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
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