作業内容 案件内容： ・問題解決の方法提案、システム設計 ・機械学習のモデル開発、分析実践 ・センサネットワークとIoTシステムの開発 ・画像処理、センサ処理、測位アルゴリズムの開発 ・クローラロボットの走行制御 作業環境 ・言語： Python、C/C++ ・OS： Linux/Windows ・Platform： AWS、Heroku等 ・ツール： Slack、GitHub、Zoom

作業内容 ・通販番組映像の自動短尺化録画された通販番組映像の自動短尺化に向けた深層学習のモデル選定、検証や画像処理による映像の自動短尺化を実施最終的には社内システムとの連携が必要なため、システム開発チームとの連携

作業内容 ECサイトにおける商品価格の自動決定（ダイナミックプライシング）モデルの構築。一般的なECサイトでは無く、販売する期間が決まっているECサイトとなり、期間内で売上最大化をしたい。このアルゴリズムというのは決まって無く、今あるものを検討しながら決めていく予定です。想定ではルールベースか、強化学習か等々を検討中。

作業内容 【案件概要】顧客課題に合わせた人工知能や機械学習のソフトウェアの開発 【作業内容】 　・人工知能や機械学習に関するR&D、PoCの実施 　・開発済みのPoC技術を活用したソリューション開発 　・最新の学術論文や開発技術の調査と適用範囲の検証

作業内容 【案件概要】 機械学習エンジニア ・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、 　効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築など業務をおまかせします。 ・GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。 ■想定業務 a) ・ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ・機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ・データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築（A/Bテスト実施など） (b) ・DWHへログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用 場　　所：田町　※現在リモート 面　　談：1回 精　　算：140h～180h 作業期間：即日～ ※長期 作業時間：10:00～19:00

作業内容 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

作業内容 想定される作業内容　・既存の不良判定/故障予兆検知モデル精度向上　・コードのエラー発生原因の特定・修正　・お客様のシステムへの組込みを想定したAIモデルの設計

作業内容 これまで多くのアプリ受託を行われていた企業様が新たにAIラボを立ち上げられ、分析基盤を構築されました。 それに伴い、実際に分析やAI実装を行っていただけるエンジニアの方を募集されています。 ・Webサイトのアクセスログ解析 ・ECサイト・ポイントサイトにおけるユーザーインサイドの深堀り ・レコメンド構築 ※さまざまなエンド企業にあわせ分析PJがございます。

作業内容 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。

作業内容 【業務内容】 クラウドパッケージ向け内視鏡診断支援AIアドオン機能の開発 【担当】 【製品部門】クラウド向けAIエンジニア 【開発環境】 クラウド環境: AWS, GCP, Azureなど 言語 : Python/C＋＋など フレームワーク : PyTorch/TensorFlowなど コミュニケーション: Slack, Chatwork, Trelloなど 計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー その他: Jenkins, Redmine, Docker, Kubernetesなど ※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です

作業内容 [ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア - 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」 - ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ (a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる) (b)機械学習モデルのPoC 　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか 　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか） 　(b-3)PoC結果のレポーティング (c)モデルのWebアプリケーションへの実装 　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装 　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

作業内容 案件内容(業務内容)： 顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。 ・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール ・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール 対象データ：顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ 対象環境：IDAP(統合分析環境)

作業内容 【案件概要】 案件内容(業務内容)： 売上予測をするAIを構築し、精度の安定・属人化を解消をさせる。 SCMにもゆくゆくはつなげる。

作業内容

作業内容 ■業務内容 　機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、 機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。 具体的には、下記の業務を担当します。 ・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上 ・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案 ■業務の特徴： ・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。 ・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。 ■主に利用している技術 Golang Python Tensorflow, MySQL

作業内容 【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

作業内容 新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。 （所属はR&D事業部） ・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助 ・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装 ・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

作業内容 機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。 具体的には、下記の業務を担当します。 ・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案 ・投稿写真、スナップ写真の画像認識向上

作業内容 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

作業内容 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終目的。現状：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。・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

作業内容 ■概要 自社開発している、中小企業が集客のために利用する広告代理店への支援サービスや、店舗集客支援サービスなどの成長に対してデータ分析・仕組み化の観点から携わっていただきます。 ■具体的な作業内容 ・サービスの現状分析および課題分析 ・サービスに対する効果予測および、その仕組み化 ・サービスに対するデータ分析を土台とした提案 開発メンバーやPdMなどとコミュニケーションをとりながら各サービスの改善や新規機能、新規サービスなどのサービス開発をお任せします。 ■開発環境： ■プログラミング言語：Python　等

作業内容 AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

作業内容 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

作業内容 【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

作業内容 ■概要 まずは教育業界向けのAIシステムにおける、バックエンド及びMLOps部分の設計・実装を担っていただきます。 一定期間後には弊社他AIシステムや、様々なPJへの異動も見据えて総合的に技術力を高めていっていただくことも想定しております。

作業内容 オープンソースを活用した 自社プラットフォーム開発業務 稼働率：100％ 基本：リモートワーク （週2回/半日 程度打ち合わせ有） 【求める人物像】 ・リモート開発する上、齟齬が出ないよう議論が出来るコミュニケーション能力。 ・センシティブな情報を扱うため、情報セキュリティのリテラシー及び、倫理感を持っていること。

作業内容 自社サービスの価値向上のために、画像解析に関する研究を自ら 主体的に行い、既存の解析機能の性能向上、新たな解析機能の処理開発、要素技術の確立する。

作業内容 チャットボットシステムの開発、運用 自然言語処理を活用したチャットボットツールの ・チャット画面の新規機能追加や改善を行っていただきます。 ・チャットウィジェットの新規機能追加や改善を行っていただきます。 Google Cloud Platform上でKubernetesを利用したシステム開発です。 開発言語はTypeScript・React・RxJSとなります。 以下技術を利用しています。 - TypeScript - React - Riot - flux - RxJS - Storybook - puppeteer - prettier - eslint

作業内容 様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

作業内容 ■案件概要: ・エンジニアチームのリーダーとして要件定義、仕様策定、設計・実装から 納品までの工程を主導しつつ、顧客の課題解決にコミットいただきます。 ・エンジニアのチームは、ベトナム拠点のAI R&Dエンジニア、外部のPG/SE、Webフロントエンジニアなどのリモートを中心とした複合的な組織です。 古い技術は使ってないので最新設計が理解できることが重要ポイントとなります。 「具体的な案件イメージ」 ・Pythonで開発されているAI部分の実装と設計ををある程度把握してベトナムR&Dチームと連携することが重要になります。 ・フロント側についてはVue/Nuxt.js、Swagger、Flask/Python、Laravel/PHP、Node/Expressが開発技術 ・AWS、Dockerなどが運用インフラ側の技術セットの中心となっています。