・顧客ープロ人材のマッチングアルゴリズムのサービス化を目指した概念実証(proof of concept: PoC) ・顧客の課題内容とプロ人材の職務経歴書などのデータから、面談決定率や顧客満足度の予測モデルを開発する。 Python

・機械学習モデルを対象とした交差検証法の実務経験：1年以上 ・ニューラルネットワーク言語モデルの設計・実装経験：1年以上 ・最適化問題、回帰問題、分類問題、ニューラルネットワーク最適化問題に関する理論に習熟している ・ローカルPCのAnaconda、Google Colab、Google Vertex AI、AWS、SageMakerなどの環境において、Jupyter notebook/lab上での機械学習モデルの実装経験：3ヶ月以上

・自然言語処理とニューラルネットワーク言語モデルに関して、以下のいずれかを経験されていること。 機械学習ライブラリのOSS(Open Source Software)活動 Kaggleなどのデータ分析コンペ ・Hugging FaceのTransformersなどの機械学習ライブラリを呼び出して利用するだけではなく、オーバーライドなどによって機能やネットワーク構造を拡張し、性能改善を実現した経験 半教師あり学習や自己教師あり学習により、より少ない人的アノテーションコストで性能改善した経験 統計的因果推論および統計的因果探索を用いて回帰調整を行ない、回帰問題の説明変数を意思決定した経験 機械学習モデルの計算コスト削減に取り組んだ経験

その他 / オンライン

案件の特徴:安定稼働,長期プロジェクト,高単価,大規模,BtoB,ベテラン歓迎,若手歓迎