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エンタープライズ向けAI/データ分析システムを設計・実装する、UNIXカーネル精通のアーキテクト
■ 活かせる経験・知識 私が活かせる経験・知識は以下の通りです。 ・新規事業の企画・開発や経営視点での推進経験︓私は技術部⾨責任者として、短期・中期・⻑期の事業計画の⽴案・推進を⾏っ ています。事業企画業務としては、市場調査や競合分析、事業計画の策定を⾏ない、提案資料の作成、プレゼンテーショ ンを通じて、経営層と直接的なコミュニケーションスキルを磨いてまいりました。売上・利益⽬標の設定、事業⽅向性の 策定など、経営戦略に基づく活動を⾏ってまいりました。 ・組織の⽴上げや⼈材採⽤などのマネジメントスキル︓私は新規組織の設⽴や⼈材採⽤などのマネジメントを⾏なった経験があり ます。これにより、チームビルディングや⼈事評価などのマネジメントスキルを⾝につけました。また、チームメンバー のスキルセットや適性に合わせた役割割り当てや指導⽅法なども習得しました。 ・AI/データ利活⽤コンサルティングや⼿法選定などの技術的な知識︓私は AI/データ利活⽤コンサルティングや⼿法選定などの 技術的な知識を持っています。これにより、顧客のニーズに応える最適な AI 技術やデータ分析⼿法を提案することがで きます。また、論⽂実装や独⾃アルゴリズム実装なども⾏えます。 ・プロジェクトマネージメントや顧客への提案などのコミュニケーションスキル︓私はプロジェクトマネージメントや顧客への提 案などのコミュニケーションスキルを持っています。これにより、プロジェクトの⽬標やスコープを明確に定義し、関係 者との調整や報告をスムーズに⾏なうことができます。また、顧客の要望や課題を把握し、それに対する解決策や価値提 案を効果的に伝えることができます。 ・ソフトウェア、アプリケーション開発などの開発スキル︓私はソフトウェアやシステム開発などの開発スキルを持っています。 これにより、要件定義、設計、開発、テストなどの開発プロセスを遵守し、品質の⾼いソフトウェアやアプリケーション を作成することができます。また、UNIX カーネルや UNIX C コンパイラなどの深い技術知識もあります。
データ分析・機械学習で課題解決するAIエンジニア
データサイエンス・AI開発歴4年半、自動車メーカー、製造業、介護事業、マーケティングなど幅広い業界での課題解決を経験しました。 画像処理による品質管理システム、IoTデータ分析、併売予測システム、異常検知システムなども対応可能ですのでご相談ください。 ▼可能な業務/スキル ・機械学習モデル開発・実装(教師あり/教師なし学習) ・データ分析・可視化・統計解析 ・画像処理・異常検知システム構築 ・時系列データ分析・予測モデル ・自然言語処理・大規模言語モデル開発 ・数理最適化システム開発 ・IoTデータ処理・リアルタイム分析 ・業務自動化ツール開発 ・Python、SQL、AWS、MySQL を使用したシステム開発 ・ディープラーニング(TensorFlow、Keras、PyTorch) ▼実績例 ・画像処理技術による製造品質管理システム開発(処理速度95%向上) ・データ分析業務自動化により工数96%削減(125時間→5時間) ・アソシエーション分析による売上向上施策立案 ・数理最適化による人事配属システム自動化 ・IoTセンサデータの機械学習モデル構築 ・AutoEncoderによる製造工程異常検知システム ・顔認識技術を活用したデモシステム開発 ・低コスト版IoTシステム開発(従来製品の1/4価格を実現) ※守秘義務の都合上、記載できない実績もございます。 個別にはお話できるものもございますので、ご興味を持っていただけましたらお気軽にご連絡ください。 ▼活動時間/連絡について 土日祝日、平日夜間でのご対応が可能です。できる限り柔軟にご対応させていただきます。急ぎの案件等もお気軽にご相談ください。 連絡は基本的にいつでも可能です。できる限り素早い返信を心がけますが、急ぎの仕事が入っている場合はお時間をいただくこともございます。 ご了承いただければ幸いです。 ▼得意/好きなこと ・複雑なデータから価値のある洞察を見つけ出すこと ・機械学習技術で業務課題を解決すること ・効率化により大幅な工数削減を実現すること ・最新のAI技術を実際のビジネス課題に適用すること ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。 どうぞよろしくお願いいたします!
データサイエンスに関わる仕事、なんでも承ります!
はじめまして。 2022年に国立大学を卒業後、現在データサイエンティストとして活動しており、Pythonを用いたデータ分析や機械学習モデル構築を得意としています。特に栄養データの解析や時系列データ予測などの経験があります。 【職務経験・実績・スキル】 ・栄養養データの解析 栄養素や食事内容のデータを収集・整理し、健康改善の指標に基づいたデータ分析を実施しました。食事改善のためのレポートを作成も経験があります。 ・データの可視化 PandasやMatplotlib、Seabornを用いて、複雑なデータを見やすいグラフに変換し、クライアントに向けた理解しやすいビジュアルレポートを作成など ・機械学習モデルの構築 Scikit-learnを活用し、分類や回帰モデルの開発を担当。データの前処理からモデル構築、評価まで一貫して行い、業務改善につなげる予測システムを作成しております。 ・時系列データの予測 statsモデルを使用し、売上やデータの予測モデルを開発しました。 予測精度を高めるため、過去データのクリーニングと特徴量エンジニアリングを実施。 【資格】 ・統計検定準1級 ・G検定 ・Python 3 エンジニア認定データ分析試験 【案件に関する質問や対応期間】 解析希望データのフォーマットや、より詳細なアウトプットの内容を教えていただければと思います。
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