機械学習の案件一覧

・システム設計・開発メンバー

- 要件定義書（箇条書きレベル）に基づく、DB設計・詳細設計

- 詳細設計書に基づくPythonプログラム（RDMSやNon SQL DBへのアクセス含む）開発とテスト

- 対象システム：Web系（バックエンド）システムと機械学習モデル

RESTful API、Golang、React、AWSなど、モダンな開発環境とチームで開発を進めています。詳細は面談などでお話できればと思いますが、主に以下のような開発を計画しています。
【具体的な業務内容】

・新規機能の設計･開発･リリース・既存機能のバグ調査･改修･リリース・運営事務局とのコミュニケーション、依頼対応(redash等)・コードリファクタリング・DB/SQLチューニング
【開発予定の機能】

・独自マッチングアルゴリズムの開発・業務自動化機能（RPA）開発・レコメンドソリューション開発・ATSやSaaSサービスとのAPI連携

■使用している開発環境

・フロントエンド：TypeScript, React, Next.js, React Query・サーバサイド：Go, 独自FW・データベース：MySQL8・インフラ：AWS・バージョン管理：Git, GitHub・コミュニケーション：Slack, Google Meets・プロジェクト管理：JIRA・ドキュメント：Confluence, Google Drive・デザイン：Figma

【業務内容】AI技術に特化したエンド企業の開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。
【PJ事例】・大手自動車メーカー向け外観検査システム・大手食品企業向け印字検査システム・生産の需要予測　等
【開発環境】PythonGitHub

【業務内容】機械学習チームにおける技術支援
目先は下記案件を推進・担当１）チャットボットAIの性能向上２）需要予測AIの研究開発■役割：データサイエンティストおよびプロジェクト推進■業務内容：・課題出し、方針検討・メンバーの指示、フォロー、レビュー・チーム内および事業部とのMTG、報告・学習/テストデータ作成、分析、アルゴリズム実装、評価■開発言語、技術・開発言語、環境：Python、JyupterLab、Pytorch・アルゴリズム：チャットボット：BERT需要予測：ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、線形回帰他■体制：5名

to C向けサイトの運営をしているクライアント様でユーザの行動ログから予測し優先的に表示をしており、今後は自然言語を活用したレコメンドも検討中。
業務内容機械学習モデルの開発やAPIの開発データ起点で仮設出しや施策立案

エンド企業内で開発した独自アニーリングマシーン次世代機があり、そのアルゴリズム開発や評価を担当いただきます。顧客との技術的な打ち合わせに同席頂く可能性も御座います。
■募集：開発担当もしくはプロジェクトリーダー 1名
担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守開発手法：アジャイル
■開発環境【開発環境】Python・C++

・Pythonによる探索的データ分析・分析設計補助・分析設計の下での相関分析・顧客セグメント分割などのクラスタリング分析・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明
【概要】下記２つのどちらか一方もしくは、適切な工数分割により並行で対応していきます。案件①：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、定められた法人内のユーザー群の動画視聴履歴と視聴前後のテスト結果の変化を追跡、この変動に対しての相関を分析いたします・法人にお返しするレポートにおいて必要な動画視聴状況とテスト結果の変化についての可視化をご担当いただきます・相関を与えうる有望な指標の探索のための分析、特性に応じたユーザーのセグメント分割の実行をご担当いただきます案件②：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、導入法人や一般消費者のユーザー動向を追跡、よりこのサービスの活用を行うための施策を定量的な分析から導出します・分析設計を元に適切なセグメントに分けたユーザー群のプロファイル探索をご担当いただきます・上記で得たプロファイルを元に、より活用が進んでいくための施策を提案するための根拠となる分析をご担当いただきます

業務：プロダクトの分析業務を支える基盤の機能拡充ならびに運用自動化に関わる開発を担当いただきます。・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応・各種運用業務の自動化とドキュメント整備
環境：プログラミング言語: Python, SQLバージョン管理: Git/GitHubデータ分析基盤、環境: AWS, SnowflakeETLツール: trocco, Airbyte, dbt(導入準備中)IaCツール: TerraformBI: Redash, Google Spread Sheet, Looker Studioコミュニケーション: Slack, ClickUp, Notion

リモートワークをベースとしていますが、週1日程度出社日を設けています。週5未満の場合でも、出社日、スクラムイベントのため火曜は勤務日となるようお願いします。

最先端タクシーサービスに蓄積されたデータを用いてデータ解析や機械学習モデルの改修を行っていただきます。
【環境】　言語＿＿＿＿：Python,SQL　ＤＢ＿＿＿＿：BigQuery　ＦW＿＿＿＿：Django　環境・ＯＳ＿：GCP (Google Cloud Platform)

【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
【開発環境】・開発言語：Python, Ruby on Rails・インフラ：AWS, GCP・機械学習ツール：Amazon SageMaker、Jupyter Notebook・データ分析：BigQuery, DOMO, Redash, Amazon RDS・CI/CD：Jenkins, CircleCI, Capistrano, Github Actions,・コードリポジトリ、レビュー：Git, Github, Gitlab