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| 部署・役職名 | 機械学習エンジニア、データサイエンティスト |
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| 仕事内容 |
以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 ・新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 ・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転業務等の観察および分析 ・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 ・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証 ・顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス 問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。 ・対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証 ・実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験 ・リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定 ・シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション ・稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。 ・安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築 ・設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築 ・製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。 ・2D/3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用 ・最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発 ・開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用 ・小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。 ・店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 ・社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード ・販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発 顧客企業と連携した、開発手法の効果検証 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験・機械学習に関する研究または実務の経験および実績 ・実データに基づく問題解決の経験 ・顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 ・ソフトウェア開発経験 （Python, Go, C, C＋＋, Java, 等） ・コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る ・ツール/ゲームなどのジャンル問わずライブラリの開発経験 ・Unix/Linuxサーバ運用経験 ・数学、自然科学（物理、化学など）に関する、高校卒業程度の知識 【歓迎（WANT）】 ・AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験・CI/CDの構築経験 ・TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理経験 ・プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト（Kaggleなど）などの実績・経験 ・数理最適化（連続最適化・離散最適化・組合せ最適化等） ・英語論文の調査・読解およびサーベイ資料作成経験 |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2024/11/18 |
| 求人番号 | 4047430 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500人
この求人の取り扱い担当者
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- IT・インターネット マスコミ・メディア エンターテインメント
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- IT業界を中心に20年以上の実績。 ビズリーチにおいてMVPを5回獲得した後、2024年に殿堂入り。 国際フォーラムでのビズリーチ『HR SUCCESS SUMMIT2023』で登壇した他、朝日新聞、ダイヤモンド社、読売テレビ、NHKなどで記事化、取材を経験。
- (2024/10/18)
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