機械学習エンジニアの案件一覧

オンラインギフトECサイトを運営する企業にて、機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。
現在はMLに特化した人材がいない状況のため、エンジニアがほかの業務と並行して担っている状況です。
MLに特化した方にご参画いただき、チームの立ち上げからリードしていただける方を募集しています。
今後は数百万人の行動データを使いながら、
利用者それぞれの状況に合ったプレゼントを提案するシステム・検索するシステムを作っていきます。

国内大手金融機関では、データ活用のために機械学習モデルの構築を行っています。
モデル構築のためのデータ基盤構築はすでに実施済みですが、機械学習モデルの継続的な最適化と
効率的な運用が課題となっており、機械学習エンジニアとして支援頂ける方を募集しています。

＜業務内容＞
・機械学習モデルの維持管理および最適化
・モデルのパフォーマンス監視と評価
・データの更新
・技術ドキュメンテーションの作成と更新

お客さまとの折衝やチームとしての作業が多いため、コミュニケーション能力の高い方を希望します。

クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装を担当いただきます。

【お任せしたい仕事内容の例】
・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。
└各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

クライアントが開発を検討している「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」につき、NLPに関するモジュール開発をお願いいたします。

①文章からのキーワード抽出
②文章内のキーワード間の関連性に基づくネットワークモデル生成
③①の結果に対し属性付与した上でのカテゴリ分類
④①～③を活用した類似文章検索

①～③については、ベースとなるモジュールがありますので、プロジェクトで扱う文章の検証結果に基づいたチューニングをご依頼します。
④については、クライアントの構想をお伝えして実装からお願いします。

[体制] ：PM指示のもと、バックグランドの作業を想定

・python経験
・pythonの形態素解析(Mecab, sudachi等)の使用経験
・pythonの機械学習系ライブラリ（pandas等）でのデータ加工経験
・自然言語処理の経験（あるいは、その手の作業が好き）

・未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定をします。
・モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる等の検討段階から参加していただきます。
・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。
チームメンバーに外国籍の方も多くいらっしゃるので、英語に抵抗なく稼働していただける方を探しています。

・データクレンジング / データ前処理 / データ可視化
・モデル構築、学習
・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
・定期的なレビューMTG

環境：GCP,Git,JIRA
言語：Python

・Python経験
・クラウド経験
・画像認識、自然言語、音声認識等での技術経験

決済データの中にあるクレカ不正利用等の不正なアクセス情報をフィルタリングするモデルを作成いただきます。
リードサイエンティストからモデル要件等が降りてくるので設計以降を担当いただきます。

技術：
python,sql

・基礎的な分析能力
・モデル開発経験
・Python
・SQL

テーマ：
公共機関においてシステムでの届出（申請）内容の審査を行っていますが、その審査を半自動化させる仕組みをAIで構築することを検討しており、そのPoCを実施いたします。食品のデータからその食品の届出が必要かどうかの判定モデル構築となります。

実施内容：
・審査結果の判定モデル構築のPoC
・数値データとテキストデータの両方の内容をもとに機械学習モデルで審査の判定を行う
・テキストデータの分析・活用で自然言語処理の技術を活用する可能性あり
・PoCの実施計画設計～モデル構築・検証
・PoC結果報告書の作成・報告会実施

・上記内容に対応できるスキルレベル
・特にPoCの計画設計から対応できることを希望
・分類モデル構築経験

●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業
-基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・Pythonでscikit-learnを用いて自分で機械学習モデルを構築できる、など。