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- 作業内容受託開発及び自社のプロダクトの開発において、データサイエンティストらと協力してAIの実環境におけるプロトタイプ環境の構築や、プロダクション環境の構築、実モデルの運用に必要な開発を行う。 【シニア】 受託開発及び自社のプロダクトの開発において、データサイエンティストらと協力してAIの実環境におけるプロトタイプ環境の構築や、プロダクション環境の構築、実モデルの運用に必要な開発を行う。 生成AI・自然言語・画像・テーブルデータの分析・モデルの開発 機械学習モデルのプロダクション AIに必要なアプリケーションの構築 継続的なAI・アプリケーションのデリバリーや精度モニタリングの仕組みの構築 新しい技術や手法の探求と導入 【ジュニア】 受託開発及び自社のプロダクトの開発において、データサイエンティストらと協力してAIの実環境におけるプロトタイプ環境の構築や、プロダクション環境の構築、実モデルの運用に必要な開発を行う。 生成AI・自然言語・画像・テーブルデータの分析・モデルの開発 機械学習モデルのプロダクション AIに必要なアプリケーションの構築 継続的なAI・アプリケーションのデリバリーや精度モニタリングの仕組みの構築
- 必須スキルシニア【必須要件】 ▪️ディープラーニングを含む機械学習モデルの実務開発経験5年以上 ▪️チームリーダーとして新技術評価・採用経験 ジュニア【必須要件】 ▪️Dockerの使用経験 ▪️Pythonを使用した開発経験 ▪️アプリケーションを作ったことがある ▪️基本的な機械学習アルゴリズムと技術の知識 ▪️クラウドに興味がある
- 尚可スキルシニア【歓迎要件】 ▪️主要なカンファレンス・技術会議での発表経験 ▪️AIプロダクトのクラウド運用と大規模データのモデリング経験 ジュニア【歓迎要件】 ▪️クラウドサービスでのモデルのトレーニングやデプロイの初歩的な経験 ▪️コンピュータビジョン、NLP、強化学習などの特定のサブフィールドに関する知識 ▪️データの前処理やクレンジングのスキル ▪️連携するデータエンジニアやビジネスサイドとのコミュニケーション能力
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Amazon Redshiftを活かせる仕事、スキルチェンジ可能（1件）
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受託開発及び自社のプロダクトの開発において、データサイエンティストらと協力してAIの実環境におけるプロトタイプ環境の構築や、プロダクション環境の構築、実モデルの運用に必要な開発を行う。 【シニア】 受託開発及び自社のプロダクトの開発において、データサイエンティストらと協力してAIの実環境におけるプロトタイプ環境の構築や、プロダクション環境の構築、実モデルの運用に必要な開発を行う。 生...
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