機械学習の案件一覧

・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成
・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援
・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

・統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験
・前処理を含むデータ分析に関するプログラミングの基本的な知識と実務経験
・SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験
・BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識
・クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。
依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。
[ 短期的 ]
・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
・ A/Bテストによる施策の効果検証
・ 統計的因果推論による施策の効果検証
・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
[ 長期的 ]
・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
・ 検索エンジンのアルゴリズム改良
・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

[ データサイエンス ]
・ 統計検定2級レベルの知識
・ 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・ マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ ビジネス ]
・ 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・ 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[ エンジニアリング ]
・ SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・ 100~200行のコードを読み書きできること
・ 結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
・ Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
・ Git・GitHubの利用経験

・AIモデル検討、構築/AIエンジニアメンバーへの指示出し　
・要件に応じたモデル検討、構築
・若手メンバ－への実装指示出し
・技術相談への回答

・与えられた要件、データに対して手法を考えて実装及び、実装指示が出来る事　
・論文調査スキル

[ポジション]：AIエンジニア

自社で探索型BIツールを開発しており、そこにおける人材を募集
・検索・機械学習エンジンの開発・実装、および性能改善
・自然言語処理を使用した検索エンジンの開発
・大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習エンジンやモデルの開発

以下のいずれかを得意としていて、その他の分野に対しては、キャッチアップしていく意欲がある方
・機械学習、コンピュータサイエンス、数学の専門的な知識
・自然言語処理とRDBに関する基礎知識
・何らかのサービス・プロジェクトにおけるAPIやシステムの開発、および運用経験
・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程をPythonを使用して実施できるスキル

・位置情報データの分析
・アルゴリズムの作成
・アルゴリズムを用いた推定
日々開発している独自のアルゴリズムを利用して、これまでにない深度の統計化人流情報を把握・推定しています。
GPSなど位置情報ビックデータに、独自のアルゴリズムを加えることで、特定の場所×人の興味関心×行動をそれぞれ把握することが可能になります。

・データサイエンティストとしての実務経験
・【python】【SQL】でのプログラミング実務経験
・統計学、機械学習の実務経験及び学習経験（大学、大学院等で）

[ポジション]：データアナリスト

・サービス成長のためのデータ分析
・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
　例）ボトルネックの特定と打ち手の考
・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
　例）データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
　例）チャンネル表編成の数理的な最適化
・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発
　例）ターゲティング広告商品の開発

・データ分析の実務経験
・統計学の基礎知識
・機械学習の基礎知識（初級的な書籍を読了し、実装したことがある）
・SQRによるデータ処理経験
・Python、R等でアルゴリズムを独力で実装した経験

[ポジション]：AIエンジニア ※画像認識系

顧客から依頼された機械学習関連の研究開発支援を行う。画像処理関係のモデルのコードを修正・改変し、モデル圧縮や最適化の評価を実施する。

Pythonを使って作業を行い、コード修正手順・作業手順・評価を含めた報告書の作成を行う。

・最新技術の論文(英語)を理解し、実装した経験
・画像認識PJTのご経験

[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

・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
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）

[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。

・ビジネスレベルの日本語
・論文のモデルを実装する能力
・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プロジェクトにおける実装経験

[ポジション]：AIエンジニア

様々な顧客事業におけるレコメンドアルゴリズムの設計・開発をお任せできる方を募集。

【業務イメージ】
・顧客課題、データ分析からの課題・施策仮説出し
・レコメンドモデル・施策の設計、開発 ・レコメンドモデル・施策の評価、改善
・レコメンドモデルの運用基盤（MLOps）の設計、構築
・機械学習を用いた検索やレコメンドの最適化

・レコメンドに関わる機械学習モデルの開発経験
・ToCサービスのデータ分析経験
・MLOps開発経験