Python × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 5ページ目

作業内容 ・0→1のDXソリューション開発。 ・生成AI（LLM/RAG等）を用いた業務自動化・意思決定支援ツールの設計、プロトタイプ開発 ・AWS環境におけるWebアプリケーションのスクラッチ実装（フロント〜バック〜インフラ） ・アジャイルチームのリード、技術選定、コードレビュー、進捗・品質管理

作業内容 【募集背景】 社内業務マニュアルの構造化による品質の標準化と属人化の解消、AI検索・回答による照会業務や作業負荷の削減、AIが活用しやすいデータ基盤構築による高度な業務ナレッジ活用の実現を目的としております。 【作業内容】 社内業務マニュアル（事務手続書）を構造化データ化し、検索・探索・作成・閲覧機能を備えた業務ナレッジ活用基盤を開発していただきます。検索AI（RAG）・ナレッジグラフ・AI Agent等を活用し、MVP（プロトタイプ）の開発および実効性検証を実施していただきます。 【求める人物像】 新しいAI技術や検索技術のキャッチアップに積極的で、自ら課題を整理しながらプロトタイプ開発と検証を推進できる方を求めております。関係者と連携しながら業務ナレッジ活用のあるべき姿を議論し、柔軟に仕様調整ができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 業務マニュアルの構造化から検索AIやナレッジグラフ、AI Agentまで一連の技術を実案件で試行できる環境であり、最新のAI検索基盤の知見を蓄積していただけます。MVP開発から実効性検証まで携わることで、上流から実装・検証までの一連の経験を積むことができます。 【開発環境】 Azure上でのWebアプリケーション開発環境にて、Python、Azure AI Search、ベクトルDB、RAG、ナレッジグラフ、AI Agentなどを用いて開発を行っていただきます。

作業内容 【募集背景】 不動産売買のDXを推進するプラットフォームにおいて、生成AIを活用したプロダクトの強化および新規ツール開発を行うための体制強化としての募集です。 【作業内容】 生成AIを用いたソリューションの企画および実装を行っていただきます。複数のLLMモデルを用いた検証や精度比較を行い、その結果を踏まえて既存プロダクトや新規ツールへの組み込みを進めていただきます。アプリケーションへの実装に加え、継続的な精度向上を実現するための仕組みづくりも担当していただきます。 【求める人物像】 生成AI技術への関心が高く、新しい技術やライブラリを主体的にキャッチアップできる方を求めています。プロダクト志向を持ち、ユーザー価値を意識した提案や改善を自ら推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 不動産領域におけるDX推進に直接関わりながら、LLMをはじめとした最新の生成AI技術を実サービスに適用する経験を積むことができます。0→1フェーズのプロダクト企画から開発まで一貫して関与できるため、技術的なスキルだけでなくプロダクト開発の上流工程にも深く関わることができます。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScriptとReact.js、Next.jsを用い、バックエンドはTypeScriptおよびNode.js、必要に応じてPythonを利用いたします。インフラにはGoogle Cloud PlatformとTerraformを用い、GitHubやSlack、Notion、Google Workspaceなどのツールを活用して開発を行います。

作業内容 【募集背景】 医療分野に強みをもつ医療特化型エンジニアリングカンパニーとして、医療機関での課題解決やAI・IoTをはじめとする先端技術の開発・実装を行っています。生成AIを活用した新しいサービス開発を加速させるため、機械学習エンジニアを募集しています。 【作業内容】 AI診療支援ツールの導入・活用を支援しつつ、顧客からのフィードバックをプロダクト改善へつなげていただきます。 ・機械学習モデルの開発・運用（NLP、生成AIを中心としたモデル活用） ・プロンプト設計・チューニングを含むプロンプトエンジニア業務 ・カスタマーサクセスと連携した要件整理および技術サポート ・プロダクト改善のためのデータ解析およびモデル改善提案 【求める人物像】 技術とコミュニケーションのバランスが取れており、論理的思考力を持って問題の根本原因を追求できる方を求めています。医療機関のスタッフや社内メンバーと円滑にコミュニケーションを取りながら、顧客の現場に寄り添い主体的に対応いただける方を想定しています。 【ポジションの魅力】 スタートアップらしいスピード感のある環境で、自らのアイデアを形にしながらサービスの進化に直接貢献できるポジションです。「技術×ビジネス」を横断するキャリアを築くことができ、LLMや生成AIを活用した先端領域で経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを用いた機械学習・生成AIモデル開発環境での業務を想定しています。クラウド環境や各種ライブラリ・フレームワークを活用しながら、NLPおよびLLM関連の開発を行っていただきます。

