機械学習の案件一覧

個人の様々な行動データを基にしたデータプラットフォームを用いて、
各種分析から施策企画・検討までを行います。
・データマート構築（要件定義、設計、実装、テスト）
・データエンジニアリング業務（データの収集、加工、集計）
・バッチ基盤の運用保守
・DMBOKを軸にしたデータマネジメント業務、及び利活用促進
・dbtを用いたデータ変換とモデルの開発
・データ利活用促進のためのメタデータ及びデータカタログ整備
DB：Databricks, BigQuery, Redshift, MySQL, PostgreSQL
クラウド：AWS, GCP, Azure
ツール：Adobe Analytics, Google Analytics, Firebase
バッチ処理：Airflow, dbt, digdag
言語：Python, Shell Script, SQL
CI/CD：CodeCommit, CodeDeploy, CodePipeline, Azure DevOps
データカタログ: OpenMetadata

当社の既存顧客データベースを元にした、新規ターゲット顧客向けの提案ツールの作成
（新規ターゲット顧客に適した既存顧客の成功事例を抽出し、定量的、定性的に表示させる）
・要件定義（社内業務ヒアリング含む）
・データベース設計・連携（Salesforce、MySQL）
・AIモデル開発・連携（分類モデル/LLM等）
・Webアプリケーション開発（Flask/Django等）
・成果物：プロトタイプコード、仕様書（簡易でOK）

■背景
・募集部署はデータ基盤&AI・BI&運用を一気通貫で担っており、
　現在エンド会社にDWH構築を上流から提案中
⇒既契約のエンド会社より技術要件に落とし込める英語できる方を求められている(5月末ぐらいまでに決定希望)
⇒技術サポートで既契約中(Snowflake環境構築)

■当社クライアント支援範囲(該当部署)
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■想定業務
・プロパーの方との連携(Snowflake実装)
・英語でのやり取り(技術要件に落とし込み)
・ドキュメント作成(アーキテクト構成図・設計書・仕様書)
・技術サポート

※基本的にプロパー(Snowflake環境構築出来る方)がいるが、自身が構築・技術サポートしていくのも想定業務

・DWH構築経験(特にSnowflake)
・上流(要件定義・提案)の経験
・データフロー/マート設計
・ビジネス英語(クライアント折衝)

※全て満たしていない場合でも相談可(英語は必須)
※DWH上流経験があれば幅は広がります
※DWHサービス活用は必須

秒間25万リクエストを超える動画配信をはじめとした視聴に関するビッグデータの整形・分析・レポーティング等の業務を行なっていただきます。

【業務内容】
蓄積された様々なデータからGCP（Google Cloud Platform）やオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。
ご入社後まずは、テレビ局ならではのデータの活用、分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。

具体的には・・・
・データテーブル設計
・数理統計や機械学習を用いた分析業務
・Python、SQLを用いた分析フローの実装
・報告書作成からクライアントへの提案、プレゼン
・付随するクライアント対応業務

【開発環境】
■開発言語：Python
■GCP利用サービス：BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI、ワークフロー、Looker
■AWS利用サービス：S3、Athena、Redshift、Glue、SageMaker
■その他ソフトウェア：MySQL、Docker、JupyterNotebook
■ソースコード管理：Git (GitHub)
■プロジェクト管理：GitHub
■情報共有ツール：Slack、Teams、GoogleMeet、Zoom

秒間25万リクエストを超える動画配信をはじめとした視聴に関するビッグデータの収集・整形・蓄積まで一貫して行なっていただきます。

【業務内容】
ビッグデータ基盤におけるデータの収集、データレイクからデータウェアハウス／データマートまでのワークフローの開発・運用をお任せします。
ご自身のアイディア・工夫をカジュアルに提案しプロダクトに反映していただける環境であり、単純に作るのではなく価値を提供することを重視しております。
データ基盤はGCP（Google Cloud Platform）を主軸とし、サブシステムにはAWS（Amazon Web Services）を部分的に採用した構成。日々進化するクラウドサービスをキャッチアップし最適な構成に随時進化し続けています。
今後もさらに安定してバージョンアップやスケーラビリティ・パフォーマンス改善を重ねるため、その開発の中核を担っていただくデータエンジニアを募集しております。

【開発環境】
■主要開発技術：GCP（Google Cloud Platform）環境でのワークフロー開発
■開発言語：Python, JavaScript, SQL
■クラウドプラットフォーム : Googleクラウド（BigQuery, Dataform, Workflows, CloufdFunctions, CloudRun）
■データ収集 : Fastly
■データウェアハウス : BigQuery
■コミュニケーションツール：Slack
■開発手法：アジャイル（一部ウォーターフォール）
■開発支援ツール・環境：GitHub, GitHub Actions（CI/CD）
■構成管理 : Terraform
■エディタ/IDE：VSCode Vim（＊お好みのエディタを使用していただいてOKです。）

XGBoostやLightGBMなどの機械学習アルゴリズムを用いたモデル構築が可能なエンジニアの方を募集しております
クライアント企業のAIエンジニアがモデルの設計を担当し、その後の開発フェーズにおいてのご支援を想定しております。

本プロジェクトでは、自動車のカメラやセンサーを活用した画像解析の精度向上を目指し、LLM/LMMを活用して、誤検知の削減と認識精度の向上を図ります。

【想定業務内容】：

1. 車両検知精度向上のためのモデル開発
   ・既存のレーダー認識技術から画像解析へ移行し、YOLOやSSDなどの物体検出アルゴリズムを使用して、車両や周辺構造物の正確な識別を実現させる
2. 道路標識認識精度向上
   ・道路標識を他の物体と誤認識しないよう、画像データを用いて標識認識モデルを最適化
   ・臨時標識や地図情報との不一致を解消するため、リアルタイムで地図データと統合

研究開発テーマが2本あり、そのうち1本に上位社員が参画しております。
今回はもう1本の、機械学習やAIに関わるテーマのシステム構築対応をしていただきます。
なお、機械学習やAIに直接かかわる機会は多くはありませんが、意欲的な方であればチャンスがございます。

・JIRA
・Github

【業務概要】
・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。
・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、
　機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【参画メリット】
・フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。
・モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。
・マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザに使っていただけます。

・開発言語：Python
・インフラ：GCP
・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio
・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。
・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【参画メリット】
・フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。
・モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。
・マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザに使っていただけます。

【技術環境】
・開発言語：Python
・インフラ：GCP
・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio
・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion