・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【概要】 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。【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 【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
・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))
・テキスト分析(感情、評判分析等) / 文生成 / 自動要約技術等に関連するプロダクトでの実務経験 ・SNSやオープンデータの分析、解析経験 ・最新の研究や論文をチェックし、実際に実装して試した経験 ・その他の統計手法を用いたデータサイエンス実務経験 ・Kaggleやデータサイエンス系のコンペでの実績 ・データ基盤の構築、運用経験 ・BigQueryを用いて数TB〜のビッグデータの処理を行った経験
1回
2023年5月23日
※募集中の案件だけでなく過去の募集案件を中心に掲載しております。
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フリーランスエージェントは案件を探しているフリーランスエンジニアやクリエイターの方と、フリーランス人材を活用したい企業のマッチングを行い、仲介手数料を受け取ることで収益としているサービスです。仲介手数料やエージェントで受けられるサービスは各エージェントで異なります。フリーランスHubでは各エージェントのサービス内容の比較をサイト内で行うことができます。エンジニアがフリーランスエージェントを選ぶコツ
スキルや言語、稼働可能な日数に特化してフリーランス案件を紹介してくれるエージェントもあるため、自らの希望に合った案件があるかを考慮してエージェントを選ぶことがおすすめです。フリーランスHubでは、フリーランスエージェントの各特徴やおすすめポイントの閲覧、エージェントへの応募を一括で行うことができます。フリーランスエージェントとクラウドソーシングサイト(サービス)の違い
フリーランスエージェントは企業の案件とフリーランスを検討している人のマッチングをカウンセリングや営業代行を通してサポートするのに対し。クラウドソーシングはサイト上で直接案件を探すものになります。クラウドソーシングサイトを利用する際は、フリーランスと発注者が直接プラットフォームでやり取りするため、エージェントによるサポートはありません。フリーランスHubではフリーランスエージェントの保有する案件を多数掲載しています。