機械学習エンジニアの案件一覧

不動産データ（家賃）の分析、およびモデル構築

・PythonかRを使ったデータ分析の経験。spyderやRstudioなどの開発環境で作業できること。
・ 確率、統計の知識。例えば、正規分布、指数分布、期待値、標準偏差、回帰分析等の用語がわかる。

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。
主に、以下内容を想定しています。
・ML開発業務全般
・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用

【開発環境】
・言語：Python
・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras
・環境：Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem
・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

【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。

・自然言語処理（NLP）に深い造詣、経験を有していること
・機械学習を利用した自然言語処理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
・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

【募集背景】
・人員不足
・サービス力向上

【案件概要】
現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

【業務内容】
・MLモデル構築
・ML/DL技術を用いた新機能開発
・実装もスコープに入る可能性あり

・Python
・Pandas

全国の入札情報を一括検索・管理できるSaaS Webサービスを展開している企業内で、機械学習エンジニアを募集しております。
具体的な業務内容としては以下の通りです。
・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検索的データ分析（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
・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
技術環境：
・分析基盤：未定
・統合分析環境：SageMakerもしくはVertexAI
・BIツール：未定
・CI/CD：CircleCI
・コンテナ技術：AWS ECS/Fargate
・ワークフローエンジン：AWS Step Functions
・監視ツール：Datadog/CloudWatch
・インフラ構成管理：Terraform
・コード管理：GitHub
・ツール類：Slack

★データサイエンス領域
・データ分析、データ特性に合わせたクレンジング処理の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた特徴量選択の経験
・サービスやビジネス要求に合わせた手法選定、精度評価の経験
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングの経験
・自然言語処理の経験
◆エンジニアリング領域
・機械学習モデルの開発し、プロダクトに組み込んで運用した経験
・レポーティング経験

クライアントでは、AIを活用した自動情報収集プログラムによって、WEB上に公開されているイベント情報を利活用していくサービスを展開しています。

情報収集におけるAIモデルの構築において機械学習エンジニアの追加を求めています。

・python（３年以上）
・機械学習（２年以上）
・自然言語処理（２年以上）

大学と提携し、AI開発を行っている企業にて、
需要予測アルゴリズム開発のビッグデータ分析をご担当いただきます。
(開発環境)
プログラミング言語：Python, SQL(BigQuery)等
データベース：BigQuery等
クラウド環境: GCP等

・基本統計知識
・時系列解析知識
・機械学習知識
・Pythonの経験3年以上
・SQL/GCPの経験

小売業界から上がってくる様々なPOSデータの分析、モデル構築・評価
実装はクライアント社内SEが実施致します。

・Python
・機械学習の知見
・要件定義の経験

卸売業における商品の需要予測モデルの構築。日別・店舗別・商品別で店舗からの受注量を予測するモデルを構築する。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBM・ディープラーニング・Prophetのいずれかを想定）
・Python・SQLなどの実務経験

様々な企業関連データをもとに企業のスコアリングを行うモデルを構築する。例えばある企業が営業活動をする時に、最適な企業を見つけるアルゴリズム構築など(有望度スコアリング)。どういうアルゴリズムかは決まってないため、要件から担当する予定となります。

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（活用アルゴリズムは未定）
・自然言語処理の知識・経験
・Python・SQLなどの実務経験

税関貿易システム（NACCS）における申告内容の訂正確率予測・正解レコメンドモデルの構築
ユーザーが入力した申告内容に対して、間違っている項目を判断して正解をレコメンドする機械学習モデルを構築する業務になります。
具体的には以下の業務を実施します。
・データの前処理から予測モデルの構築・検証
・作業進捗の週次報告
・分析結果報告書の作成・報告

機械学習技術を活用した回帰・分類などの予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBMやディープラーニングなどを想定）