以下の四つの項目のうちどれか一つでも当てはまる方が対象1.音声認識の精度向上のための課題調査・アプローチの設計ができる【必須条件】notebookベースでのデータの前処理と学習済みモデルのテスト信号処理(大学の授業レベルで可)【特に歓迎】音声認識のOSSを扱ったことがある(Kaldi,Espnet,DeepSpeech,wav2letterなど)ML関連でのパブリッシュされた実績を持っている2.テスト用・分析用のツール開発ができる【必須条件】Django、Vue.jsを用いた開発経験【特に歓迎】アノテーションツールの実装経験テストツールの実装経験3.APIの実装・運用ができる【必須条件】機械学習モデルのAPIの実装経験上記APIの本番環境での運用経験【特に歓迎】モデル・データのバージョン管理(DVC,mlflowなど)に基づいたワークフロー設計TFXやpytorch/serveなどの深層学習フレームワークでのパイプライン拡張4.実験環境・実行環境の整備ができる【必須条件】jupyterhubでの実験環境の構築SGE、LFSやSlumなどの使用経験【特に歓迎】horovodなど深層学習フレームワークを前提とした分散学習の環境構築・運用ONNXなどの機械学習の実行環境の構築・運用
(使用スキル・FW: Python・C・C++・Django・Vue.js)
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