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:17
最高額:ウィザード級
累計平均:614万円
野望:世界規模のサービスの開発をする
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • PHP
  • Laravel5
  • AWS
  • AWS Elastic Beanstalk
  • MySQL
  • + more
30代中盤
指名:4
最高額:ウィザード級
累計平均:760万円
野望:シリコンバレーで働いてみたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Java
  • Spark
  • Elasticsearch
  • Fluentd
  • + more
30代中盤
指名:7
最高額:ウィザード級
累計平均:735万円
野望:3ヶ月の長期休暇が取得できるような高度な効率化
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Chainer
  • NumPy
  • scikit-learn
  • SciPy
  • + more
40代前半
指名:7
最高額:ウィザード級
累計平均:728万円
野望:情報検索・自然言語処理・機械学習の最先端の研究結果をサービスに取り込み、競争優位性を築けるエンジニアになりたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Elasticsearch
  • Perl
  • 機械学習
  • scikit-learn
  • Python
  • + more
40代後半
指名:4
最高額:ウィザード級
累計平均:657万円
野望:世界のコミュニケーションの多くを媒介するようなサービスを開発したい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • AngularJS
  • Node.js
  • Express
  • Ionic Framework
  • Onsen UI
  • + more
50代中盤
指名:1
最高額:ウィザード級
累計平均:--万円
野望:
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • NumPy
  • scikit-learn
  • GPGPU
  • C++
40代後半
指名:6
最高額:スター級
累計平均:768万円
野望:自分がやってきたサービス開発が事業の中心に据えられるようになりたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Microsoft Azure
  • Databricks
  • Python
  • PowerShell
  • Azure Pipelines
  • + more
30代中盤
指名:14
最高額:スター級
累計平均:686万円
野望:機械学習の専門性を高め、分析・モデリングを通して社会貢献する
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Jupyter
  • PyTorch
  • scikit-learn
  • transformers
  • + more
20代後半
指名:30
最高額:スター級
累計平均:659万円
野望:「価値を考え、価値を創り、価値を提供し続ける」フルサイクルデベロッパーとして活躍したい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Scala
  • Terraform
  • AWS
  • AngularJS
  • TypeScript
  • + more
30代前半
指名:6
最高額:スター級
累計平均:628万円
野望:グローバル(欧米圏)に活躍できるデータor機械学習エンジニアになりたいです。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • scikit-learn
  • GitHub
  • pandas
  • NumPy
  • XGBoost
  • + 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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