作業内容 【募集背景】 仕様調査支援を目的とした業務固有知識に特化したAIを開発し、調査業務の効率化と精度向上を図るためのプロジェクトです。 【作業内容】 オフライン環境で利用可能な仕様調査支援向けAIの開発を行っていただきます。一般的な知識ではなく業務固有知識を追加学習させることで精度向上を図っていただきます。GraphRAGやファインチューニングなど、その他有効な手法を検討しつつ、モデルの選定、チューニング、チューニング前後のモデル検証および評価報告を実施していただきます。 【求める人物像】 業務固有ドメインの理解を深めながら、最適なAIモデル構成やRAG構成を自ら提案し、検証を回しながら粘り強く精度改善に取り組んでいただける方を求めています。また、新しいAI技術やフレームワークのキャッチアップに積極的で、関係者と連携しながら柔軟に進めていただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 オフライン環境かつ業務固有知識に特化したAI開発に携わることで、生成AIやRAG、ファインチューニングなどの先端技術を実務レベルで活用しながら、要件定義からモデル検証・評価まで一連のプロセスに関わることができます。ローカル実行を前提としたモデル運用ノウハウを蓄積できる点も魅力です。 【開発環境】 LinuxサーバやDockerなどのインフラ環境上で、Pythonおよび各種オープンウェイトモデルを用いて開発していただきます。OpenAI APIやTransformer系ライブラリ、RAG関連コンポーネントなどを組み合わせて環境構築および実装を行っていただきます。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手通信キャリアが展開するサービスにおいて、 AIの活用推進およびDifyを用いたAIアプリケーション開発支援をご担当いただきます。 利用環境やセキュリティ要件による制約がある中で、 AI駆動開発の実現に向けた技術検証や課題解決を推進していただくポジションです。 主な業務は、ローカル開発環境の構築、生成AIやLLMを活用したアプリ開発、 AIのテスト・評価、既存プロジェクトの引き継ぎおよび継続対応です。 クライアントの運用ルールに沿って柔軟かつ主体的にプロジェクトを推進していただくため、 これまでのご経験を活かした高いパフォーマンスが期待されています。

作業内容 実装,運用・保守,データ分析 産業向け外観検査システムを開発する企業で、AIと画像処理のパイプライン実装をご担当いただきます。 同社は製造業の現場でAIを実運用させることに特化した開発会社で、2D/3Dセンサー、AI、現場ノウハウを統合してシステムを提供しています。 具体的には、3D点群や2D画像の前処理、特徴抽出、異常検知モデルの開発、GPU推論の最適化、そして現場PCへのデプロイを行います。 また、お客様の現場での画作り、パラメータ調整、判定基準の合わせ込み、センサーメーカーや装置メーカーとの技術連携も業務に含まれます。 「論文で終わらず、現場で実際に動くAI」に価値を感じ、AIの限界と現場の制約の両方を理解し、対応できる方を歓迎します。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,データ分析 建設分野のSaaS事業にて、業務プロセス全体の自動化・効率化を推し進めるAI・データエンジニアを募集します。 試験的な検証で終わらせず、本番運用に耐えるデータ処理基盤やMLOps、評価・監視、データ品質の仕組みまで整え、複数のAIを組み合わせたアーキテクチャづくりを目指します。 担当いただく主な領域は次のとおりです。 ・各種AI機能の開発と精度向上、それらを組み合わせたワークフローの構築 ・業務データを起点としたデータ基盤やデータ処理の設計・構築、ETL/ELTの整備と自動化 ・利用状況やAIの効果に関する分析、指標のレポーティング ・MLOps基盤の整備、監視や精度の管理、AI APIの性能・コスト最適化 ・LLMやRAG、ファインチューニングなど新しいAI技術の検証・導入、試作やPoC

