scikit-learn経験のあるユーザー一覧(累計)

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ユーザー
概要
30代前半
指名:3
最高額:ウィザード級
累計平均:716万円
野望:インフラも含めたデータ分析能力を身に着ける
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • Docker
  • Python
  • GPU
  • + more
20代後半
指名:23
最高額:ウィザード級
累計平均:728万円
野望:専門領域を活かして社会の基盤をつくりかえるようなインパクトのあるプロダクトを生み出す!
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • BigQuery
  • Google Cloud Platform
  • Python
  • Polars
  • 時系列分析
  • + more
20代後半
指名:16
最高額:ウィザード級
累計平均:625万円
野望:キャリアの方向性を決める
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Ruby on Rails
  • Ruby
  • React
  • TypeScript
  • JavaScript
  • + more
30代中盤
指名:26
最高額:ウィザード級
累計平均:720万円
野望:事業的な視点まで考慮してプロダクト・事業開発を担えるエンジニア
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • AWS
  • Python
  • Java
  • shell script
  • Docker
  • + more
30代前半
指名:9
最高額:ウィザード級
累計平均:721万円
野望:技術を詳しく理解しプロジェクトをリードできるデータサイエンティストになる
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • HiveQL
  • Presto
  • PySpark
  • Machine Learning
  • + more
40代中盤
指名:3
最高額:ウィザード級
累計平均:800万円
野望:機械学習エンジニアとして技術を追求しつつ、クラウドエンジニアとしての技術と実績もつけたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • spaCy
  • MeCab
  • GitLab
  • pandas
  • + more
30代中盤
指名:32
最高額:ウィザード級
累計平均:707万円
野望:明確な武器を自覚し、自身も会社の武器となる
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Node.js
  • Solidity
  • Express
  • MongoDB
  • truffle
  • + more
30代後半
指名:1
最高額:ウィザード級
累計平均:--万円
野望:実力を備えたAI/DXプロジェクト推進者
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • scikit-learn
  • pandas
  • Docker
  • 機械学習
  • + more
30代中盤
指名:2
最高額:ウィザード級
累計平均:--万円
野望:機械学習・データ分析を利用した製品の改善・ユーザーの課題解決
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • PyTorch
  • Docker
  • 機械学習
  • Object Detection
  • + more
40代中盤
指名:1
最高額:ウィザード級
累計平均:--万円
野望:一緒に働ける仲間、コミュニティの獲得
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • PHP
  • Wireshark
  • Elasticsearch
  • AWS
  • Linux
  • + more

※ 開催中は現時点までの数字を表示しています。

scikit-learn経験のあるエンジニアの年収・転職に関する情報
このページでは今までの転職ドラフトで、scikit-learnの経験をもつエンジニアが企業からどれくらいの年収で指名(スカウト)されたかを公開しています。記載されている年収の金額は企業からのリアルな提示年収のため、scikit-learn経験のあるエンジニアの市場価値の傾向をつかむことができます。なお、転職ドラフトに登録すると伏せられた年収が見えるようになります。自分と似たようなスキルを持つユーザーを検索すれば転職活動やキャリアップの参考にも。職務経歴書(レジュメ)を公開しているユーザーもいるので書き方の参考にしてみても良いかもしれません。
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