案件内容 |
官公庁などでも導入されている帳票自動データ化システムのディープラーニング、機械学習(CNN, RNN)、画像認識(OpenCV)、AIアドバイザーの開発を行なっていただきます。 技術環境: |
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必須スキル | ・ Deep Learning(機械学習)等の開発経験 |
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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案件内容 |
膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクトのML開発業務をご担当いただきます。 【開発環境】 【開発手法】 【働き方】ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはZoom / Slack / Tandem / Discordなど。 |
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必須スキル | ・自然言語処理(NLP)に深い造詣、経験を有していること |
案件内容 |
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。 |
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必須スキル | ・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) |
案件内容 |
・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 |
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必須スキル | ・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 |
案件内容 |
[ポジション]:分析基盤エンジニア ▼主な業務内容 |
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必須スキル | – Pythonを用いたサーバーサイド開発経験(2年以上) |
案件内容 |
[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 |
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必須スキル | ・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 |
案件内容 |
[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。 |
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必須スキル | ・ビジネスレベルの日本語 |
案件内容 |
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。 ・データクレンジング・データ前処理 ・データ可視化 ・モデル学習 ・API作成(テストドリブン開発) ・ドキュメント作成(日本語、英語) ・スプリントレビューにて作成物の説明(日本語) ・定期的なレビューM㼀G(日本語) ・日報作成(日本語or英語) |
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必須スキル | ・Python経験 |
案件内容 |
[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 |
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必須スキル | ・Scikit-learn を用いたデータの分析経験がある |
案件内容 |
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 |
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必須スキル | ・画像関連のAI開発経験 |
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