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実データまたはシミュレーションに基づく、統計モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証\n* 統計モデルの動作についてのステークホルダーに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証\n* 開発した統計モデルを運用するソフトウェアの開発\n* プレインテキストに代表される非構造化データから記憶事項を抽出するアルゴリズムの開発\n* 自然言語処理技術による教材開発プロセスの自動化\n* 記憶状況を推定するモデルの開発・改善\n* 契約組織の離脱予測とそれに基づく離脱抑止施策の実施\n使用言語/ツール/開発環境\n・サーバサイド: Scala(Play), C++\n・フロントエンド: Typescript, React, Redux\n・Android: Kotlin, C++\n・iOS: Swift, C++\n・インフラ：Google Cloud\n・データべース：MySQL\n・コード管理: GitHub\n・コミュニケーション：Slack\n・BIツール：Looker Studio\n・データウェアハウス: BigQuery\nRequirements\n私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。\nAIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。\n当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサの機械学習エンジニアにはデータ活用の最前線に立ち、これらのデータから記憶活動の本質を解明してMonoxerのプロダクトに接続することを期待します。\n業務内容\n* 新規案件の立ち上げ、関係者ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング\n* 対象となるプロセス等に関するデータの観察および分析\n* 統計的手法の応用による解決に適し、かつステークホルダーの要件を満たすを満足させるタスク定義\n* 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