機械学習エンジニアとして、あなたは以下のような業務に携わります: ■実装・開発 Python/TensorFlow/PyTorchを使った機械学習モデルの設計・実装 データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル学習・評価 機械学習モデルのAPI化・本番環境へのデプロイ MLOpsパイプラインの構築・運用 データ分析基盤の設計・最適化 ■クライアント対応 クライアントのビジネス課題を機械学習で解決できるか検討・提案 データの収集方法や精度向上のための改善案を提示 モデルの予測結果や効果を分かりやすく説明 既存システムへのAI機能追加の提案 ■技術選定・学習 プロジェクトに適した機械学習アルゴリズム・フレームワークの選定 LLM、画像認識、予測モデルなど最新のAI技術の調査・検証 クラウドサービス(AWS/GCP/Azure)の機械学習関連ツールの活用 チーム内での技術共有・ナレッジ蓄積 ■マインドセット 「クライアントの成功」を常に念頭に置く モデルの精度だけでなく、実ビジネスでの実用性を重視する チームメンバーと一緒に、より良い解を目指す