- 〜¥1,200,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 東京都
- 金融
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。 |
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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
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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。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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該当件数:42件
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。 |
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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
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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。。 |
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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 |
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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 |
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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 |
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。 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。 |
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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
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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 |
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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 |
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。 |
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必須スキル | ・SQL
・Python
(Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab)
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案件内容 |
機械学習モデルの作成および評価 開発言語: Python フレームワーク等: Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、Mecab、BERT 等 |
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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 |
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。 |
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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
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案件内容 |
・小売業の予測モデル構築及び運用支援 |
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必須スキル | ・Python & Pandasによるデータ加工技術 |
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