Pick Up! カジュアル面談
ぶっちゃけトーク！機械学習 - 成功と失敗から学ぶモデル選びの極意
モデルの選定やモデル運用、あなたの一番の悩みポイントはなんですか？ このカジュアル面談では、現場で培われたリアルな経験を共有します。 成功事例はもちろん、失敗事例も赤裸々に語り、そこから得られた教訓を余すことなくお伝え！ 「なんであのモデルを選んだの？」 「結果だけ見れば成功だけど、実は裏でめちゃくちゃ苦労してた…？」 「逆に、やらかした時ってどう立て直す？」 「ディープラーニングじゃなくても勝てた理由」 課題に合わせた最適なモデルを選ぶための勘所、理想と現実のギャップを埋めるための チェックポイントなど、実践的なノウハウを知るチャンス！ ベテランエンジニアとのぶっちゃけトークを通して、 あなたのモデル選定スキルを一段階引き上げましょう。 日々の業務で直面する課題をざっくばらんに語り合い、解決の糸口を見つける時間にしませんか？
#機械学習エンジニア
Kibum Kim
データサイエンティスト
はじめまして、Kimと申します。 これまでデータサイエンスやエンジニアリングの実務からキャリアをスタートし、Yahoo! JAPANやAmazonでの大規模データ活用、Treasure DataでのCDP導入・AIモデル開発を経て、現在は株式会社ハイブアイキューでChief AI Officerを務めています。生成AIや企業独自データを活用し、クライアントのビジネス課題解決につながる仕組みづくりを...
kazk1018
機械学習エンジニア
ここ数年で注目されたデータサイエンティストやMLエンジニアですが、最近の転職活動を経て、私自身これからどういうキャリアを歩んでいくべきか非常に悩んでいました。面談の中では、そのときにどういうことを考えていたかをお話できると思います！
塩塚大気
機械学習エンジニア
高専を卒業し、大学院から東京大学に進学しました。 大学院では自動運転の研究を行い、そのまま自動運転を開発するTURINGに入社しました。 高専生は大学院で通用するのか。 大学院での研究をそのまま会社で活かせるのか。 新卒でスタートアップに就職するのどんな準備が必要なのか。 同じような境遇の方や、興味がある方とお話してみたいです！
奥村純
機械学習エンジニア
最近は、多くの会社でデータが蓄積され、様々なビジネス目的で活用が進んでいます。 一方で、データを実際に活用するためには、様々な悩みがついてまわるのも事実です。 ・データアナリストやデータサイエンティストのキャリアは長期的にどのように開発したらいいのか ・社内で他部門とどのように連携したらいいか ・データによる意思決定の支援をどのように評価するのか ・どのような組織設計をするべきか ・データ人材の...
鷲崎 海
機械学習エンジニア
機械学習についてはなんでも話したいです。特に、福岡で就職したいと考えている人だと嬉しいですが、機械学習エンジニアとしてのキャリアについてや、どんな仕事をやっているのかなども話せます。 音声処理が最近メインですが、画像処理、音声処理、自然言語処理は開発経験があるので、この分野の仕事に興味がある人も話したいです！