機械学習の案件一覧

【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

大手金融機関系クレジットカード会社でのDS要員となります。現在、クライアント様からDSを入れておりますが、その交代要員となります。クレジットカードの決済データを用いたデータ分析、マーケティングソリューション開発プロジェクトにおけるデータ分析、機械学習モデル実装、評価、結果分析業務を担当いたします。クライアント様プロパのManagerの元でタスクに取り組んでもらう予定です。

【業務内容】AI技術に特化したエンド企業の教材アプリケーション（phoenix ポータル）におけるフロントエンド開発を行なっていただきます。主に下記業務内容をお任せする想定です。
・アプリケーションの基本・詳細設計・開発、実装（フロントエンド）・ソフトウェアテスト　等
【開発環境】TypeScriptJavaScriptGitHubAWS

【業務概要】
クライアント側では、広告クリエイターが効果的な広告を素早く効率的に制作できるよう、良質な広告素材を自動で生成し、推薦するサービスを開発しています。チーム内のリサーチサイエンティストがMLモデルの研究開発を行うので、それらをアプリケーションとして提供するためのバックエンド開発、最新のMLモデルを素早く安定して提供するためのMLOps開発を担当していただきます。

【具体的な業務内容】

1. MLモデルを受け取り、推論サーバーを構築
2. 推論サーバーの最適化（コスト、レイテンシなど）
3. UX向上のため、フロントエンジニアと連携してサーバー機能を改善

・機械学習モデルの開発経験
・バックエンドの実務経験
・Python言語を利用したWebサービスの開発経験
・MySQL等、DB設計の経験
・Httpやネットワークの基礎知識
・コミュニケーション能力(他人を攻撃しない・自身の考えを他者に伝える・伝わったかの確認ができる)
・仕様を理解し、不足があったとしても臨機応変に対応する開発能力・経験
・GCP・AWSなどパブリッククラウドを用いた開発経験
・GitHubでのPull Requestを利用した開発フロー経験

機械学習を利用したレコメンドエンジン等の開発プロジェクトの立ち上げを計画しており、そのプロジェクトの準備担当及び参画者を募集しております。
具体的な業務例：・過去の放送枠情報をもとにした最適な映像素材の予測機能の実装・機械学習を用いたお客様向けレコメンドエンジンの開発・AIの特性を活かし、お客様への最適なサービス提供などの新規事業企画・開発
担当業務範囲の詳細：・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義・モデル開発に必要なデータの洗い出し・モデル開発のための探索的データ分析（EDA）・モデル開発のための特徴量選定・モデル開発のための機械学習手法選定・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング・開発したモデルのオフライン性能検証・オフライン性能検証結果のレポーティング・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
環境：・言語： Python・ＤＢ：SQLite、SQL Server

データサイエンス技術に関するマーケティングコンテンツ作成
クライアントの広報に利用するコンテンツを作成する。具体的には主に社外広報資料（ダウンロード資料やウェビナー用資料、社内のDX推進手順書）やクライアント内のDX推進手順書の作成およびメンテナンスを行う。企画は主にクライアント社員が行い、その指示のもと上記作業を実施する。

クライアントが開発を検討している「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」につき、NLPに関するモジュール開発をお願いいたします。

①文章からのキーワード抽出
②文章内のキーワード間の関連性に基づくネットワークモデル生成
③①の結果に対し属性付与した上でのカテゴリ分類
④①～③を活用した類似文章検索

①～③については、ベースとなるモジュールがありますので、プロジェクトで扱う文章の検証結果に基づいたチューニングをご依頼します。
④については、クライアントの構想をお伝えして実装からお願いします。

[体制] ：PM指示のもと、バックグランドの作業を想定

・python経験
・pythonの形態素解析(Mecab, sudachi等)の使用経験
・pythonの機械学習系ライブラリ（pandas等）でのデータ加工経験
・自然言語処理の経験（あるいは、その手の作業が好き）

■業務内容
工場内動画を用いた工場のスマート化（工程分析や異常検知など）

■業務内容
・最新論文の迅速な調査
・論文をもとに素早く実装、検証
・作成したモデルをライブラリ化

・機械学習、深層学習、統計学
・画像分析

■概要
クレジットサービスを運営している会社です。
機械学習モデルを効率よく安全に回せる環境の構築をお願いします。

■業務
・要求課題整理、アーキテクチャ検討
・ワークフローの設計～運用
・CI/CDパイプラインの構築
・モデル設計～構築

■環境
GCP(Dataflow,teraform)
現モデルはVertexAI

・MLOpsのアーキテクチャ検討～構築経験
・GCP及び、AWSの経験
・Iac及び、CI/CDの経験
・表形式データのモデル開発の経験
・英語（少なくともビジネスレベル）

【業種】
・グローバル動画学習プラットフォーム

【概要】
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

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。

【対応内容】
・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・分析レポートの説明

・Pythonを用いたデータクレンジング・集計・分析（機械学習・統計解析）・可視化作業 ・PowerPointでの分析レポート作成作業 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポート説明のご経験 ・要件背景を咀嚼し、クライアントとの折衝を含めた自走力 ・エクセルを用いたデータ整理のご経験