車載データ×機械学習｜Pythonで実践的な異常検知モデル開発
【経歴】
車載システムテストエンジニアとして1年半の実務経験があり、現在はPythonを用いた機械学習モデルの開発を積極的に学習・実践中。自然言語処理と時系列データ解析の両分野に強みがあります。
【対応可能業務／スキル】
・機械学習モデルの前処理/実装（scikit-learn, TensorFlow基礎）
・車載データ（CAN信号等）の分析/可視化
・Pythonを使ったデータ処理自動化スクリプト開発
・自然言語処理タスク（文章評価モデル等）
【資格】
・日本語能力試験N2（2025年受験予定）
【実績例】
・Kaggle「Learning Agency Lab - Automated Essay Scoring 2.0」競技（チーム成績Top6%）
・車載テストデータの異常検知モデル開発（個人プロジェクト）
・某社V2X通信データの前処理自動化ツール開発
※守秘義務の都合上、記載できない実績もございます。個別相談には可能な範囲で対応いたします。
【活動時間／連絡について】
完全リモート対応可能：
・平日夜間（19:00～23:00 CST）
・週末終日（10:00～18:00 CST）
緊急案件にも可能な限り柔軟に対応いたします。
【得意分野】
・競技データサイエンス（Kaggle等）
・時系列データ解析
・教育テック向けNLPモデル
ご興味をお持ちの方は、ぜひメッセージでお問い合わせください。
- 登録日
- 2025年8月13日
- メッセージ返信率
- ---%
- メッセージ通知
-
お知らせメールの受信
実績・評価
実績・評価はまだありません
実績・評価があると、ここに表示されます