未経験からはじめる【AIエンジニア】機械学習・データサイエンス｜数学・統計等の知識を活かしませんか？の求人

### 仕事内容 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 【元ITスクールだからこそ未経験者も安心！】 当社は元ITスクール！未経験者を育成することを得意としています。 20年以上蓄積した育成ノウハウで、あなたをイチから育てます◎ お客様の声を元に市況感のトレンドを反映させた特別カリキュラムで、最短でエンジニアを目指せる！ 【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★ \- 自社広告データとサードパーティデータを活用したデータ分析による広告最適化 \- 飲食口コミサイトのログデータや検索ワード集計によるレコメンド \- 医用画像・動画解析/環境構築/Python/Fine-tuning/転移学習 \- 自動運転ソフトウェア開発に関わる画像処理、画像認識 \- 車載 画像処理系の機械学習モデルの実装 \- 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 ■雇い入れ直後：仕事内容に記載の業務 ■変更の範囲 ：会社の定める業務 ### 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。 機械学習エンジニアの定義は世間でもまだ「ふわっと」した状態です。 ですので、研修では、機械学習に必要となる数学の基礎知識を学び、Pythonを学習し、機械学習エンジニアのスタートに立つことを目指します。 既にいくつかのプロジェクトが見えてきておりますが、どのプロジェクトも機械学習やAIというITテクノロジーを通して世の中を楽にすることやビジネスを加速させることなどを目指しています。 そういう最先端のビジネスを肌で感じながら仕事をしていくことが、ひとつのやりがいだと思います。しかし、最先端だからと言って、膨大なデータを処理するなど、華やかではない仕事です ### 魅力は研修だけじゃない！その後のサポートも充実！ 1人で思い悩むことが少ない社内環境です！ ◆キャリアサポート制度 専属のキャリアサポーターの支援で、着実に理想のエンジニア像に近づけます！ 日報や月報に細かく目を通し、仕事上での悩みや疑問にきめ細かに答えてくれます。 ◆ブラザー&シスター制度 後輩思いの先輩エンジニアが業務の悩みや不安を解消します！ ◆ビアバッシュ エンジニア同士で情報共有ができるイベントです！ 当社は研修後も先輩や仲間たちとつながっていることが実感できます。 自己成長に集中できる環境が当社の大きな魅力です。