エッジテクノロジー株式会社

求人掲載中
AI・ビッグデータDXコンサル
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

画像処理エンジニア(研究などでの経験でもOK!)

想定年収
400~600万円
勤務地
東京都
事業内容
・ビッグデータソリューション事業
・性能改善コンサルティング事業
・ITコンサルティング事業
会社特徴
風通しがよく、自らの意見を発信しやすい環境です。毎日活発な意見交換が行われ、全員で会社を育てていこうとする雰囲気があります。
仕事内容
同社に依頼された様々な業界のクライアントのデータ活用、深層学習に関するプロジェクト(受託/常駐)に深層学習エンジニアとしての経験を活かして携わっていただきます。
プロジェクトはクライアントの業務内容をヒアリングした上でデータを活用した最適なソリューションを提案・システム化まで行い業務の改善に貢献します。

以下内容をチームメンバーもしくは、クライアントサイドのメンバーと協力しながら進めます。
※深層学習案件以外も多く、深層学習案件のみのアサインとならない事があります。
 ・分析提案・要件定義  ・データ収集・分析基盤構築
 ・データ前処理   ・モデル構築
 ・モデル評価・報告書作成 
 ・モデルの可視化システム構築  ・クライアントとの調整

■プロジェクト例
・位置情報を活用したイベント実施時の来場者測定及びイベントの効果検証に関する分析・可視化(統計分析、機械学習)
・商談ツール利用による取得した商談時の音声データをテキスト化したデータを活用したトップセールスマンに特有のテキスト内容に関する分析(機械学習、ディープラーニング)
・大手リース会社が保有するリース物品における需要予測と売買タイミングの選択肢の最適化検討(統計分析、機械学習)
・某国立大学および企業の共同研究にてサプライチェーン全体の最適化をもとに行われた社会実験のデータを用いた仮説検証(統計分析)

エッジテクノロジー株式会社募集概要

勤務地
東京都千代田区
給与詳細
・年収:スキル・ご経験によりご相談の上、決定させていただきます
(上下ともに異なる可能性がございます。)
・給与改定あり
応募資格
・Python / C言語での開発もしくは研究の経験2年以上
・TensorFlow / Object Detection API / PyTorch / Keras / いずれかの使用経験2年以上
・深層学習(画像)に関するプロジェクトへの参画経験やアルゴリズム実装経験
・画像処理案件の実務経験
※第二新卒歓迎

【歓迎】
・オンプレミスまたはクラウド(AWS、Azure、GCPのいずれか)の利用経験、インフラ構築経験
・ネットワークについて、YOLO / SSD / ResNetなど、既存ネットワークの使用経験
・情報系の学部卒以上(高専卒の方も歓迎)
勤務時間詳細
就業時間:9:00~18:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 完全週休2日制(土/日)  祝日
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
通勤手当
採用人数
2

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仕事内容
同社に依頼された様々な業界のクライアントのデータ活用、深層学習に関するプロジェクト(受託/常駐)に深層学習エンジニアとしての経験を活かして携わっていただきます。
プロジェクトはクライアントの業務内容をヒアリングした上でデータを活用した最適なソリューションを提案・システム化まで行い業務の改善に貢献します。

以下内容をチームメンバーもしくは、クライアントサイドのメンバーと協力しながら進めます。
※深層学習案件以外も多く、深層学習案件のみのアサインとならない事があります。
 ・分析提案・要件定義  ・データ収集・分析基盤構築
 ・データ前処理   ・モデル構築
 ・モデル評価・報告書作成 
 ・モデルの可視化システム構築  ・クライアントとの調整

■プロジェクト例
・位置情報を活用したイベント実施時の来場者測定及びイベントの効果検証に関する分析・可視化(統計分析、機械学習)
・商談ツール利用による取得した商談時の音声データをテキスト化したデータを活用したトップセールスマンに特有のテキスト内容に関する分析(機械学習、ディープラーニング)
・大手リース会社が保有するリース物品における需要予測と売買タイミングの選択肢の最適化検討(統計分析、機械学習)
・某国立大学および企業の共同研究にてサプライチェーン全体の最適化をもとに行われた社会実験のデータを用いた仮説検証(統計分析)
想定年収
804~1,500万円
勤務地
東京都
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求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
同社に依頼された様々な業界のクライアントのデータ活用、深層学習に関するプロジェクト(受託/常駐)に深層学習エンジニアとしての経験を活かして携わっていただきます。
プロジェクトはクライアントの業務内容をヒアリングした上でデータを活用した最適なソリューションを提案・システム化まで行い業務の改善に貢献します。

以下内容をチームメンバーもしくは、クライアントサイドのメンバーと協力しながら進めます。
※深層学習案件以外も多く、深層学習案件のみのアサインとならない事があります。
 ・分析提案・要件定義  ・データ収集・分析基盤構築
 ・データ前処理   ・モデル構築
 ・モデル評価・報告書作成 
 ・モデルの可視化システム構築  ・クライアントとの調整

■プロジェクト例
・位置情報を活用したイベント実施時の来場者測定及びイベントの効果検証に関する分析・可視化(統計分析、機械学習)
・商談ツール利用による取得した商談時の音声データをテキスト化したデータを活用したトップセールスマンに特有のテキスト内容に関する分析(機械学習、ディープラーニング)
・大手リース会社が保有するリース物品における需要予測と売買タイミングの選択肢の最適化検討(統計分析、機械学習)
・某国立大学および企業の共同研究にてサプライチェーン全体の最適化をもとに行われた社会実験のデータを用いた仮説検証(統計分析)
想定年収
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東京都
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クラウドエンジニア(管理者候補)

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仕事内容
同社に依頼された様々な業界のクライアントのデータ活用、深層学習に関するプロジェクト(受託/常駐)に深層学習エンジニアとしての経験を活かして携わっていただきます。
プロジェクトはクライアントの業務内容をヒアリングした上でデータを活用した最適なソリューションを提案・システム化まで行い業務の改善に貢献します。

以下内容をチームメンバーもしくは、クライアントサイドのメンバーと協力しながら進めます。
※深層学習案件以外も多く、深層学習案件のみのアサインとならない事があります。
 ・分析提案・要件定義  ・データ収集・分析基盤構築
 ・データ前処理   ・モデル構築
 ・モデル評価・報告書作成 
 ・モデルの可視化システム構築  ・クライアントとの調整

■プロジェクト例
・位置情報を活用したイベント実施時の来場者測定及びイベントの効果検証に関する分析・可視化(統計分析、機械学習)
・商談ツール利用による取得した商談時の音声データをテキスト化したデータを活用したトップセールスマンに特有のテキスト内容に関する分析(機械学習、ディープラーニング)
・大手リース会社が保有するリース物品における需要予測と売買タイミングの選択肢の最適化検討(統計分析、機械学習)
・某国立大学および企業の共同研究にてサプライチェーン全体の最適化をもとに行われた社会実験のデータを用いた仮説検証(統計分析)
想定年収
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