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[キーワード] MLOps

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機械学習エンジニア
オイシックス・ラ・大地

想定年収 ~ 1,500万円程度 ( 27~ 38才 )
職務内容 食の社会課題のデータを用いて解決するために、データサイエンス等の技術を活用したビジネス課題の解決を進めています。
機械学習や最適化などの難易度の高い技術の活用は、データマネジメントオフィス(DMO)が全社横断的に担当するため、機械学習モデルの開発・運用・実装をend to endでチームが担当します。
機械学習エンジニアは...
求めるスキル
(必要条件)
・Pythonアプリケーション開発(Git, Docker等も利用。
MLアプリケーションかどうかは問わない)3年以上の経験・クラウド(AWS/ GCP)の1年以上の利用経験・機械学習の前処理・アルゴリズム等の基礎知識・MLOps、DevOpsのアジャイル開発経験・機械学習モデルを開発・実装・実運用した1年以上の経験・ビジネスに興味を持ち、オペレーション/実務にも積極的に関与しながらビジネスがどの様に動いているか、そしてその課題がどこにあるのかを理解しようとする態度・関係部署と円滑な意思疎通が可能なコミュニケーション力・これまでに使った事がない新たな技術でも、自ら調べて実装する自発性と好奇心・最新のAI/MLOpsトレンドをフォローできるだけの英語読解力・技術のもたらすインパクトとビジネスニーズの両方を考慮して技術の導入可否を適切に判断できる力・ビジネスレベル以上の日本語力(JLPT N2以上)/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 品川区
コンサルタントからのおすすめポイント
同社は現在「ビジネスモデルとテクノロジーの力で地球にも人にもよい食を提供する」を成長戦略にDXプロジェクトが進行しており、その中で情報利活用基盤の再構築とその基盤を用いたデータ活用を進めています。
このデータマネジメントオフィスは始まったばかりの組織で大きな伸び代があり、データ活用組織を自分自らの手で作り上げることが可能です。

トランスフォーメーション領域:データサイエンティスト(エキスパートクラス)
ABEJA

想定年収 1,000万円 ~ 2,000万円程度 ( 30~ 45才 )
職務内容 本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。
【具体業務】■顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード:・ ...
求めるスキル
(必要条件)
●データサイエンス領域における論文の読解・実装 ●機械学習全般における理論的な理解:以下のうち1つまたは複数の領域(ただし(1)は必須)における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上)(1)ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ)(2)統計解析・因果推論などの統計モデリング(3)数理最適化などの数理モデリング ●Git / Docker / クラウド(AWS・GCP)を用いた開発経験 ●機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 港区
コンサルタントからのおすすめポイント
「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しているスタートアップです。
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