Job Overview Full-Time Machine Learning Engineer (Vision) position with Senior level experience (5+ years) in Tokyo, Japan. The client is seeking a skilled professional in Architectural Design, Computer Vision, Machine Vision, MLOps, DevOps, Scalable Architecture, Scalable
ABOUT NUCLEUS Nucleus Software has been providing Products and Services to various Global and Regional Financial institutions , from past 36 years. As a pioneer IT Service provider, Nucleus carry deep banking domain expertise and experience
職種 正社員 職務明細 NI DRIVE K.K. is a Tokyo based Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) consulting company. We have deep relationship with India and provide new technologies to support our customers’ Digital Transformation (DX). We
【Responsibilities】: Envision, build, deploy and operationalize an end-to-end machine learning (ML) and AI pipeline Build a robust enterprise wide architecture for AI and collaborate with data scientists, data engineers, developers, operations and security Perform the following functions
職種 正社員 職務明細 N I DRIVEは、東京を拠点とするグローバルな人工知能（AI/ML）コンサルタントおよびエンジニアリングソリューションプロバイダーとして、日本企業のAIによるビジネス目標の達成を支援しています。創業以来、最先端のテクノロジーと方法論に関連するスキルに特化してきました。私たちは、お客様のデジタルトランスフォーメーションの可能性を引き出すために、お客様と二人三脚で取り組んでいます。 私たちは多くのお客様にサービスを提供し、以下のような最新のトレンドに取り組んできました。 - 意思決定アナリティクスコンサルティング - AIを活用した次世代型エンタープライズソリューション - R&Dプロトタイプ開発からProductionまでの本格的なAI機能 - ロボティクス＆コグニティブオートメーション - クラウドソリューション・コンサルティングサービス（ AWS/Azure/Google Cloud/Private Cloud） - クラウドオーケストレーション - エンタープライズブロックチェーン - 自律走行型モビリティソリューション - オートモーティブ・ソフトウェア・ソリューションに特化したR&Dサービス -ローコードBPM、RPA、AIプラットフォーム - IoTフレームワーク - デブオプス - デバイスライフサイクルマネジメント - システムソフトウェア開発
職種 正社員 職務明細 N I DRIVEは、東京を拠点とするグローバルな人工知能（AI/ML）コンサルタントおよびエンジニアリングソリューションプロバイダーとして、日本企業のAIによるビジネス目標の達成を支援しています。創業以来、最先端のテクノロジーと方法論に関連するスキルに特化してきました。私たちは、お客様のデジタルトランスフォーメーションの可能性を引き出すために、お客様と二人三脚で取り組んでいます。 私たちは多くのお客様にサービスを提供し、以下のような最新のトレンドに取り組んできました。 - 意思決定アナリティクスコンサルティング - AIを活用した次世代型エンタープライズソリューション - R&Dプロトタイプ開発からProductionまでの本格的なAI機能 - ロボティクス＆コグニティブオートメーション - クラウドソリューション・コンサルティングサービス（ AWS/Azure/Google Cloud/Private Cloud） - クラウドオーケストレーション - エンタープライズブロックチェーン - 自律走行型モビリティソリューション - オートモーティブ・ソフトウェア・ソリューションに特化したR&Dサービス -ローコードBPM、RPA、AIプラットフォーム - IoTフレームワーク - デブオプス - デバイスライフサイクルマネジメント - システムソフトウェア開発
職種 正社員 職務明細 NI DRIVE K.K. is a Tokyo based Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) solution company. We help businesses develop in Japan through AI Technologies. We are growing fast and looking looking for a
職種 正社員 職務明細 NI DRIVE K.K. is a Tokyo based Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) consulting company. We help businesses develop in Japan through AI Technologies. We are growing fast and looking looking for a
