TensorFlow×フルリモートの案件

・クラウド環境でのアーキテクチャ設計・クラスタ構築・保守経験（3年以上） ・運用・保守に関するアーキテクチャ設計経験 ・生成AIを活用した開発効率化の実務経験 ・業務プロセス改善や要件定義など上流工程への関与経験 ・ビジネス要件を技術要件に落とし込み、関係者合意を得る能力 ・エンジニアチームの技術指導・メンタリング経験

LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（OpenAI, Hugging Face等） AI/機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 英語、もしくはシンプルな英語でのオフショアチーム連携経験

SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 Google Cloud / AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験（Google Cloudが最も望ましい）

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 ・Google Cloud / AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験（Google Cloudが最も望ましい）

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

・情報工学、計算機工学、または理数系の学士号、またはそれに相当する経験 ・ディープラーニング開発の経験 ・Pythonを用いたデータ解析またはソフトウェア開発経験 ・画像解析開発の経験（画像処理：OpenCV、Canny Edge、物体検出AI：YOLO、R-CNN、異常検知AI：Padim、PatchCoreなど）

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 ・Google Cloud / AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験（Google Cloudが最も望ましい）

・データサイエンティストとしての実務経験 ・GraphDB（Neo4j）の使用経験※参画後のキャッチアップでも可能 ・データ分析・データ整理の実務経験 ・機械学習に関する基本的な知識と評価指標の理解

・Pythonでの開発経験3年以上 ・生成AI/機械学習プロジェクトの実装経験 ・新規立ち上げプロジェクトのPoC経験

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 ・Google Cloud / AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験（Google Cloudが最も望ましい）

・SQLを使用したデータ前処理の実務経験 ・Google Cloud / AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験（Google Cloudが最も望ましい）

・生成AIツール（Dify、Flowise、Chatbot系）の活用経験 または理解 ・週8時間（20%）以上の稼働が可能な方 ・Pythonでの開発経験

・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析のご経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル実装のご経験 ・scikit-learn / LightGBMなどのご利用経験

・toB向けプロダクトの要件定義/仕様策定経験（3年以上） ・社内外との調整・折衝経験 ・構造化/優先順位づけのスキル ・技術的ディスカッションが可能な方 ・ドキュメンテーションが得意な方

・AWS上での基盤構築・開発経験　or　機械学習の経験

AWS上での基盤構築・開発経験　or　機械学習の経験

・独力でLinuxPCを構築し、CUDA、NVIDIAドライバをインストールし、GPU環境を構築できること ・自ら学習モデルを構築できること ・個々のモデルの特徴、性能を評価し報告書にまとめることができること ・使用言語Python ・巷にあるOpenな物体検知モデル、TensorFlow等を導入し、性能評価するためのアプリケーションを作成できること

・情報工学系、計算機工学系または理数系の学士号またはそれに相当する経験 ・ディープラーニングを使った開発の経験 ・Pythonを用いたデータ解析またはソフトウェア開発などの経験 ・画像解析に関する開発経験 →画像処理(OpenCV、Canny Edge など) →物体検出AI(YOLO, R-CNN など) →異常検知AI(Padim, PatchCore など)

・ソーシャルゲーム業界でプランナーとしてマスターデータ運用経験が2年以上 ・マスターデータのオートメーション化経験があること(VBA,Pythonなど｜言語不問) ・業務でのAI活用経験（日常的にAIを駆使していた習熟度） ・直近2年以内の業務について（ゲームプランナー業務のみor ゲームプランナー業務以外にも従事） ・AIにてプランナー業務の効率化を行った経験について（経験がある or 経験がない）

・情報工学系、計算機工学系または理数系の学士号またはそれに相当する経験 ・ディープラーニングを使った開発の経験 ・Pythonを用いたデータ解析またはソフトウェア開発などの経験 ・画像解析に関する開発経験 →画像処理(OpenCV、Canny Edge など) →物体検出AI(YOLO, R-CNN など) →異常検知AI(Padim, PatchCore など)