TensorFlowの案件一覧

機械学習エンジニアとして、自社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（テスト・評価業務を含む）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

・言語: Python
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、自社プロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。

事業の成長に伴い、ユーザや開発対象のプロダクトが多様化する中、様々な機械学習の問題に取り組んでいます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高める挑戦を続けています。 機械学習をプロダクトに取り込んでユーザに価値を届けることに重点を置いています。 モデルのチューニングによって精度を追い求めるというよりも、業務オペレーションによるデータの蓄積も含めた、学習パイプラインや精度改善のループを設計・実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練/デプロイパイプライン構築・API開発といった一連の開発業務が主となります。 ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

・ソフトウェア開発に関する知識（Git・クラウド・オブジェクト指向など）
・PythonによるWebアプリケーションのシステムの開発経験
・機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験（Python を特に歓迎）

・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト
　-画像(動画･静止画)/テキスト 等の広告クリエイティブを配信前に予測するプロダクト
　-現時点で既に本番運用中のプロダクトへのモデル追加がミッション
　-スピード感とプロダクションとしての開発スキルが求められます

・クライアントEng/DSと直接円滑なコミュニケーションを取ることが出来る
・DeepLearningに関して、最新の手法を用いた精度改善を行うことができる
・画像認識及び自然言語処理それぞれに対してのDeepLearningの経験
・機械学習モデルのプロダクション用（PoC・実験止まりではない）コードの開発経験

[ポジション]：分析基盤エンジニア

▼主な業務内容
- GCP上でBigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の開発
-特定健康診断受診率向上事業データ解析運用
▼主な開発環境
- Python, Django, Flask, TensorFlow, SQL, Javascript
- AWS, GCP, BigQuery, AI Platform
- CircleCI, Terraform, Docker
- Tableau
- Slack, Notion, Asana​

– Pythonを用いたサーバーサイド開発経験(2年以上)

[ポジション]：AIエンジニア

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装

・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）

[ポジション]：AIエンジニア

弊社クライアントの機械学習エンジニアチーム、ビジネスチームと共に、大手企業、研究機関、自治体とのプロジェクトに参画頂き、学習モデルの開発に従事頂きます。

基本的なチーム体制は弊社機械学習エンジニア、コンサルタントメンバーとチームで進行します。

・ビジネスレベルの日本語
・論文のモデルを実装する能力
・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習におけるプロジェクトにおける実装経験

テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）を想定しています。

例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。

・Python経験
・クラウド経験
・自然言語処理技術

[ポジション]：AIエンジニア

研究のための機械学習モデルの作成および評価

・Scikit-learn を用いたデータの分析経験がある
・GPU を用いたデータ分析経験がある
・英語の技術論文を読み、理解することができる
・Kaggle のコンペへ参加したことがある

AIヘルスケアアプリの開発エンジニア 大手建設会社の新規事業案件

・画像関連のAI開発経験
・tensorflow/pytorch/chainerなど何かしらのAIフレームワークの使用経験

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識　
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)