職種 正社員 職務明細 NI DRIVE K.K. is a Tokyo based Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) consulting company. We have deep relationship with India and provide new technologies to support our customers’ Digital Transformation (DX). We
職種 正社員 職務明細 【部門概要】 デジタル領域やアプリケーション領域にて、顧客のDXジャーニーを支援しているDigital Transformation Service（以下DTS）ユニットへの採用となります。 【プロジェクト概要】 製造業クライアント向けのプロジェクト。AI・ChatGPTを使用したアプリケーション・システムの開発プロジェクトになります。 スキル・資格 - ネイティブレベルの日本語スキル - Pythonプログラミングスキル - 様々なDNNアーキテクチャ、特にトランスフォーマーに精通していること。 - 少なくとも1つの一般的なPythonフレームワーク（Django、Flask、Pyramidなど）の専門知識。 - GitHub、Hugging faceなどの様々な公開MLモデル＆コードリポジトリの操作に精通していること。 - マイクロソフト、グーグル、アマゾンの3大クラウドアプリケーションに精通していること。 - ビッグデータ、Hadoop、Apache Spark、NoSQLなどの分散コンピューティングの知識。 業務内容 【役割】 - 機械学習とAIに関連する様々な主要ライブラリをPythonにて効果的でスケーラブルなコードを記述。 - ディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャで構築されたAIモデルのトレーニング、テスト、修正。 - APIを活用して、サードパーティのウェブサービスにアクセスし、アプリケーションを統合する。 - バックエンドコンポーネントと統合の開発を通じて、UIを設計・構築する。 -
職種 正社員 職務明細 【部門概要】 デジタル領域やアプリケーション領域にて、顧客のDXジャーニーを支援しているDigital Transformation Service（以下DTS）ユニットへの採用となります。 【プロジェクト概要】 製造業クライアント向けのプロジェクト。AI・ChatGPTを使用したアプリケーション・システムの開発プロジェクトになります。 他にも様々な業界のクライアントからAIに関する引き合いがございますので、将来的には、他のプロジェクトへのチャレンジも可能です。 スキル・資格 ■必須経験 - Deep Learning, NLP, NLU, Large Language Models, Embeddings/Vectorization, Prompt Engineering, Generative AIなどの深い理解 - Langchain, Semantic KernelなどLLMフレームワークのご経験 - Pythonの使用経験 - 高いコミュニケーション能力 ■歓迎要件 - データサイエンスのごバックグラウンド
職種 正社員 職務明細 NI DRIVE K.K. is a Tokyo based Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) consulting company. We have deep relationship with India and provide new technologies to support our customers’ Digital Transformation (DX). We
職種 正社員 職務明細 【カタリナマーケティングジャパンとは？】 カタリナマーケティングジャパンは、年間売上10兆円規模の購買データから抽出したインサイトをもとに、市況分析から戦略設計、マーケティング施策の展開、効果測定まで、一気通貫でご提供しています。 データサイエンスマネージャー ■ポジションについて/POSITION SUMMARY 世界最大級の購買履歴（ID-POS）データを保有している弊社のデータと、データサイエンスを活用し、カタリナネットワークに参画頂いている 大手小売業クライアントや、メーカークライアント、または社内他部署へ提供するサービスの立ち上げや改善に取り組んでいただきます。 既に出来上がったモデルの改善という仕事は少なく、社内外のステークホルダーと密に連携してビジネスニーズを把握し、最適な手法でアウトプットを作り上げるといった、ゼロからイチを作るポジションになります。 また、既存のデータサイエンティストが1名在籍しているため、そのメンバーのPeople Managerとしての役割も担っていただきます。 ■魅力/ATTRACTION 【扱えるデータ量】 カタリナにはスーパーやGMS、ドラッグストアといった複数業態で構成された、莫大な量（年間売上10兆円規模）の購買データが集まります。 【取り組み領域】 新規の機会学習や統計学を使ったデータサイエンスプロジェクトにイチから関わることができます。 使うデータは、主にDWHに保存されたデータを使うことが多いです。 ※その他の魅力についても弊社HPに記載しておりますので、是非ご覧ください。 ■部内構成/OUR TEAM Analyticsチームの役割は、POSとデジタルデータを活用しステークホルダーのビジネス上の問題を解決することです。 Analyticチームは、セールスや運用チームと直接協力してクライアントのビジネス上の問題を理解して協業します。 また、場合によってはプロダクトチームとも協力します。Analyticチームのメンバーは、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、DXスペシャリスト、自動化ツールを開発するプログラマーで構成されており、プロジェクトに応じて協力します。 貴方のご経験をカタリナマーケティングジャパン（Catalina Marketing Japan）でぜひ活かしてください！ ご応募をお待ちしております。 スキル・資格 ■必須要件/SKILLS & QUALIFICATIONS • 下記の中に1つ以上知識と経験があり、ビジネスで適用した経験 o
