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・SQL(特にAWS)によるデータ加工経験 ・Pythonによるデータ加工・モデリング経験 ・機械学習(LightGBMなど)における知見
情報提供元: ココナラテック
4年以上前
・Pythonでの開発経験3年以上 ・AWS上での開発経験 ・機械学習関連のプロジェクト経験 ・機械学習基盤、データ収集基盤、データ分析基盤などの基盤構築経験のある方 ・Gitの使用経験 ・未経験の技術に関するキャッチアップ力
【必要スキル】 ・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計経験 ・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用経験 【尚可スキル】 ・テックリード経験 ・並列実行アルゴリズム、エッジコンピューティング、機械学習の知識 ・OSSの公開、コントリビュートの経験 ・スタートアップ、ベンチャーでのプロダクト開発経験
情報提供元: エンジニアルーム(Engineer Room)
・ソフトウェア開発に関する知識(Git・クラウド・オブジェクト指向など)・簡易なWebアプリケーション等のシステム開発経験(Pythonを歓迎)・機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験(Pythonを特に歓迎)
(使用スキル・FW: Python・PyTorch・・TensorFlow)
情報提供元: ランサーズ テックエージェント
・AWS上での開発経験・Gitの使用に習熟していること・Python開発経験・機械学習に関する基礎知識または機械学習関連のプロジェクト経験・使ったことのない技術に関するキャッチアップ力
(使用スキル・FW: ₋)
・機械学習・深層学習による時系列解析・異常検知解析の経験及び深い知見 ・異常検知に関する従来手法(ルールベースなど)の経験及び知見 ・Pythonによる最適なコードの実装能力
・AWS上での開発経験 ・Python開発経験 ・機械学習に関する基礎知識または機械学習関連のプロジェクト経験
BigQueryを使った業務経験(BQでなくてもSQL利用経験あれば検討可) BIツールでの可視化経験(できればtableau推奨) レポーティング(仮説構築〜考察)スキル
情報提供元: indeco
・Pythonでのアプリケーション開発経験のある方 ・Pythonでのデータ分析/AI機械学習の開発経験のある方 ・AI機械学習モデルの精度改善チューニングの開発経験 ・データ分析/AI機械学習の各ツールやライブラリに対する深い理解のある方 ・データパイプライン構築経験のある方 ・商用サービス開発経験のある方
情報提供元: テックタレント(TechTALENT)フリーランス
・SQL, Erlang, Python3, Scalaのいずれかの実務経験 ・機械学習に関する知識 ・億単位のレコード数のデータ分散処理経験
・Python開発の業務経験3~5年以上 ・OpenCVなど画像認識技術の経験 ・機械学習基礎知識
・機械学習を用いたシステム開発・運用経験・モデルチューニングのためのEDAの経験・パブリッククラウドサービス上での開発経験
(使用スキル・FW: Python・Typescript・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)
・Python開発の業務経験3~5年以上 ・AWS上での開発経験 ・Gitの使用を習熟している ・機械学習に関する基礎知識または機械学習関連のプロジェクト経験
・機械学習を用いた開発または研究の経験5年以上 ・Sicikt-leanなどモダン機械学習ライブラリの利用経験 ・英語での論文調査、読み書き経験 ※研究者的な突出した専門性がある方を求めています。
情報提供元: techtree(テックツリー)
・Pythonでの開発経験のある方(1年以上) ・Linux環境でのサーバーサイド開発経験のある方 ・Dockerでの開発経験のある方 ・システム開発経験のある方(5年以上)・ソフトウェアにおいて要件定義/基本設計/詳細設計/プログラミング(製造)/テスト/運用の経験のある方 ・MVCなどモジュール分割指針に沿った設計経験のある方 ・ミドルウェア/フレームワーク/言語/ライブラリ等/技術要素選定経験のある方
・Pythonでの開発実績のある方(1年以上) ・AI機械学習の開発実績のある方
・Pythonを使用した開発経験
・機械学習のモデル開発経験(一年以上) ・画像認識/自然言語処理/時系列分析などの基本的知識 ・オンプレあるいはクラウドでのMLインフラ構築の経験 AWS/GCP/Azureなどの使用経験、Docker/Kubernetesを用いた開発経験
・機械学習のモデル開発経験(一年以上) - 画像認識/自然言語処理/時系列分析などの基本的知識 ・オンプレあるいはクラウドでのMLインフラ構築の経験 - AWS/GCP/Azureなどの使用経験 - Docker/Kubernetesを用いた開発経験
・Pythonでの開発実績のある方(1年以上) ・AWSでの開発実績のある方 ・テストフレームワークでの試験経験のある方
