職務内容
資産運用系アプリ開発に、
MLエンジニアとして携わっていただきます。
ニーズ予測や提案すべき商品の予測を行うモデルの検証、開発をご担当いただきます。
求めるスキル
・SQLを用いたデータ抽出、整形の経験
・Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験
・基本的な機械学習モデルやアルゴリズムの知識
【歓迎スキル】
・BERT/GPT-3といった、自然言語に適用できる最新の機械学習モデルに関する知識
・Rustを用いた機械学習モデルの開発経験
・Kubernetesやそのマネージドサービス(EKS/ GKS)などを使った開発、運用経験
精算・お支払い
精算条件
標準となる稼働時間が定められている場合、その契約上、稼働時間が上限値を超過したり、反対に下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されることになります。
ここではこのような精算のある契約を「有」、精算のない契約については「無」と表記しています。
有
精算基準時間
標準となる稼働時間の上限値・下限値です。
業務委託案件の契約上、稼働時間が上限値を超過したり、下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されます。
140時間 ~ 180時間
支払いサイト
報酬お支払いまでの期間です。基本、月末締め翌月15日払いの15日サイトをとっています。
※業務委託契約のみに適用
※参画する現場により変動する場合があります。
15日
人々の生活と資産に関わる諸問題を解決する
サービスを展開しており、今勢いのある企業です。
ベンチャー企業での参画経験のある方や
主体性をもって作業を行える方ににマッチします。
基本的にはフルリモートでの作業を見込んでおります。
※担当者は変更になる場合がございます