機械学習の案件一覧

小売業界から上がってくる様々なPOSデータの分析、モデル構築・評価
実装はクライアント社内SEが実施致します。

・Python
・機械学習の知見
・要件定義の経験

卸売業における商品の需要予測モデルの構築。日別・店舗別・商品別で店舗からの受注量を予測するモデルを構築する。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBM・ディープラーニング・Prophetのいずれかを想定）
・Python・SQLなどの実務経験

・分析基盤の構築・改善
・社内のデータマネジメント業務
・技術調査

【業務スコープ】
(a) （推薦システム基盤開発）分析官や (ML/MLOps) エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せる環境の構築のサポートをお任せします
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 下記の内容について特に、要件定義 / 技術調査 / 設計 をお任せいたします
※ 一部実装、運用をお任せする可能性がございます
　・共通分析基盤構築
　・機械学習ワークフロー

(b) （社内環境整備の技術的アプローチ）分析官や社内各チームと連携しながら、分析環境の改善と様々なデータ課題の解決に向けた取り組みをお任せいたします。
■ 社内に散らばるソースコードとデータの実態調査、解決方法の提案
　・PMと連携し、組織規模のスケールアップに伴う様々な課題の整理
■ 分析環境の整備
　・メタデータ管理、運用ルールの策定、利用状況の可視化

・SQLを用いたデータ抽出経験
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
・Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
・GCPでの開発経験
・コンテナ技術（Docker）を用いた開発経験
・ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
・MLOpsまたはデータエンジニアの業務経験

様々な企業関連データをもとに企業のスコアリングを行うモデルを構築する。例えばある企業が営業活動をする時に、最適な企業を見つけるアルゴリズム構築など(有望度スコアリング)。どういうアルゴリズムかは決まってないため、要件から担当する予定となります。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（活用アルゴリズムは未定）
・自然言語処理の知識・経験
・Python・SQLなどの実務経験

税関貿易システム（NACCS）における申告内容の訂正確率予測・正解レコメンドモデルの構築
ユーザーが入力した申告内容に対して、間違っている項目を判断して正解をレコメンドする機械学習モデルを構築する業務になります。
具体的には以下の業務を実施します。
・データの前処理から予測モデルの構築・検証
・作業進捗の週次報告
・分析結果報告書の作成・報告

機械学習技術を活用した回帰・分類などの予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBMやディープラーニングなどを想定）

ECサイトにおける商品価格の自動決定（ダイナミックプライシング）モデルの構築。一般的なECサイトでは無く、販売する期間が決まっているECサイトとなり、期間内で売上最大化をしたい。このアルゴリズムというのは決まって無く、今あるものを検討しながら決めていく予定です。想定ではルールベースか、強化学習か等々を検討中。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（活用アルゴリズムはルールベースや強化学習などを想定）
・Python・SQLなどの実務経験

現在、様々なコールセンター向けクラウドサービスを展開しており、サービス力向上を目的とした自然言語処理における機械学習エンジニアを募集しております。通話録音システムから取れた音声認識データをテキストマイニングし、顧客管理システムとの連携する開発をお手伝い頂きます。
例えば一例ですが、受注した際の音声を分解し、言い回しの分析等となります。

Python
自然言語処理における機械学習経験

【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

データ分析 / AI開発の受託 / アドバイザリー事業にご協力いただきたいです。
今回お任せするPM・コンサルタントロールを現在担当しているのは2名。
参画初期はツーマンセルでのプロジェクト推進を想定していますが、将来的には単独での推進も期待しております。
トップクラスのデータサイエンティストを日本全国にネットワークしているため、フルリモートで適宜チームを組成して業務分担の上でプロジェクトを推進いただきます。

想定業務例：
・クライアントからの要件ヒヤリング
・PJTマイルストーン設計
・PJT進捗管理
・分析メンバーへの業務指示
・分析実務の遂行
・分析レポートをもとにクライアントへの提案書作成
など

・AI開発・データ分析プロジェクトのプロジェクトマネージャーのご経験（5年以上）
・データ分析・AI開発実務のご経験
・プロジェクトでのR, Python, SQLの利用経験
・プロジェクトでのAWS, GCP, Azureのいずれかの利用経験
・統計及び機械学習に関する基礎知識

オフィスレイアウトの平面図から、イスやデスクの数や種類を読み取りたい。
エンジニアを中心に 現在機械学習モデルの構築を進めているが、図面を読み取れる段階までのモデルが完成していない状況で（教師データとなる図面素材は既に数百種類あり、アノテーション済みのデータもかなりの数があるが）読み取り精度を上げるために、何をすれば良いかで行き詰まってしまっている状態。
こうした現状を改善できる、アドバイスやレビューいただける方を探しています。

[参考情報]

• 椅子や机などの数をある程度の種類に分けて把握（物体検出）したい（イメージ：ソファー * 2脚、椅子 * 3 脚、四角い机 * 3台、丸いテーブル * 1台）
• 将来的には、検出した物体のサイズ感も把握していきたいが、これは先の話
• （検出した机や椅子などの品番情報は図面になく、マスター情報を手作業で紐づけする）
  サンプルデータについて
• 基本的には AutoCAD のデータが PDF になったものを使う
  （多くのものが）Web からとってきたもの

上記の内容に対応できる方。