機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 4ページ目

作業内容 【業務内容】 クラウドパッケージ向け内視鏡診断支援AIアドオン機能の開発 【担当】 【製品部門】クラウド向けAIエンジニア 【開発環境】 クラウド環境: AWS, GCP, Azureなど 言語 : Python/C＋＋など フレームワーク : PyTorch/TensorFlowなど コミュニケーション: Slack, Chatwork, Trelloなど 計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー その他: Jenkins, Redmine, Docker, Kubernetesなど ※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、LLMを使ったプロダクト開発、運用 ・案件の要件定義をPMと行う ・前処理 ・機械学習モデルの構築 ・モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用）

作業内容 税関貿易システム（NACCS）における申告内容の訂正確率予測・正解レコメンドモデルの構築 ユーザーが入力した申告内容に対して、間違っている項目を判断して正解をレコメンドする機械学習モデルを構築する業務になります。 具体的には以下の業務を実施します。 ・データの前処理から予測モデルの構築・検証 ・作業進捗の週次報告 ・分析結果報告書の作成・報告

作業内容 想定される作業内容　・既存の不良判定/故障予兆検知モデル精度向上　・コードのエラー発生原因の特定・修正　・お客様のシステムへの組込みを想定したAIモデルの設計

作業内容 これまで多くのアプリ受託を行われていた企業様が新たにAIラボを立ち上げられ、分析基盤を構築されました。 それに伴い、実際に分析やAI実装を行っていただけるエンジニアの方を募集されています。 ・Webサイトのアクセスログ解析 ・ECサイト・ポイントサイトにおけるユーザーインサイドの深堀り ・レコメンド構築 ※さまざまなエンド企業にあわせ分析PJがございます。

作業内容 大手人材系クライアントが運営するサービスの分析用データマート設計・開発、マート作成後のBIツールによる可視化をメインに行なっていただきます。 プロダクトのデータアナリティクス部門のため、ゆくゆくはデータ活用施策支援や企画まで幅広くお任せいたします。

作業内容 HR系のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます

作業内容 [ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア - 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」 - ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ (a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる) (b)機械学習モデルのPoC 　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか 　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか） 　(b-3)PoC結果のレポーティング (c)モデルのWebアプリケーションへの実装 　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装 　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

作業内容 【案件概要】 案件内容(業務内容)： 売上予測をするAIを構築し、精度の安定・属人化を解消をさせる。 SCMにもゆくゆくはつなげる。

作業内容 ■概要 動画を解析し、3Dモデルを作成し、モデルに対して点数等を表示させるサービス開発のデータサイエンティストを担当いただきます。■業務 ・論文読解・データ処理、分析、モデル設計構築 ・上記に付随するドキュメンテーション■環境 Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender

作業内容 従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使してスマート店舗を実現していくことが最大目的。既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、実証実験(PoC)段階のものも多数。内容：・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。　・需要予測した結果を基づいて、発注システムに組み込んでいく。

作業内容 ■業務内容 　機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、 機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。 具体的には、下記の業務を担当します。 ・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上 ・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案 ■業務の特徴： ・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。 ・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。 ■主に利用している技術 Golang Python Tensorflow, MySQL

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 自社AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発をご担当いただきます。 ■詳細 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 ■開発環境 ・開発言語：Python ・インフラ：AWS ・AWS製品：ECS,S3,Step Functions,Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 案件内容(業務内容)： 顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。 ・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール ・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール 対象データ：顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ 対象環境：IDAP(統合分析環境)

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 データエンジニアとして、ビッグデータ解析/分散処理基盤開発をお任せします。 親会社との連携もできるようになりました。 今後様々な連携を行っていく上でのデータ基盤開発を強化していく方針であり、その推進をお願いできればと考えております。 ■具体的な作業内容 ・AWSを利用したビッグデータ解析～分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計 ・実装、運用フロー自動化の提案、実装 ・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定 ・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど)に応じたデータセットの作成 ・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、Git、CI/CDの仕組み作りと維持

作業内容 【業務概要】新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂きます。 現在MVPの開発段階のため、ご参画頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担って頂きます。 【具体的な業務】新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。 機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。 ◇利用技術・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

作業内容 【概要】 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語： Python ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。 （所属はR&D事業部） ・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助 ・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装 ・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

作業内容 【案件概要 】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます。【業務内容】 ・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。 └各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

