scikit-learnの案件一覧

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該当件数:42

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案件内容

カード会社が与信モデルの構築を進めており、リスクスコア・収益スコアを要件定義からデータ・モデル設計を行っている。
今もリスクスコアは算出しているが、延滞して始めてリスクスコアが悪化するので、延滞・未収の予測精度をさらに高めようとしている。
期待値としては要件定義・データ収集・加工・モデル構築・評価を想定。

必須スキル
・銀行業務の基礎知識
・Pythonを用いたデータ分析経験(2年以上)
・機械学習モデルの実装経験(scikit-learn,gbm)
・Githubを用いたリビジョン管理の経験
・チケット駆動開発、アジャイル開発の経験
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。。
・ファインチューニングをしていき精度を高めていく。
・現場PMとディスカッションをし、方向性・手法の検討
分野:ジェネレ―ティブAI(生成AI)技術

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
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。
【想定業務】

- 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
※Colab上でPythonを使用する想定です。
<現在の開発技術スタック>

・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
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
【概要】

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。
【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

【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))
案件内容

電力需給管理会社様にて、内製での機械学習モデル開発のサポート要員を募集しています。

Pythonを使った太陽光発電量の予測モデルの開発です。
また、機械学習以外にも簡単なデータ処理の雑務を担当して頂く予定です。

月によっては雑務がメインの時もありますので、予めご了承ください。

必須スキル
・Python(pandas、matplotlib、scikit-learn)
・機械学習の基礎知識
・Excelの基礎知識
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。
■業務内容

・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

   

【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)
案件内容

薬剤の在庫管理をAIにて実施するため、データの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

必須スキル
・SQL
・Python
(Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab)
案件内容

機械学習モデルの作成および評価
OS: Windows、Linux

開発言語: Python

フレームワーク等: Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、Mecab、BERT 等

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

最先端タクシーサービスに蓄積されたデータを用いてデータ解析や機械学習モデルの改修を行っていただきます。
【環境】 言語____:Python,SQL DB____:BigQuery FW____:Django 環境・OS_:GCP (Google Cloud Platform)

必須スキル
・PythonおよびDjangoの利用経験が2年以上あること
・機械学習モデルの提案/構築/評価/デプロイ/改善の実績があること
・Bigqueryを用いた分析業務やSQLを用いたDB対応の経験が2年以上あること
案件内容

・小売業の予測モデル構築及び運用支援
【業務詳細】
・小売業における1日の商品の売り上げを予測、発注推奨数を計算する。
・予測モデルはすでに運用中のものがあり、一部のデータサイエンティストによってモデルの精度向上を行っている。
・需要予測モデルでのデータ加工、特徴量生成、売上予測の数字を使った店舗ごとへの発注推奨数計算ロジックの設計を受け取り実装していくのが主な業務。

必須スキル

・Python & Pandasによるデータ加工技術
・AWS(linuxサーバ)による開発経験

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