下記に列挙するデータ専門性とエンジニアリング力を全て保持していること
[データ専門性]
・SQL: SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる (DML、DOLの理解、JOINの使い分け、
集計関数とGROUP BY、ASE文、副問合せなど) 。加えて数百行のSQLを解読する事が出来る。
・統計: 統計検定2級レベルの内容を用いた実務経験を持つ。
・機械学習: 教師あり学習モデル、教師なし学習モデルの実務における構築経験を持つ
(「はじめてのパターン認識」に相当する内容をイメージ) 。また、特徴量エンジニアリング、
モデルの性能チューニング、モデルのオフライン性能評価のノウハウを持つ。
[エンジニアリング力]
・システム設計能力: 機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。
また、システム稼働中に発生する運用課題を洗い出す事が出来る。
・アプリケーション開発: Flask や FastAPI などを利用して、機械学習モデルを本番利用するための
アプリケーションを開発することが出来る。サービス開発担当のアプリケーション開発エンジニアと
システム導入にあたっての技術面の相談が出来る。
・コンピューターサイエンス: IPA 基本情報技術者試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を
保有し、実務で利用する事が出来る。
SNSアカウントでログイン