU cloud Services
・開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github

◆作業環境
Mac (Appleシリコン)
Github Copilotと社内GPT利用可能
モニター2台まで利用可能

新規開発中のスマホ向けMMOアクションゲームにおいて、マスターデータ設計、管理、ワークフロー整備、ツール作成に携わっていただきます。
※データ入力業務ではなくマスターデータ等を入力する際の最適化ツール作成等がメインとなります

・Unity、マスターデータの業務経験3年以上

生成AIを活用したWEBアプリケーションの新規開発をお任せいたします。

【担当工程】
設計～製造～テスト

【開発環境】
Python・FastAPI・Google Cloud

【概要】
・日本語の音声自然言語処理系のAI機械学習エンジニアポジション
・上記に関するエンジニア、アノテーション業務フローの改善等、業務全般を担当

【作業内容】
・製品の問題を分析し、正確な技術レポートを作成
・発見された問題、原因に特化した自然言語処理と音声コンポーネントの開発
・NLPコンポーネント、機械学習の問題解決サポート
・データアノテーションのサポート業務
・ワークフローやツールの自動化、スクリプト化等の統合のサポート

・英語(TOEIC 750以上または英語の書面の指示を理解できるレベル)
・日本語は会話だけでなく読み書きもネイティブレベルの能力
・JavaまたはPython、シェルスクリプトのコードを作成経験
・文字列操作、正規表現
・MacOS環境でのコード作成、実行経験
・GitHub使用経験

・運用中サーバーシステム（AWS）の運用・保守
・改善対応
・障害対応
上記がメインの業務になりますが、付随して追加業務発生する可能性あります。

[体制]
社内エンジニア（1名）との共同作業
※外国籍エンジニアですが、日本語でのコミュニケーション可能能になります。

顧客の提供する各プロダクトからのデータ収集、加工・集計・可視化、
分析結果からの将来予測などをお願いします。

【開発環境】
・インフラ：AWS（Athena、Redshift、Glue、QuickSightなど）
・データベース：RDS（Aurora MySQL）
・ETL：AWS Glue
・BIツール：QuickSight
・言語：Python
・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、DocBase

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