データサイエンティストへ。基礎から始める機械学習エンジニア。初心者歓迎

ラクスパートナーズの正社員エンジニアとして、これからますます期待とニーズが高まる機械学習系プロジェクトに参画をしてお仕事をしていただきます。 最先端を行っているプロジェクトが多く集まる当社ならでは経験ができます。 【まずは研修スタート】 機械学習エンジニアになるために、数学の理論は必要か不要か。 ラクスパートナーズの機械学習エンジニア研修では「数学」を取り入れています。 機械学習やAIでは様々なツールやライブラリがあり、それらを利用して機械学習を実装することはできますが、当社の研修ではまずは数学を学習します。 ですので、数学が得意な方、数学が好きな方、数学の勉強に挑戦したい方など、数学を学習していくに当たり抵抗がない方が対象です。 （高校数学ⅡB程度の知識が必要になります） 【未経験から機械学習エンジニアになれる？】 入社後は機械学習研修にて知識を身に付けてもらいます。 Webエンジニア、インフラ／クラウドエンジニアの研修環境はすでに整っており、現在は機械学習エンジニアの育成に力を入れています。 機械学習やAIは、ニュースやメディアで取り上げられることが非常に増えていますが、機械学習エンジニアの定義はまだまだ整備されているわけではなさそうです。 ラクスパートナーズの機械学習エンジニアのメンバーとして、一緒に挑戦しませんか？ 【興味ある方へ】 経験者、未経験者問いません。 例えばWebエンジニアになってから、機械学習エンジニアになるという選択もOKです。 興味のある方、まずは、お話だけでもしましょう。 【研修内容】 ＜1ヶ月目：統計学／エンジニアリング＞ 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 ▼ ＜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 ▼ ＜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！ ■プロジェクト例 - 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 【研修後のサポート】 エンジニアデビュー後は個別でキャリアサポート担当が付き、エンジニアとして成長していくにあたってのサポートを行っています。 定期的な1on1も実施しており、スキルアップ・キャリアアップについての相談やアドバイスをしています。 また社内報や社内イベントで先輩エンジニアのキャリアについて知る機会も多くあり、ITエンジニアとしてキャリアアップしたい意欲がある方に対してラクスパートナーズは全力でサポートします！