オムニスでは、グループ会社の（株）ワールドと共同で機械学習を用いたファッションアイテムの需要予測やアパレル業務の効率化を支援するプロジェクトを立ち上げました。 ▼どんなデータを扱うのか？ （株）ワールドが保有する数多くの実地店舗やブランドの販売データ、工場の製造データ、ECサイトデータを取り扱います。 ▼データをもとに何をするのか？ 画像認識を用いて自動採寸システムを開発し、アパレル業界特有である”ささげ業務”の効率化に貢献することができます。 また、機械学習を用いて需要予測や販売データの解析をし、在庫過剰や販売機会の損失など、今までファッション業界が抱えてきた問題をテクノロジーの力で解決することが使命です。 ▼国内チームを発足するのはなぜ？ 現在、既に海外および国内でも機械学習チームが発足しております。今回は国内の機械学習チームと一緒にプロジェクトに進行していただける新たなメンバーを募集しています。 もちろん海外チームとも連携して動いていただきます。 ▼具体的にはこのような業務をイメージしています ◇ データ操作の実行 　・データのクリーニング、フォーマット、統合 ◇ 機械学習モデルのデザイン、実装、トレーニング、実行結果の検証　 　・機械学習パイプラインのマイルストーンとタイムライン作成 ◇ 学習モデルのセットアップ・デプロイ ◇ クライアントとのコミュニケーション 　・クライアントが抱える弱点や課題を見つける 　・クライアントが解決したい課題への理解 　・機械学習を用いた解決法の提案と実装 　・必要となるデータの理解・検出 など 【必要条件】 ◇ スキル 　- Python 　　Pandas, Numpy, sklearn, Keras, Matplotlib, Chainer, Tensorflow, OpenCV, pytorchの理解・知識 　- 画像認識 　- 論文実装の経験 　- 数学的な基礎的知識　 　　統計学、線形代数 ◇ 機械学習 　- 機械学習モデルの開発への基礎的な知識 ◇ 経験 　- 機械学習を利用したシステム開発経験 　（開発経験は自社、フリーランスのプロジェクト、個人のプロジェクトでもOK・チームで開発した経験でも良い） 　- 開発のプロセスを説明できる（パイプラインの説明） 【歓迎スキル・経験】 ◇スキル 　- Python 　　 pandasを用いたデータ加工・前処理 　　 numpyを用いた数値計算 　- github flowの理解 ◇ 経験 　- tensorflow,tensorflow-servingなどの経験 　- flask・responderなどのweb frameworkの実務経験 　- エンドユーザー・クライアントがいる機械学習モデルの開発経験 ▼こんな人と一緒に働きたい！（一つでも当てはまる方はぜひご応募ください） ・チャレンジし続ける ・協調性・柔軟性がある ・自ら行動を取り、変化を楽しむ ・あらゆる角度から物事を捉え、考えた上で解決法を導く ・新しい技術に興味がある ・互いにコミュニケーションを取り、新しい情報の共有をする ・チームとして課題解決ができる ▼主な事業内容 ・ファッションレンタルサービス 　現行のSUSTINAに加え、新しいレンタルサービス ・カスタムオーダーサービス 　アプリ上で簡単にカスタムオーダーできるサービス ・自動採寸 　商品の撮影画像から自動で寸法測定 ・需要予測 　必要な生産量、生産されたアイテムの配置をAIにより予測 　　　　　　　　　　　　　　　 etc... ＜主な開発環境＞ インフラ：Google App Engine, Google Kubernetes Engine DB：MySQL, Firestore (Firebase) フロントエンド：Javascript (Vue.js) バックエンド：Golang 使用ツール：Slack、Kibela、Backlog、Google Meet、Google Drive、Figma