作業内容 国の研究開発事業にて研究を進めているリサーチャーと協力・議論しながら、主にエンジニアリングを担当いただきます。 研究内容を理解した上で、深層学習や機械学習を用いたデータ分析などを用いた実装に落とし込み、研究活動を前に進めていただきます。 ・リサーチャーとの定期的な議論 ・研究の目的に応じたアルゴリズムの選定、開発作業 ・先行研究の実装再現

作業内容 機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。 具体的には、下記の業務を担当します。 ・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案 ・投稿写真、スナップ写真の画像認識向上

作業内容 従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使してスマート店舗を実現していくことが最終目的。現状：既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、実証実験(PoC)段階のものも多数。内容：・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 某社クライアント(HR系)のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます。 ■具体的な作業内容 ・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う └各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

作業内容 IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。 既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。 ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。 既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、 まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。 開発環境： 言語：Python 3.9/higher 基本ライブラリ：Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib

作業内容 全国の入札情報を一括検索・管理できるSaaS Webサービスを展開している企業内で、機械学習エンジニアを募集しております。 具体的な業務内容としては以下の通りです。 ・モデル開発に必要なデータの洗い出し ・モデル開発のための検索的データ分析（EDA） ・モデル開発のための特徴量選定 ・モデル開発のための機械学習手法選定 ・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング ・開発したモデルのオフライン性能検証 ・オフライン性能検証結果のレポーティング ・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築 ・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング 技術環境： ・分析基盤：未定 ・統合分析環境：SageMakerもしくはVertexAI ・BIツール：未定 ・CI/CD：CircleCI ・コンテナ技術：AWS ECS/Fargate ・ワークフローエンジン：AWS Step Functions ・監視ツール：Datadog/CloudWatch ・インフラ構成管理：Terraform ・コード管理：GitHub ・ツール類：Slack

作業内容 ■プロジェクト： 大手通信キャリアのメディア「メニュー」「ポイントクラブ」「マイマガジン」等のレコメンドエンジンの運用、結果分析、チューニング お客様に最適なコンテンツを提供するために、日々機械学習やロジックのチューニングを行っているチームへのアサインになります。 そのレコメンドエンジンの施策データ分析や、ロジックのチューニング・モデル生成等を担当して頂きます。 ■作業内容 ・pythonやAWS SageMakerを活用し、大規模な記事閲覧データからのレコメンドエンジンの施策データ分析 ・お客様の閲覧記事の自然言語処理やキーワード抽出等を行う作業 ・AWS構成/活用の最適化方針策定

作業内容 新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。 ・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA ・機械学習アルゴリズムの設計・実装 ・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 ・機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 ・また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。【概要】 新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂いただきます。 ご入社頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます。 既存の電子薬歴サービスを提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。 当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の開発メンバーになります。【開発環境】 言語＿＿＿＿：Python,TypeScript ＤＢ＿＿＿＿： ＦW＿＿＿＿： 環境・ＯＳ＿：AWS (Amazon Web Services),AWS Lambda

作業内容 AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

作業内容 【募集背景】 ・人員不足 ・サービス力向上 【案件概要】 現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。 サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。 現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。 【業務内容】 ・MLモデル構築 ・ML/DL技術を用いた新機能開発 ・実装もスコープに入る可能性あり

作業内容 ■概要 サービス成長のために必要があればなんでも挑戦したい方、ユーザー視点でサービスの成長を一緒に考えていける方をお待ちしております。 私たちは香水だけでなく、香りを軸にしたECプラットフォームを目指しています。 香りに関するデータを武器に、香り×テクノロジーの領域を一緒に切り拓いていく仲間を募集しております。 「嗅覚」は五感の中でも抽象的であり、表現することが難しい領域です。 だからこそ、私たちが持つ香りに関するデータを元に香り表現を設計することに大きな価値があります。 ■具体的な作業内容 [ 職務内容/本ポジションについて ] ・機械学習エンジニアとしてサービスの改善／開発を行っていただきます。主にデータを活用したアルゴリズムの開発とその基盤開発を担当していただきます。 ・機械学習技術を用いたサービス開発および改善。具体的には推薦システムや診断といったサービスに従事していただきます。 ・機械学習モデルの安定的な運用、基盤整備(ML Pipeline/MLOps) ・香りのデータを活かしたチャレンジングな課題の解決(R&D) ・データ利活用のためのデータ基盤整備(Data Engineering/Data Pipeline)