AWSの案件一覧

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該当件数:1114

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案件内容

社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。

[主業務]
・AWSのDWHと各種サービスの繋ぎ(データエンジニアリング)と完成したモデルのデプロイ(サーバーサイド)及び評価(DevOps)
・レポーティング業務、仕組み化
・分析評価業

必須スキル

・pandas/python/SQL経験
・データ分析業務(pandas)
・データエンジニアリング業務
・分析アウトプットの作成経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

案件内容

マルチビームソナー(音波測定)ノイズ除去をするなど、これまで目で見て人がとっていたのをAIで除去することを考えている。
また、以下のような案件を抱えており、開発支援してほしい。
・画像・地形データのAI解析 (領域分割、特徴検出、物体検知)
・3次元点群のAI解析 (領域分割、物体検知)

利用技術
Python、Git、AWS(クラウド環境)、SageMaker
CNN、PointNet++、SPVConv

必須スキル

上記案件に対応できる経験。
※モデルを適用してパラメータ調整するだけでは不十分なことが多いので、経験豊富な方が望ましい。

案件内容

【業務概要】
新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂きます。 現在MVPの開発段階のため、ご参画頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担って頂きます。

【具体的な業務】
新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。

機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。

◇利用技術
・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

必須スキル

・機械学習を用いたシステム開発・運用経験
・モデルチューニングのためのEDAの経験
・パブリッククラウドサービス上での開発経験
[求める人物像]
・個の力ではなく、チームの力を最大化させることにモチベーションを感じる方
・あるべき論だけではなく、現状を踏まえた上で清濁併せのんでプロジェクト推進ができる方。
・実際に手を動かし実行してくれる方
・新しい技術などに好奇心をもち積極的に挑戦してくれる方

案件内容

[概要]
・某自動車会社向け総合サービスのクラウドプラットフォーム上で、
様々な経営指標の分析やレポート化を行い、分析ロジックの構築を行う。
[業務詳細]
・緯度経度/位置情報を⽤いた個々の⾞台停⾞位置のマップ表⽰機能をベースに、
様々なロジック/機能を有するダッシュボード開発を⾏うために必要な、データ分析企画立案。
分析項目の選定から、分析ロジックの考案(設計)から実装支援。
(※Looker使用だが、開発などの実装は対象外)
[開発環境]
・言語:SQL / Python / R
・GCP上での開発経験
※基本的にはSQLによるデータ抽出加工などクエリ作成+必要な分析やモデリングをPython/Rで適宜実行

必須スキル

①システム設計、Workフローサービス
②Python / R /SQL等での分析
・データ抽出経験3年以上
③ビッグデータの蓄積及びデータ利活用のための情報基盤/
 プラットフォームの構築プロジェクト経験
(GCP/AWS等複数のクラウドサービス利用経験が望ましい)
④一人称で動ける方

案件内容

・10ヵ年計画で実現する次世代医療分析基盤の大規模開発のスタートラインを切るメンバーとして、インフラ設計段階から開発、本番適用まで一貫して携わっていただきます。
・また、国内医療での利用拡大が約束されている分析基盤の継続機能開発及び運用を実施します。

【開発環境】
・AWS:SageMaker、WorkSpaces、VPC Endpoint、Redshift、Aurora、EC2、ECR、S3等
・言語:Python、SQL

【対応内容】
・要件定義及びテスト設計
・インフラ設計及び監修
・ネットワーク及びセキュリティ設計
・開発実装及びテスト実施
・外部ストレージとの繋ぎ込み開発

必須スキル

・AWSでの開発実務経験及びテスト実施経験が3年以上ある
・AWSの複数サービスを使用したアプリケーション開発にインフラ設計から携わった経験がある
・CCNA程度のネットワーク理解
・LinuCレベル1程度のLinux理解

案件内容

研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。
【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。
・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング
・機械学習前処理(アノテーション等)
・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発
【期待する責任】
・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援
・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援
(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

必須スキル

・機械学習における前処理からファインチューニングまでの一連のタスクを単独実行できること
・汎用プログラミング言語(Python, C++, SQL など)
・フレームワーク (PyTorch等)
・開発環境 (AWS, GCP等のクラウド環境, Docker)
・ツール (GitHub, Confluence, Jira, Google Workspace, Slack, Zoom, Colab等)
・優れたコミュニケーションスキル

案件内容

Primeのデータ分析担当者と共に、生命保険企業向けのデータ分析業務をご担当頂く予定です。
・保険事業リスク管理に掛かる、データ分析の高度化PJ
・データ調査、データ分析設計、AIスコアリングモデル策定、統計値指標に基づく異常値分析など
・分析担当メンバーとして、上記工程を分析チームと共に実施。
[関連システム/スキルマップ] Python、R、SQL、AWS、SAS、Tableau、他

必須スキル

・データ分析上流工程の経験(データ調査/分析設計/環境構築など)
・Python、R、AWSなどの言語/環境を用いたデータ分析実務経験
・ロジスティックス回帰等を用いた統計解析経験(類似経験でもOK)
・機械学習を用いた、AIスコアリングモデルなどの経験(類似経験でもOK)
・クライアントコミュニケーションスキル(プレゼン等)

案件内容

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最大目的。
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容:
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。 
・需要予測した結果を基づいて、発注システムに組み込んでいく。

必須スキル

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須 
・需要予測アルゴリズムのスキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

案件内容

地場固めの為のデータ前処理やクレンジング業務、基盤構築。
データ基盤構築→BI構築→マーケティングでフェーズを考えているが、
エンドクライアント購買データ(EC/店舗)などを
データソースから抽出する部分の構築などのデータ基盤アーキテクト

必須スキル

・クレンジング、AWSやGCP、BigQuery。SQL、テーブル設計に十分な経験(エンドクライアント環境)
システム保守レベルのlinux操作、バッチスクリプティングの経験があること
・BI構築経験(tableau, google data portal)パフォーマンスを意識した
 データマートとドリルダウンのスクリプトを意識できること

案件内容

去年からDX室が立ち上がり、そこでのチームメンバーを募集いたします。
チーム:データサイエンティスト、RPAエンジニア、Salesforceエンジニアが参画しております。
役割:社内データを成形して扱えるようにすることが役割となりますので
   社内データの活用、共用性を模索していける方を募集いたします。

必須スキル

・SQL経験(テーブルの作成/削除、トランザクション制御、ストアドプロシージャなど)
・データエンジニアリング経験(BI/ETLツールの導入、データレイク構築(BigQuery/AWS Lake Formation)など)
・DB周りの知見

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