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7 人のフリーランスが見つかりました (0.03 秒)
上流から下流まで一貫して対応できるデータサイエンティスト
2016.4 BIツール・ETLツールのテクニカルサポート 2018.4~現在 データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニア・AI/DX/データコンサルタント・データサイエンス/AI/Python/ChatGPTインストラクター(講師)/メンター/コーチ・DX系プロジェクトのマネージャー/チームリーダーなど ■スキル ・SQL(MySQL, SQLServer, BigQuery, Athena, Snowflake, OracleDB)の経験有。 ・SPSS Modeler/StaticsやExcel、Exploratoryでの多変量解析の経験有。 ・BIツール(LaKeel BI, JasperReports, Looker Portal(旧Google Data Portal), Quicksight, Re:dash, Power BI, Tableau, Looker, Superset, NewRelic, Dr.SUM)でのダッシュボード開発やテスト経験有。 ・Google Cloud Platform(GCP:Cloud Stortage, Cloud Functions, Cloud Scheduler, Compute Engine, BigQuery, IAM管理), Amazon Web Service(AWS:S3, Glue, Athena, Quicksight, IAM管理)上でのデータ分析基盤の構築・運用に携わった経験有。 ・KH CoderやChatGPTでの言語処理ツールを用いた分析の経験有。 ・R言語やPython(有資格)で統計解析処理の開発経験および教育経験有。 ・R言語でWebアプリケーション(RShiny)の開発経験有。 ・また、大学時代に統計学を専攻していたため、統計の知識有(多変量解析レベル)。 ・ETL(Talend, AWS Glue, Airflow, SAS)ツールやPythonでのデータ加工・抽出の経験有。 ・スクレイピング(Selenium, BeautifulSoup, REST API)経験有。 ・Google App Script(GAS)での開発経験有。 ・kintone(有資格)での開発経験有。 ・その他Java, C, HTML, CSS, JavaScriptなどの言語経験有。
大手IT企業での実務経験7年以上
## 経験した分野 データ分析歴: 7年 画像認識システム開発経験 自然言語処理研究開発歴: 9年 クラウドサービス利用歴: 7年 検索サービス開発運用歴: 5年 ## 取り組みプロジェクト例 * **電動アシスト自転車バッテリー残量予測モデル開発** * 電動アシスト自転車のバッテリー残量予測機械学習モデルを開発。特に低残量時や再充電直後の予測精度向上が課題であり、特徴量生成による改善と独自指標の設計を実施。実運用時の表示安定化のため、データ平滑化の後処理も導入。 * **OCRシステム開発と精度改善** * 文字検出・文字認識・属性分類の3モデルで構成されるOCRシステムを開発。文字検出・認識モデルでは、多様な実環境下でのロバスト性向上のため疑似データを活用し精度を改善。属性分類モデルでは、文字認識結果のノイズに頑健な特徴量を構築。 * **HR領域における人材クラスタリング手法の設計・実装** * HR領域にて、職務経歴書データに基づき、類似スキル・経験を持つ人材をクラスタリングする手法を設計・実装。 * **固有表現認識(NER)アルゴリズム開発** * 特定固有表現を認識するシーケンシャルラベリングアルゴリズムを開発。チャットボットのテンプレート登録効率化のため、テキストから質問・回答ペア等を抽出するアルゴリズムを開発中。 * **ローカル環境対応型 特許翻訳システム開発** * ローカル環境で効率的に稼働する特許翻訳システムをエンドツーエンドで開発。データ収集戦略策定、学習データ整備、アルゴリズム選定、モデル学習、評価、推論処理パイプライン設計・構築まで一貫して担当。 * **特許推薦システム開発** * 社内外組織の階層構造と多様性を考慮した特許推薦アルゴリズムを設計・評価中。推薦システムへのバンディットアルゴリズム適用も推進。 * **情報検索アルゴリズム開発(特許検索)** * 特許検索システムの情報検索性能向上を目指し、クエリ拡張や検索結果の多様性を考慮したアルゴリズムを開発中。 * **特許システムモダナイゼーション推進** * 既存特許システムの課題分析から着手し、新システムへの移行に向けた要件定義・技術選定を推進。AI駆動開発アプローチを導入し、拡張性・保守性を見据えたプロトタイプを実装中。
データサイエンティスト
Python 機械学習 深層学習
^_^
た
大手ITベンダーでのAIモデル構築経験豊富。よろしくお願いたします。
大手ITベンダーにてデータサイエンティストとして約3年勤務。入社以来、大企業のDX構想策定やAIシステム開発等のプロジェクトに参画。主に自然言語処理や機械学習を用いたモデル構築を担当してきており、ビジネス理解からモデルの展開までデータサイエンス、AI業務における上流から下流まで広く経験。
ソフトウェア開発や機械学習に関して知見があります。
以下の経験があります。 ・サーバー機能開発 ・管理ツール作成 ・業務効率化やRPAに関する開発 ・機械学習に関する実験と開発 ・自然言語処理に関する実験と開発 スキル(主なもの) ・使用言語: Python, Ruby (Rails), PHP, Rust ・使用ミドルウェア: Docker ・使用インフラサービス: AWS, GCP 実績例 ・RPAによるサーバー費用および人件費の削減 ・データ管理ツール、BIツールのリリース ・機械学習、自然言語処理に関するPoC ・自然言語処理を使ったAIサポート機能のリリース 守秘義務の都合上、抽象化して記載していますが、個別にはお話できるものもございます。 活動時間 正社員としての業務がありますが、フルフレックスのため、平日昼間でも対応可能です。
要件定義から開発・運用まで一気通貫で問題解決致します!!
経歴: 自動運転ソフトウェア開発 ポジション: ソフトウェアエンジニア 職務内容: 自動運転システム開発において、LiDARを活用した3次元データ処理、環境認識アルゴリズムの開発、航路計画の最適化を担当。 VelodyneやOuster製のLiDARを用いて、周辺環境の3次元点群データをリアルタイムで取得・処理するシステムを構築。 点群データを効率的に処理するためのフィルタリングアルゴリズム (RANSAC、Voxel Gridなど) を実装。 Python, C++を用いて、自動運転車両用の3Dマップ生成システムを開発。 実績: - 都市部の3Dマッピング精度を95%以上に向上。 - データ処理速度を既存システム比120%向上させ、リアルタイム性を実現。 - 物体検出・分類アルゴリズムを開発し、LiDARデータから道路上の障害物、歩行者、車両を識別, LiDARとカメラのセンサーフュージョン技術を活用し、精度を向上。 = 障害物認識精度を従来比15%向上 - 自動運転車両の停止制御の誤動作を30%削減。 - 環境データとLiDAR点群から車両が通行可能な範囲を算出し、最適な航路をリアルタイムで計算。 (使用技術とツール) プログラミング言語: Python, C++, JavaScript データ処理: PCL (Point Cloud Library), Open3D 機械学習: TensorFlow, PyTorch システム構築: ROS, Gazebo, Docker LiDARハードウェア: Velodyne VLP-16, Ouster OS1 地理データ: GeoJSON, QGIS 実績 (データエンジニアとしての経験) - Apache Kafka, Flinkを用いたリアルタイム通知システム - GCP上でのデータパイプライン構築 (Webサイドの業務経験) - 旅行予約システム (React, Django) - ビジネス管理システム(Spring)
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