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代後半
指名:12
最高額:ウィザード級
累計平均:769万円
野望:様々な領域のドメイン知識を駆使して価値を産み出せるデータサイエンティスト
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • NumPy
  • pandas
  • lightGBM
  • 機械学習
  • + more
30代後半
指名:7
最高額:ウィザード級
累計平均:862万円
野望:多くの人の課題解決ができる仕組みをたくさんデザインして技術を商品価値・お金につなげる
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Ruby on Rails
  • AWS
  • Google Cloud Platform
  • Terraform
  • scikit-learn
  • + more
30代中盤
指名:24
最高額:ウィザード級
累計平均:770万円
野望:機械学習エンジニアのスペシャリストになりたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • PyTorch
  • Python
  • AWS CloudFormation
  • AWS EC2
  • Amazon Elastic Load Balancing
  • + more
30代後半
指名:15
最高額:ウィザード級
累計平均:816万円
野望:
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • C#
  • Go
  • AWS Lambda
  • Amazon DynamoDB
  • Amazon Kinesis
  • + more
30代後半
指名:7
最高額:ウィザード級
累計平均:802万円
野望:データサイエンス (特に自然言語処理分野) で世の中を便利な社会にしたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Hadoop
  • SciPy
  • Amazon EMR
  • pandas
  • Python
  • + more
40代前半
指名:3
最高額:ウィザード級
累計平均:766万円
野望:毎日新しいことを学べる環境に身を投じて、日々ワクワクして過ごす
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
  • PHP
  • + more
40代中盤
指名:3
最高額:ウィザード級
累計平均:850万円
野望:ものづくりができる課題解決のプロフェッショナルデータエンジニアを目指す
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Excel VBA
  • PHP
  • AWS
  • Heroku
  • Ansible
  • + more
30代中盤
指名:17
最高額:ウィザード級
累計平均:682万円
野望:大規模なデータ組織をマネジメントする
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Docker
  • AWS
  • BigQuery
  • lightGBM
  • + more
30代中盤
指名:29
最高額:ウィザード級
累計平均:697万円
野望:ユーザニーズを捉えた事業開発のために、データを活用できる組織を作る
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • SQL
  • BigQuery
  • Tableau
  • Apache Airflow
  • Cloud Composer
  • + more
30代中盤
指名:5
最高額:ウィザード級
累計平均:800万円
野望:年収をあげたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Chainer
  • C++
  • Ruby
  • Python
  • PyTorch
  • + 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スカウトで、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、転職ドラフトスカウ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ください。
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