・scikit-learn を用いた離散データの分析経験がある方 ・pandas を用いてのデータ整理の経験がある方 ・英語の技術論文を読み、理解することができる方
情報提供元: アットエンジニア
エンジニアとしての実務経験3年以上 プロダクトマネージャー/デザイナー/コーダー等職種を横断したチームでの開発経験 コードレビューやテストコード実装など品質を考慮した開発経験 GitHubを用いた開発経験 RubyonRailsによる開発の経験 目的を理解し、目的達成のためにチームで建設的な議論ができる HTML、CSS、JavaScriptに触れた経験
・Pythonを用いた開発経験 ・画像を用いた深層学習の経験 ・機械学習・深層学習に関する幅広い知見 ・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験
・ソフトウェア開発に関する基本的知識(バージョン管理、クラウド、オブジェクト指向等) ・簡易なWebアプリケーション等のシステム開発経験(Pythonを歓迎) ・機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験(Pythonを特に歓迎)
・機械学習がメインなので数学を得意とするかた。 ・pythonでのコーディング経験があるかた。 ・Jupyter Notebook開発環境の利用経験者、又は、知識のあるかた。 ・Amazon SageMaker サービスの利用経験者、又は、知識のあるかた。
※以下いずれか2つ以上に該当する方 ・データ基盤の設計、開発経験のある方 ・サーバーサイドの設計、開発経験のある方 ・パブリッククラウド(AWS / GCP / Azure)の利用経験のある方 ・データレイクやDWH、BIの開発経験のある方 ・デジタルマーケティング、検索、レコメンド等のサービスの開発・運用経験のある方
・Pythonでの開発経験2年以上 ・論文や技術調査/報告の経験 ・機械学習系ライブラリ(numpyなど)使用経験 ・機械学習に関する基本的知識や経験
・Pythonでの画像の加工処理経験(区画抽出、歪み補正などを行う想定のため) ・画像認識の開発における作業プロセス・手順に対する知見 ・APIを使ったデータの取得技術 ・正規表現の知見
・統計、データ分析、機械学習関連の開発経験(回帰分析、分類器など) ・R言語もしくはPythonを使った開発経験 ・自力で開発環境を整備できる方 ・勤怠・健康状態共にな方
Python + Django開発経験
・SQLを用いたデータ抽出経験 ・位置情報データの可視化経験
・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどの フレームワークを利用した機械学習における実装経験 ・機械学習の理論的背景を理解 ・機械学習のモデルの理解(線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど) ・論文のモデルを実装する能力 ・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験 ・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験 ・高いコミュニケーションスキル(ビジネスレベルの日本語)
・スクラッチ開発の内部設計、開発、テストの経験
5年弱
・Pythonを用いたシステム開発経験 ・数理最適化や何かしらの最適化開発経験
情報提供元: ビズリンク(Bizlink)
・データの前処理も含めた大量データの分析経験 ・時系列データの分析経験 ・機械学習の研究開発経験 ・Pythonを用いたデータ分析経験 ・外国籍可(ビジネスレベル) ・ご年齢(~40代迄) ※当業務についての未経験者不可
情報提供元: テクフリ(テックキャリアフリーランス)
・Pythonの開発経験 ・C++の開発経験 ・機械学習のアプリ開発経験
・業務で使用されている画像認識システム(画像分類、セグメンテーション、物体検出のいずれか)のモデル作成・チューニング経験4ヶ月以上。 ※教材やKaggleなどのコンペでモデルを作成した経験は対象外です。 ・実装・モデル改善のための調査などを自ら実施していること。 ・Kaggleの画像分類、セグメンテーション、物体検出のいずれかのコンペでメダルを取得した経験
・所与のタスクについて、責任感を持って業務にあたる姿勢 ・サーバサイドについて、開発者として設計~テストまでの経験(Java・Ruby・Pythonなど) ・Python 3 での開発経験 ・gitを用いたシステム開発経験 ・機械学習で物体認識の経験
・ビジネスレベルの日本語 ・統計学的な手法を適用した アルゴリズム の実装経験 ・構造化データ(テーブルデータ)を扱う 機械学習モデル の実装経験 ・プロジェクトマネジメントの経験、優れた能力
・機械学習モデルの本番環境での実装導入経験 ・特定の手段に依存していないデータの加工やパイプライン処理を綺麗に書ける ・エラーハンドリングや監視など運用に必要な要素がしっかり出来る
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