Tensorflow×データサイエンティストの案件一覧

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1件中 1件〜1件を表示中
  • 【AI/講師/6月~/フルリモート】AIエンジニア育成マンツーマン講師募集 の案件
    • ~ 600,000 /月
    • 全国(フルリモートのため)

    フルリモート

    副業OK
    職種
    データサイエンティスト
    業務内容
    【企業概要】
    プログラミングを通じて人生を前向きに変えたいと考える方を支援するため、マンツーマン形式のプログラミング学習サービスを提供しています。
    これまでに延べ28,000名以上の方に学習サポートを行ってきた実績があり、初心者の方からキャリアチェンジを目指す方まで、幅広いニーズに対応しています。

    【案件概要】
    自治体のDX推進やデジタル人材の確保・育成を支援する団体より受託した、若手エンジニア育成向け教育プログラムにおける
    AIコースのマンツーマン講師募集案件です。
    受講生一人ひとりに伴走しながら、基礎から実践・応用レベルまでのスキル習得を支援していただきます。
    これまでのご経験・スキルに応じて、初級・中級・上級のいずれかのレベルをご担当いただきます。

    【業務内容】
    ・若手エンジニア向け教育プログラムのマンツーマン指導
    ・レベル別カリキュラム(初級/中級/上級)に沿った学習サポート
    ・受講生の理解度・進捗に応じたアドバイス、学習方針の調整
    ・安易に答えを教えず、調べ方・考え方を導くコーチング型指導
    ・Git/GitHubを用いたプルリクエストベースのコードレビュー


    【担当レベル】
    ・初級(データ分析・機械学習基礎)
    ・ 中級(ディープラーニング・NLP)
    ・ 上級(AIアプリWeb化・生成AI連携)

    ◆稼働期間
    稼働スタート:2026年6月〜2027年1月
    6月:研修やキャッチアップ期間
    7月〜12月:指導期間
    1月:フォローアップ期間
    ◆稼働頻度
    平日:週5日/8h(メインの時間帯:13:00~22:00想定)
    ※ご経験次第で、稼働頻度については相談可
    求めるスキル
    ■ 必須要件
    ・エンジニアとしての実務経験
    ・受講生の理解度・課題を正確に把握し、言語化できるコミュニケーション能力
    ・受講生の「自走力」を育てるコーチング型の指導スキル
    ・Git / GitHub を用いたPull Requestベースのコードレビュー経験
     ※ 指導・教育経験がある方は歓迎(必須ではありません)

    ■ 担当レベル別必須要件
    ・ 初級(データ分析・機械学習基礎)
     Linux基本操作の実務経験
     Pythonを用いたデータ分析の実務経験(NumPy、pandas、scikit-learn 等)
     機械学習に必要な数学的知識
     線形代数、微分、確率・統計

    ・ 中級(ディープラーニング・NLP)
     TensorFlow または Keras を用いたディープラーニング実装経験
     CNN、転移学習 等
     自然言語処理の実装経験(Word2Vec、MeCab、spaCy、Transformers、BERT 等)

    ・ 上級(AIアプリWeb化・生成AI連携)
     Djangoを用いたWebアプリケーション開発経験
     OpenAI API 等の生成AIを活用したアプリケーション連携実装経験
     AI開発における倫理・安全基準・ガイドラインの基礎知識

    ■歓迎スキル
    ・Kaggle等のコンペティション参加経験
    ・MLOps(モデル運用・監視)の知見
    ・SQLを用いたデータ抽出・分析経験
    開発経験
    契約形態
    業務委託(準委任契約)
    契約元
    株式会社LASSIC
    エージェントから
    ★ 自治体DX/デジタル人材育成に直結する教育プログラムで、社会的意義の高い案件です
    ★ マンツーマン伴走型で、受講生一人ひとりの理解度に合わせた支援ができ、指導成果が見えやすいです
    ★ Pythonを軸に、データ分析〜機械学習〜DL/NLP〜生成AI連携〜Web化まで、幅広いAI実装領域に触れられます
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ここに掲載されている案件はごく一部です。
Remoguで扱う案件の約80%
非公開案件(Web公開NG)です。

80%が非公開案件
非公開の理由
Remoguが扱う案件の多くは、秘匿性の高いプロジェクト、開発案件です。
案件情報を介して企業の機密情報が競合企業に流出しないよう、情報の扱いに注意が必要と指導されている案件が多くを占めます。
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