企業概要 先端プロセスのウェハ価格は高く、製造歩留のコストインパクトは非常に大きい。 歩留向上のため、不良の真因を究明し、製造プロセスや量産テストを改善していくことが重要。 ルネサスでは、テストデータを基に、製造プロセス、設計情報、量産テスト環境などを組み合わせた高度なデータ解析を行い要因を特定、更にソフトウェアによる故障診断とハードウェハ解析を駆使した真因究明により、歩留改善につなげている。 しかし、最先端プロセス（3nm）の解析難易度が高くなっているため、先端データ解析技術開発のため人材を強化する。 求人内容 半導体製品のテストデータを統計解析手法や、BigData解析などのML/AI解析手法を駆使し、生産過程に潜む課題を抽出する事で、歩留改善やテスト効率改善を実現する。 担当技術分野：データ解析アルゴリズム開発 対象製品：R-Car/RH850などの車載製品全般 プロジェクト内容：テストデータ解析システム/インフラ上でのアプリ/ダッシュボード開発 担当業務: 上記に関して、企画、提案、要件定義、開発、評価、リリース、ユーザ対応など全般 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 資格 『データサイエンティスト検定 リテラシーレベル』(合格レベル)のスキル BigData解析手法を用いたデータ解析システム(データベース＋アルゴリズム＋グラフ化)開発における実務経験(2～3年) Visualization技術(データの見える化)に関してのコーディング力 プレゼンテーション能力(自身の提案を適切に他者に論理的に伝える事が出来る) 半導体およびそのテスト手法の基礎知識 その他の情報 ルネサスは「人々の暮らしを楽（ラク）にする」技術で持続可能な将来を築いていく日本を代表する半導体企業です。自動運転やIoTなど多様な分野において、先進的な製品やソリューションを提供しています。当社の製品は、世界中の主要な電子機器メーカーに採用され、日々の暮らしに欠かせない身の回りのあらゆる電子機器に使用されています。 当社では世界25カ国の製造・開発・販売拠点において20,000人以上の従業員が働いています。グローバルチームとして、すべての従業員が、行動指針である「Renesas Culture」をもとに、互いに学習、協力、成長、目標に向けて前進しながら、日々さまざまな課題解決に取り組んでいます。 当社を取り巻く環境は近年の活発な大型M&Aを含めて、他に類を見ないほどダイナミックに動いています。今後もインフラやデータエコノミー関連の急成長市場でのシェア拡大や、産業/IoTや自動車分野でのプレゼンス強化を図ります。変化の激しい中、グローバルチームの一員として、私たちと一緒に持続可能な将来を築いていただける方をお待ちしています。...
Company Description Wafer prices for advanced processes are high, and the cost impact of manufacturing yield is very large. To improve yield, it is important to investigate the root causes of failures and improve manufacturing processes
企業概要 先端プロセスのウェハ価格は高く、製造歩留のコストインパクトは非常に大きい。 歩留向上のため、不良の真因を究明し、製造プロセスや量産テストを改善していくことが重要。 ルネサスでは、テストデータを基に、製造プロセス、設計情報、量産テスト環境などを組み合わせた高度なデータ解析を行い要因を特定、更にソフトウェアによる故障診断とハードウェハ解析を駆使した真因究明により、歩留改善につなげている。 しかし、最先端プロセス（3nm）の解析難易度が高くなっているため、先端データ解析技術開発のため人材を強化する。 求人内容 半導体製品のテストデータを統計解析手法や、BigData解析などのML/AI解析手法を駆使し、生産過程に潜む課題を抽出する事で、歩留改善やテスト効率改善を実現する。 担当技術分野：データ解析アルゴリズム開発 対象製品：R-Car/RH850などの車載製品全般 プロジェクト内容：テストデータ解析システム/インフラ上でのアプリ/ダッシュボード開発 担当業務: 上記に関して、企画、提案、要件定義、開発、評価、リリース、ユーザ対応など全般 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 資格 『データサイエンティスト検定 リテラシーレベル』(合格レベル)のスキル BigData解析手法を用いたデータ解析システム(データベース＋アルゴリズム＋グラフ化)開発における実務経験(2～3年) Visualization技術(データの見える化)に関してのコーディング力 プレゼンテーション能力(自身の提案を適切に他者に論理的に伝える事が出来る) 半導体およびそのテスト手法の基礎知識 その他の情報 ルネサスは「人々の暮らしを楽（ラク）にする」技術で持続可能な将来を築いていく日本を代表する半導体企業です。自動運転やIoTなど多様な分野において、先進的な製品やソリューションを提供しています。当社の製品は、世界中の主要な電子機器メーカーに採用され、日々の暮らしに欠かせない身の回りのあらゆる電子機器に使用されています。 当社では世界25カ国の製造・開発・販売拠点において20,000人以上の従業員が働いています。グローバルチームとして、すべての従業員が、行動指針である「Renesas Culture」をもとに、互いに学習、協力、成長、目標に向けて前進しながら、日々さまざまな課題解決に取り組んでいます。 当社を取り巻く環境は近年の活発な大型M&Aを含めて、他に類を見ないほどダイナミックに動いています。今後もインフラやデータエコノミー関連の急成長市場でのシェア拡大や、産業/IoTや自動車分野でのプレゼンス強化を図ります。変化の激しい中、グローバルチームの一員として、私たちと一緒に持続可能な将来を築いていただける方をお待ちしています。...
Company Description Wafer prices for advanced processes are high, and the cost impact of manufacturing yield is very large. To improve yield, it is important to investigate the root causes of failures and improve manufacturing processes