作業内容 ・ワット・ビット連携関連実証に基づき、学術クラウド基盤mdx上のAI推論サービスを舞台とした、 　先端生成AIアプリケーションの試作、検証、およびモデルの最適化開発をご担当いただきます 。

作業内容 ・エンタメ業界向け業務効率化支援案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-現行作業プロセスの課題抽出 　-生成AIや各種ツールを活用した作業自動化の構築および実装 　-組織内メンバーに対する生成AI活用ナレッジの展開

作業内容 【募集背景】 大手鉄道会社や大手通信企業向けに、AzureをベースとしたAIエージェント基盤を新規構築するプロジェクトとなります。 【作業内容】 顧客要求一覧の整理などの要求整理支援を行います。要件一覧の整理や作成などの要件定義支援を行います。AIエージェント基盤の機能設計や、基本設計書・詳細設計書などの設計書作成を行います。Python等を用いたAIエージェント実装およびAzure OpenAI ServiceやAzure Functions等の実装を行います。単体テスト・結合テストの実施やテスト計画書・テスト仕様書の作成を行います。顧客要望に基づく製品説明資料など各種資料作成も行います。担当フェーズはご経験やスキルに応じて調整いたします。 【求める人物像】 ウォーターフォール型の開発プロセスに沿って、要件定義からテストまで主体的に取り組んでいただける方を求めています。大手企業向けの基盤構築において、関係者と連携しながら粘り強く業務を推進していただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 既存システムへの機能追加ではなく、生成AIを利活用するためのAIエージェント基盤そのものを一から構築するフェーズに参画していただけます。要件整理から設計、開発、テストまで一連のプロセスに携わることができ、大手企業の生成AI活用基盤づくりを経験できる点が魅力です。 【開発環境】 Azureをベースとしたクラウド環境において、Azure OpenAI ServiceやAzure Functionsなどを用いてAIエージェント基盤を構築いたします。開発にはPython等の言語を利用いたします。

作業内容 【募集背景】 AI.netは、「やりたい」と「できる」の融合で社会に貢献し、充実した豊かな人生を共に創るという強い信念のもと、2024年3月、SI事業と再生可能エネルギー（太陽光発電所）開発を担うグループ企業の統合により誕生しました。 【作業内容】 AIテックリードや国、自治体、大学、電力会社、メーカーとスピード感をもち連携しながら、研究開発の加速、顧客体験の革新、未来を拓くAI技術に関する業務領域に対応していただきます。 具体的には、最新の科学論文と生成AI技術を駆使したPoC開発、AIアプリケーションの設計・実装・テスト、LLMの技術探求、AIチャットボットの開発、プロンプトエンジニアリングの実践などを行っていただきます。 当社およびグループ会社が展開するクラウドソリューションの企画段階から参画いただき、PoCを経てローンチまでを担当していただきます。 【求める人物像】 新しい状況を学び、それに適応できる有能な人材を求めています。常に影響型リーダーシップを発揮し、あいまいさを許容しながら積極的な行動がとれ、協調性があり、探究心をもっている方を歓迎いたします。成果をあげるために必要なスキルを備え、礼儀正しく謙虚である方を求めています。 【ポジションの魅力】 太陽光発電所ソリューションや蓄電所ソリューションに関するクラウドソリューションの企画からPoC、ローンチまで一連のプロセスに関わることができます。 【開発環境】 生成AI技術やLLMを活用したPoC開発およびAIアプリケーション開発を行っていただきます。

