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概要
30代中盤
指名:1
最高額:ノーマル級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:AIの知識をもっと深めて、様々な問題に取り組んでサービス化・リリースできるようになりたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • TensorFlow
  • MeCab
  • 自然言語処理
  • BERT
  • + more
30代中盤
指名:2
最高額:ノーマル級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:フルスタックエンジニアとして何でも任せてもらえるようになること
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • C#.NET
  • C#
  • Slack
  • Visual Studio
  • Git
  • + more
30代後半
指名:2
最高額:ノーマル級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:トップレベルの機械学習エンジニアになりたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Django
  • Docker Compose
  • Docker
  • AWS
  • Python
  • + more
30代前半
指名:0
最高額:--級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:AI時代に適応すること
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Next.js
  • NestJS
  • AWS Fargate
  • Prisma
  • AWS
  • + more
20代後半
指名:0
最高額:--級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:端的に言えば「スーパーマン」に近いジェネラリストでありながら、各ドメインへの深さを持たせられる人材になりたいと考えています。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • trocco
  • Datastream
  • Cloud Functions
  • SQL
  • Python
  • + more
40代前半
指名:0
最高額:--級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:処理時間の高速化とバグ探しがウリのバックエンドエンジニア
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Docker
  • Git
  • JIRA
  • NumPy
  • OpenCV
  • + more
30代中盤
指名:0
最高額:--級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:フルスタックおじさんになりたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • TensorFlow
  • OpenCV
  • NumPy
  • AI
  • + more
20代後半
指名:0
最高額:--級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:AIと機械学習の分野でさらに深い専門知識とスキルを磨き、リーダーシップの役割を果たす。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Jupyter Notebook
  • PyTorch
  • Optuna
  • scikit-learn
  • + more
30代中盤
指名:0
最高額:--級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:一目置かれるスーパーエンジニアになる
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Java
  • Ubuntu
  • JavaScript
  • Kubernetes
  • + more
30代前半
指名:0
最高額:--級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:世界水準の技術者となる。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • React
  • TypeScript
  • Jest
  • Next.js
  • Mac
  • + more

※ 開催中は現時点までの数字を表示しています。

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