どんな仕事か: AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。

◇入社後の流れ◇

3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。

≪研修 1ヶ月目≫

▼統計学

- データの可視化と数値要約

- 確率と確率分布

- 統計的推測

- 統計的仮説検定

- 単回帰分析

▼エンジニアリング

- SQL基礎

- python基礎

- pandas基礎

- Git基礎

≪研修 2ヶ月目≫

▼多変量解析と機械学習

- 機械学習の基礎

- 機械学習の基本的な手法

　・線形回帰モデル

　・主成分分析

　・k-means法　など

- 機械学習の発展的な手法

　・ロジスティック回帰モデル

　・ハイパーパラメータ最適化

　・決定木

　・ランダムフォレスト

　・線形SVM　など

≪研修 3ヶ月目≫

▼機械学習の実践

- Numpy，Pandas演習

- AWS EMRを用いたHive演習

- ロジスティック回帰を用いた演習

- リッジ回帰、Kerasを用いた演習

- 推薦システムについての演習

【研修を終えたらプロジェクトへ】

研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍！

プロジェクト参加後も、先輩や講師のサポートあり◎

＜プロジェクト例＞

- 画像の欠陥検出アルゴリズム

- エンターテイメント企業のユーザー分析

- 大学内の履修科目レコメンドシステム

- インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築

- 決済サービスにおける顧客データ分析

- AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装　など

【仕事のやりがい】

職種別年収ランキングの上位は、いずれも専門スキルが必要な医者やパイロット。

その中でもエンジニアはTOP10に位置づけています。

当社では、未経験でも研修後には「エンジニア」として活躍できます！

現場に出てからも定期的な勉強会など、スキル・キャリア面でのフォローも充実しています。

さらに、残業
求められるスキルは: 必須【必須経験】

■数学・統計の知見がある方（研修は数学の知識が前提となります）

■コミュニケーション能力に自信がある方

■英語の論文を読むことに抵抗がない方

【求める人物像】

・大学または大学院で数学・統計を履修された方

・エンジニアの勉強を独学でしたことがある。

・コツコツと勉強するのが得意。

・目標に向って努力することを惜しまない。

・統計学の勉強をしたことがある。

・アクチュアリーの資格取得に向けて勉強していた。
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
給与はどのくらい貰えるか: 431～431万円

【26年4月入社】未経験歓迎【機械学習エンジニア】充実の研修があります◎

機械学習エンジニア