作業内容 【募集背景】 クライアントのプロダクトにおいて、VLMやLLMを活用した新機能やサービスの可能性を検証するため、研究開発およびプロトタイピングを推進できる専門人材を募集しております。 【作業内容】 VLM/LLMおよび物体認識モデルを対象とした実験設計、Pythonを用いたプロトタイプ実装を行っていただきます。図面やP&ID等の画像データに対して、線検出や関係性抽出を含む画像解析および評価設計を実施していただきます。実験結果の整理・ドキュメント化を行い、再現性のあるコードとして納品していただきます。クライアント側の小規模研究チームと連携しながら、スポット担当者として自走的に実験から成果物の取りまとめまでを遂行していただきます。 【求める人物像】 自ら課題を設定し、実験計画から実装、検証、改善まで主体的にやり遂げられる方を求めております。論文や技術情報から必要な知見を素早くキャッチアップし、手を動かしながら検証を進められる方、関係者と適切にコミュニケーションを取りつつ成果物に落とし込める方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 最先端のVLM/LLMおよび物体認識技術を用いた研究開発に携わることができ、構造化画像データの解析と組み合わせた高度な実装・評価経験を積むことができます。少数精鋭の研究チームと協業しながら、自身の裁量で実験設計からプロトタイプ開発まで一連のプロセスをリードできる環境です。 【開発環境】 Pythonを中心とした機械学習・深層学習環境上で開発を行います。必要に応じてPyTorchやTensorFlow、Hugging Faceなどのライブラリやフレームワークを活用し、VLM/LLMや物体認識モデルの実験・評価を進めていただきます。

作業内容 【募集背景】 大手メーカーにおける最先端の画像処理・3D空間認識技術を用いた開発プロジェクトにおいて、専門性の高いエンジニアを必要としているための募集となります。 【作業内容】 SfM（Structure from Motion）技術を用いた道路のわだち掘れ量の自動算出システムの開発・アルゴリズム実装をご担当いただきます。カメラ画像から3D点群データを生成し、ノイズ除去や平面推定を行ったうえで、断面形状の解析および計測精度の検証・改善まで一連の工程を実施していただきます。 【求める人物像】 仮説検証を自走して繰り返せる方を求めています。また、チーム内でコミュニケーションを取りながら協調的に業務を進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のコンピュータビジョンおよびSfM技術を活用し、実世界の計測・評価に直結するシステム開発に携わっていただけます。アルゴリズム設計から検証・改善まで一気通貫で関われるため、専門性を高めつつ幅広い工程を経験できるポジションです。 【開発環境】 PythonおよびOpenCV、NumPy、SciPyなどの数値計算ライブラリを用いた開発環境を想定しています。また、COLMAPやOpenSfMなどのSfMツールを併用した開発を行います。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション Tech Leadと連携しながら、拾得物登録・管理画面を中心に、要件変化の大きいPoC環境下で設計からリリースまでを主体的に推進し、サービスの立ち上げと改善に貢献していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） ・React、Vite、TypeScriptによるSPA開発 ・スマートフォン／PC対応のレスポンシブUI実装 ・拾得物の登録・編集・検索・管理画面の開発 ・AWS Lambda＋API GatewayによるバックエンドAPI開発 ・PostgreSQL（Aurora Serverless v2／Aurora Data API）を用いたデータ登録・検索 ・S3画像アップロード、CloudFrontによる画像配信 ・Cognitoを用いた認証・認可 ・SQSを用いた非同期処理 ・LLM／Embedding、ベクトル類似度検索、LINE Messaging API／Webhook連携 ・単体／結合テスト、コードレビュー ・技術課題や仕様上の懸念点の整理・共有 関わるサービス・プロダクト ■企業について ビル警備会社・ビル管理会社向けにサービスを展開している企業です。 ■プロダクトについて ビル警備会社・ビル管理会社向けの「落とし物管理AIサービス」です。LINE問い合わせ×AI検索（キーワード＋ベクトル類似度）を活用し、実利用を前提としたMVP開発〜限定ローンチ後の改善までを推進しています。 ■募集背景 PoCにおいて、MVP開発〜限定ローンチ後の改善までを加速させるため、設計から実装まで主体的に推進できるフルスタックエンジニアを募集します。 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS

