AIエンジニアの案件

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

データ分析、機械学習の基礎理解がある方 回帰モデルの検討と構築経験 python TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験 納期を守り自律的にリモートワークで業務を行える方

・自然言語、機械学習、LLMでの開発経験3年以上 ・Pythonでの開発経験

画像AIに関する知見を持っている方 機械学習、深層学習の知識を持っている方 AIに関する論文調査経験 Python 経験1年以上

・機械学習モデルの調査・検証および実装経験をお持ちの方 ・レポート資料を作成した経験をお持ちの方

機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） スコアリングモデルの開発・運用経験 データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） Python, NumPy, pandas, scikit-learn など データ処理・前処理の知識（1年以上） 企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル クレンジング・異常値処理の経験 AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 API連携の基礎知識（1年以上） REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

※以下のいずれかのご経験2年以上 ・データ分析・AIモデル構築 ・機械学習アルゴリズム開発 ・Pythonを使用した開発経験

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 ・トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) ・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

・データ分析・AIモデル構築 ・機械学習アルゴリズム開発 ・Pythonを使用した開発経験

Kotlin

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・データ分析の実務経験／研究経験 -Python、R、SQL -多変量解析・統計仮説に関する知識と経験 -分析結果のプロダクト実装コミット経験 ・AI/機械学習モデルの開発経験、研究経験 -ディープラーニング -機械学習ライブラリ活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost）

マイクロソフト関連の領域に強い方 AzureOPENAIの経験がある方 エンドよりTeamsやSharePointでのAI化を進めたい。 キーワードはTeamsBot、SharePoint、Microsoft365での経験がある方 Microsoftのアプリケーションなどに触れた経験がある方

【必須】 ■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

AIエンジニア

MLエンジニア

・Pythonを用いて自然言語処理を業務として行った経験 ・機械学習モデル、もしくは検索システムにおいて、定量評価を行い改善した経験

・PLのご経験 ・機械学習（自然言語処理）を用いたモデル実装のご経験 ・DB設計のご経験

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 ・トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) ・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

・CFDに関する知識 ・深層学習FWを用いたAI開発経験 ・英語力（スピーキングは必須ではありません）

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・Python、R、SQL等を用いたデータ分析のご経験 ・機械学習ライブラリの活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost） ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・多変量解析・統計仮説に関する知見またはご経験

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・AI・機械学習分野での研究経験3年以上 ・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験 ・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 ・トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) ・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

Python、もしくはC++でのプログラム開発経験 データ分析（機械学習）、ソフトウエア開発の基礎的な知識

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ■Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） 　Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3などの活用経験があると尚可 ■REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 - トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) - AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

・機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上）(Python, NumPy, pandas, scikit-learn) ・データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ・AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・REST APIを用いたデータ取得・統合の経験