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:16
最高額:ウィザード級
累計平均:669万円
野望:ゆとりを持つ
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Flask
  • TypeScript
  • Vue.js
  • scikit-learn
  • + more
20代後半
指名:5
最高額:ウィザード級
累計平均:831万円
野望:データサイエンスを用いてプロダクトやサービスのユーザー体験を向上させたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Docker
  • Git
  • Ubuntu
  • Python
  • scikit-learn
  • + more
30代中盤
指名:10
最高額:ウィザード級
累計平均:671万円
野望:風通しがよく、意欲的なチームを作れるプロジェクトマネージャーになりたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Swift
  • Kotlin
  • Ruby on Rails
  • Xcode
  • JIRA
  • + more
20代後半
指名:9
最高額:ウィザード級
累計平均:682万円
野望:他領域の知識を得意領域に活かせるスペシャリスト
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Java
  • Spring Boot
  • SQL
  • Jenkins
  • Git
  • + more
50代前半
指名:8
最高額:ウィザード級
累計平均:778万円
野望:あらゆる課題に対して、ヒアリングから提案、システム設計・開発までのソリューションをズバッ!と最短最適で実現し続ける
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • BigQuery
  • Google Analytics
  • SQL
  • Google Tag Manager
  • Python
  • + more
30代中盤
指名:11
最高額:ウィザード級
累計平均:820万円
野望:プロダクトの力でみんな(と自分)が楽になりたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Flutter
  • Ruby on Rails
  • React
  • BigQuery
  • Firebase
  • + more
30代前半
指名:15
最高額:ウィザード級
累計平均:743万円
野望:技術で面倒事をなくして、人々が本来やりたいことに力を注げるようにしたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • BERT
  • 自然言語処理
  • + more
30代前半
指名:5
最高額:ウィザード級
累計平均:730万円
野望:高度な数学力を駆使してプロダクトを意識した研究開発が行えるAIエンジニアとして、さらに専門性を高めていきたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • GitHub
  • Docker
  • MATLAB
  • AI
  • + more
20代後半
指名:5
最高額:ウィザード級
累計平均:800万円
野望:狭い範囲でも世界一
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Docker
  • TensorFlow
  • 信号処理
  • DNN
  • + 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:AIで社会課題を解決したい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Docker
  • PyTorch
  • scikit-learn
  • 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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