| 案件内容 |
・GPT-4やLlama 2などの大規模言語モデルを用いた自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、 |
|---|---|
| 必須スキル | ・自然言語処理、機械学習の基本的な理論とアルゴリズムについての理解
・PythonまたはR等のプログラミング言語での開発経験
・TensorFlow、Keras、PyTorch等の機械学習フレームワークの利用経験
・コミュニケーション能力があり、チームワークを大切にされる方
・対話型AIシステムの開発経験
・AI関連の学位（学士以上）または同等の職務経験
・大規模なデータセットを扱った経験 ・クラウドサービス（AWS, GCP, Azure等）の経験
・SQLなどのデータベース技術に対する理解
・AI倫理に関する理解
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TensorFlowの案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数：59件
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- 〜¥900,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
- 金融
| 案件内容 |
査定AIモデル構築のロードマップを検討する中で、今後、業務現場で使えるApp開発とモデル精度向上の両方を同時に進めていく必要あり |
|---|---|
| 必須スキル | ・自走できる方
・pythonでの開発経験(3年〜)
・frameworkを利用したモデリング経験(2年~)
・tensorflow/pytorch/etc
・decoder/encoder型のモデル経験(1ヶ月~)
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| 案件内容 |
・アルゴリズムリサーチ：画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Deep Learningライブラリ（PyTorchやTensorFlow、等）を利用した実装経験
・上記で実装したものを実際にサービスへ組み込んだ経験（クラウド、オンプレは問わない）
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| 案件内容 |
◇業務内容： ◇具体的な業務内容： ◇使用しているツール： |
|---|---|
| 必須スキル | ・AIフレームワークの経験 (Tensorflow, Pytorch など)
・ 深層学習の使用経験(CNN, Transformer)
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| 案件内容 |
クライアントにてMulti Agent Simulatorを使用した事業展開を進めており、検討・実装を行って頂きます。 具体的に。。 |
|---|---|
| 必須スキル | – 機械学習のモデル実装、数理最適化などの実務応用経験がある方（例えば以下のようなご経験のある方）
– 大学/研究機関で数理モデル、統計モデルの研究・論文執筆をした経験のある方
– AI系スタートアップや、メガベンチャーのR＆Dチームでのモデル構築経験のある方
– pandas、sklearn、pytourch、tensorflowなど統計パッケージを活用してノイズの多いデータの基本統計量を把握しながら適切な前処理を効率的に行える・行ったことがある方
– 古典統計学、ベイズ統計学、時系列解析など基本的な統計学の知識を有している方
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| 案件内容 |
Web3時代のプラットフォームのレコメンドエンジンの実装・運用業務をお願いします。 - アプリ内のコンテンツをユーザーの嗜好に合わせてレコメンドするアルゴリズムの研究・実装 - 既存レコメンドエンジンの効果測定、パラメータ更新、チューニング - 新しいレコメンドアルゴリズムの調査研究 ・開発言語：Golang ・クラウド：AWS / GCP ・コンテナ技術：Docker ・監視：Stackdriver / CloudWatch ・DB：Cloud Datastore / MySQL ・構成管理：CloudFormation ・CI/CD：CircleCI / GitHub Actions |
|---|---|
| 必須スキル | – 機械学習のモデル実装、数理最適化などの実務応用経験がある方（例えば以下のようなご経験のある方）
– 大学/研究機関で数理モデル、統計モデルの研究・論文執筆をした経験のある方
– AI系スタートアップや、メガベンチャーのR＆Dチームでのモデル構築経験のある方
– 金融機関でクオンツ・アクチュアリーの経験がある方
– pandas、sklearn、pytorch、tensorflowなど統計パッケージを活用してノイズの多いデータの基本統計量を把握しながら適切な前処理を効率的に行える・行ったことがある方
– 古典統計学、ベイズ統計学、時系列解析など基本的な統計学の知識を有している方
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| 案件内容 |
・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析 Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。 ・言語:Python ・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン:MacBook Pro 【開発手法】 プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
・Deep Learning を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験：2年程度
・NLPの分類などの実務経験があること（分類(多項分類)、クラスタリング、要約、NER(固有表現抽出)）
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| 案件内容 |
クライアントでは、Deep Learningを使ってSNS上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learningなどの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集いたします。 ・Deep Learning を活用した新たな Webサービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析
【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境：Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン：MacBook Pro |
|---|---|
| 必須スキル | ・Deep Learningを用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験：2年程度
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
・NLPの分類などの実務経験
・分類(多項分類)／クラスタリング／要約／NER(固有表現抽出)
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| 案件内容 |
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を用いた開発をご担当いただきます。
【求める人物像】 ■向上心があり、自発的に考え、スピード感を持って行動することが好きな方 ■ベンチャー企業に興味がある方 ■課題の背景を深堀りし、根本的な解決策を考え、自律して実行できる方 Python・GitHub |
|---|---|
| 必須スキル | ・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
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| 案件内容 |
わかりにくい国や自治体の行政情報を、もっと伝わる・わかりやすいものにするために、文字情報をもとにグラフィックを自動生成するサービスを開発していただきます。
【開発言語/フレームワーク/インフラ】 - Front: React - Back: Python / AWS (Dynamo / S3 / lambda / EC2 /…) 【デプロイ・CI】 Gitlab CI 【ソースコード・プロジェクト管理 】 Gitlab" 【求める人物像】 ・積極的に自分の意見やアイデアを伝えられる人 ・ユーザに寄り添って開発・提案できる方 |
|---|---|
| 必須スキル | ・自然言語処理/画像処理関連開発（3年以上）
・論文を読んで１から実装できる
・Tensorflow、Keras、Chainer等による機械学習経験
・OpenCV等の画像処理経験
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