株式会社スカイウイル AI・データサイエンティスト の求人一覧
全 3 件中 3 件 を表示しています
-
AIエンジニア
職務内容 統計学、機械学習技術を利用したデータ分析業務 注力ポイント AIに関連する分野 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析、トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 案件内容 農家の野菜育成サポート実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素：Python, Chainer, OpenCV 加工製品の性能予測原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素：Python, TensorFlow, Keras アイドルグループのブログ解析特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素：Python, トピックモデル分析 ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素：Python, scikit-learn 応募資格 ①データ分析業務の経験者を対象とします。 【必須】 統計学もしくは機械学習を用いたデータ分析の実務経験１年以上 Python実務経験1年以上 【歓迎】 Pythonでの実務経験 ディープラーニングを利用した実務経験 TensorFlow, Keras, Chainer, scikit-learnフレームワークでの実務経験 クラウドサービス上でのデータ分析基盤構築経験 SQLによるデータ加工経験 ②データ分析業務の未経験者を対象とします。 これから、データ分析の分野に挑戦したいという方が対象になります。 【必須】 Webシステム、アプリ開発の実務経験が1年以上 もしくは、Webシステム運用保守の実務経験が1年以上 Pythonでの実務経験が1年以上 Linux, Unix上での実務経験が1年以上 SQLを利用した実務経験が1年以上 実践的なデータ分析の自己啓発学習をしていること （座学だけでなく、実際にデータを用いた統計学や機械学習による分析の実践等） 【歓迎】 統計学の基礎知識 機械学習、ディープラーニングの基礎知識 TensorFlow, Keras, Chainer, scikit-learnなどフレームワーク基礎知識 求める人物像 技術を学ぶ事が大好きで、高い成長意欲をお持ちの方 スキルアップ/市場価値向上の為に、自己学習出来る方 コミュニケーションをきっちり行える方 続きを見る
-
【生成AIエンジニア】Webアプリ開発から生成AIを活用したビジネス課題に挑戦したい方募集！
職務内容 生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務 注力ポイント 生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、 PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析 ステップアップ事例 入社1年： 生成AIを活用したシステム開発／データ分析 入社2年： 生成AIに関する技術調査およびPoC実施 入社3年： 生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案 案件内容 社内の問い合わせ業務の自動化を目的とした生成AIチャットボット開発 システム開発において生成AIを活用して設計書から実施すべきテストケースを自動生成 システム開発において生成AIを活用してソースコードから設計書を自動生成 生成AIモデル（LLM）の回答品質を高めるための研究開発 大規模言語モデル（Bert，GPT, Llama）を活用した検索アルゴリズムの研究開発 社内取り組み ■ 成果発表会 エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画 └ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。 └ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。 ■ Kaggle Master Project 社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加 └ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。 └ 前期実績としては、銅メダル（2662チーム中205位）の成績。 応募資格 生成AIを活用したシステム開発／データ分析業務の未経験者を対象とします。 これから挑戦したいという方が対象になります。 【必須】 ・Webアプリ／システム開発の実務経験 1年以上 ・ディープラーニングを利用したAIモデル構築経験（実業務における経験でなくてもよい） ・実践的な自己啓発活動ができていること ※自作AIモデル作成した経験がある 機械学習コンペ（Kaggle，Signate，Nishikaなど）に参加したことがある ChatGPT APIなど活用して自作アプリを作成した経験がある 【歓迎】 ・大規模言語モデル（LLM）に関する知見を有している ・PoC／プロトタイプ開発の実務経験（AI機械学習関連でなくもよい） 求める人物像 先端技術に興味を持ち、自立して技術調査／技術学習ができる方 ビジネス課題／業務課題の解決のために技術を活用できるマインドをお持ちの方 対話的なコミュニケーションができる方 ※相手の質問の意図を理解して、適切な回答を返すことができる ※相手の目線に合わして、報告・説明をおこなうことができる 続きを見る
-
【生成AIエンジニア】生成AI（LLM）を活用したビジネス課題の解決をしたい方募集！
職務内容 生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務 注力ポイント 生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、 PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析 ステップアップ事例 入社1年： 生成AIを活用したシステム開発／データ分析 入社2年： 生成AIに関する技術調査およびPoC実施 入社3年： 生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案 案件内容 社内の問い合わせ業務の自動化を目的とした生成AIチャットボット開発 システム開発において生成AIを活用して設計書から実施すべきテストケースを自動生成 システム開発において生成AIを活用してソースコードから設計書を自動生成 生成AIモデル（LLM）の回答品質を高めるための研究開発 大規模言語モデル（Bert，GPT, Llama）を活用した検索アルゴリズムの研究開発 社内取り組み ■ 成果発表会 エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画 └ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。 └ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。 ■ Kaggle Master Project 社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加 └ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。 └ 前期実績としては、銅メダル（2662チーム中205位）の成績。 応募資格 生成AIを活用したシステム開発／データ分析業務の経験者を対象とします。 【必須】 ・生成AIを活用システム開発もしくはデータ分析の実務経験 １年以上 ・ディープラーニングを利用したAIモデル構築経験 1年以上 【歓迎】 ・生成AIを活用するための技術知識を有している プロンプトエンジニアリング，ファインチューニング，RAG，エージェントなど ・大規模言語モデル（LLM）に関する知見を有している ・PoC／プロトタイプ開発の実務経験 求める人物像 先端技術に興味を持ち、自立して技術調査／技術学習ができる方 ビジネス課題／業務課題の解決のために技術を活用できるマインドをお持ちの方 対話的なコミュニケーションができる方 ※相手の質問の意図を理解して、適切な回答を返すことができる ※相手の目線に合わせて、報告・説明をおこなうことができる 続きを見る
全 3 件中 3 件 を表示しています