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
30代後半
指名:5
最高額:ウィザード級
累計平均:790万円
野望:0からの機械学習技術導入を実現するプログラマ
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • AWS
  • Amazon Redshift
  • Machine Learning
  • scikit-learn
  • + more
30代中盤
指名:19
最高額:ウィザード級
累計平均:748万円
野望:コンピュータで感性をうまく扱えるようになる
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • TensorFlow
  • Python
  • GBDT
  • Google Analytics
  • Puppeteer
  • + more
30代中盤
指名:23
最高額:ウィザード級
累計平均:677万円
野望:社会的利益を創出する機械学習ソフトウェアを開発したい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • pandas
  • scikit-learn
  • AWS Batch
  • AWS
  • + more
40代前半
指名:8
最高額:ウィザード級
累計平均:728万円
野望:これが私の代表作です、と言えるような規模と品質のサービスを作り上げたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python2
  • Django
  • Elasticsearch
  • scikit-learn
  • pandas
  • + more
30代後半
指名:5
最高額:ウィザード級
累計平均:790万円
野望:データサイエンティストや機械学習エンジニアとして最新技術に触れられる環境で、ひたすら分析・開発していたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Team Foundation Server
  • Windows CE
  • μITRON
  • Assembler
  • C++
  • + more
30代前半
指名:21
最高額:ウィザード級
累計平均:754万円
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
40代前半
指名:11
最高額:ウィザード級
累計平均:829万円
野望:数理最適化と機械学習を用いた課題解決
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • PostgreSQL
  • AWS
  • Apache
  • TensorFlow
  • + more
40代前半
指名:11
最高額:ウィザード級
累計平均:771万円
野望:研究開発経験を活かして、海外でも活躍できるくらいのリサーチエンジニアとしての力をつけたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Java
  • Python
  • PySpark
  • JavaScript
  • Spring Boot
  • + 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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