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。 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。

会社の定める業務

◎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

・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。

370万円〜（給与形態：月給制）

※年収に賞与を含む

246,290円〜

賞与：2回（6月、12月） 昇給：2回（5月、11月）

33,290円〜

・AI・機械学習エンジニア

Python

AWS

正社員

あり（6ヶ月）

定時時間制 ※クライアント先に準ずる

9:00〜18:00

※勤務時間はプロジェクトにより異なる場合あり。

月20時間

月10時間

東京都新宿区新宿4-3-25TOKYUREIT新宿ビル8F （最寄駅：JR山手線／新宿駅） 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-32-10南新宿SKビル6F ※クライアント先に準ずる

なし

東京都23区をメインとした各プロジェクト先 ※転居を伴う転勤はありません。 ■雇い入れ直後：勤務地に記載の場所 ◎研修期間中は本社またはラーニングセンター勤務です。

会社の定める場所

一部リモート

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

受動喫煙防止措置

あり（屋内禁煙）

屋内全面禁煙 ※プロジェクトにより異なる場合あり。

社員持株会制度

リモートワーク制度、研修制度

・1on1制度 ・ブラザー＆シスター制度 ・ビアバッシュ（月1回、ビールとピザを楽しみながら社員同士の交流を図っています）

125日

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇、慶弔休暇

育児休暇、介護休暇、産前産後休暇

残業手当、通勤手当、家族手当

・リーダー手当