作業内容 【募集背景】 大手企業における生成AI活用基盤の新規構築プロジェクトにおいて、AIエージェント基盤の立ち上げを推進するための体制強化を目的としております。 【作業内容】 大手企業向けにAzureをベースとしたAIエージェント基盤の新規構築に携わっていただきます。顧客要求一覧の整理や要件一覧の整理・作成といった要求整理支援・要件定義支援を行い、AIエージェント基盤の機能設計や基本設計書・詳細設計書の作成を実施していただきます。開発フェーズでは、Python等を用いたAIエージェント実装やAzure OpenAI Service・Azure Functions等の実装を行っていただきます。テストフェーズでは、単体テスト・結合テストの実施およびテスト計画書・テスト仕様書の作成を担当していただきます。また、顧客要望に基づく製品説明資料等の各種資料作成も行っていただきます。 【求める人物像】 顧客要求を丁寧に整理しながら、要件定義から設計・開発・テストまで一連のプロセスを主体的に推進できる方を求めております。技術タスクを自ら設計し進捗管理を行える方や、品質に対して責任感を持ち、不安要素の洗い出しやレビューを通じて品質担保を主導できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 既存システムへの機能追加ではなく、企業の生成AI利活用の土台となるAIエージェント基盤そのものをゼロから構築するフェーズに参画いただけます。要件整理からテストまで一連の工程に関わることで、生成AI活用基盤づくりの知見を幅広く獲得でき、大手企業向けのAIエージェント基盤構築経験を積むことができます。 【開発環境】 Azureをベースとしたクラウド環境上で、Azure OpenAI ServiceやAzure Functionsを活用したAIエージェント基盤をPython等で実装していただきます。

作業内容 業務システム開発の開発部門において、生成AIを開発プロセス加えて、AI活用効果を最大化するためのアプローチを検討します 生成AI活用ノウハウを蓄積して全社展開可能な実効性ある仕組みを構築します。 生成AI活用を用いた効率的な開発プロセスの検討 (要件定義〜テスト工程) 要件定義〜テスト工程までの成果物作成フローの設計、AIフレンドリーな成果物体系の検討

作業内容 【募集背景】 社内業務マニュアルを構造化データ化し、検索・探索・作成・閲覧機能を備えた業務ナレッジ活用基盤を構築するためのプロジェクトとして立ち上がった案件です。MVP開発と実効性検証を通じて、本格展開に向けた技術検証と知見蓄積を行う目的で募集しております。 【作業内容】 社内業務マニュアル（事務手続書）を対象に、構造化データ化および業務ナレッジ活用基盤のMVP開発をご担当いただきます。具体的には、検索AI（RAG）やナレッジグラフ、AI Agent等の技術を用いた検索・探索・作成・閲覧機能の実装および検証を行います。また、AIが活用しやすいデータ基盤の設計・実装を通じて、品質の標準化や属人化解消につながる仕組みづくりに携わっていただきます。 【求める人物像】 業務ナレッジの整理や構造化に興味を持ち、自ら技術的な検証や改善提案を行いながら開発を進められる方を求めております。新しいAI技術や検索技術の活用に前向きで、MVP開発フェーズの不確実性を楽しみながら柔軟に対応できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 業務マニュアルの構造化からAI検索・回答まで一連の仕組みづくりに携わることができ、RAGやナレッジグラフ、AI Agentといった先進技術を実務で経験できます。MVP開発および実効性検証フェーズに関わることで、AIを用いた業務ナレッジ活用のベストプラクティス構築に貢献できるポジションです。 【開発環境】 Azure上の各種サービスを用いたWebアプリケーション基盤上で、Pythonによるバックエンド実装およびRAGやベクトル検索等のAI関連コンポーネントを組み合わせた構成で開発を行います。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション Tech Leadとして、全体アーキテクチャ設計と技術選定・意思決定を担い、チームと連携して設計から実装・テスト・リリースまでを技術面から推進していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） Tech Leadとして、全体アーキテクチャ設計と技術選定・意思決定を担い、Full Stack Engineerと連携して設計〜実装〜テスト〜リリースまで推進いただきます。 ・AWSサーバレスアーキテクチャの設計 ・フロント/バックエンド/インフラを含む技術構成の決定（React/Vite/TypeScript、Node.js/Python、AWS） ・PostgreSQLを用いたDB設計 ・マルチドメイン／マルチテナント構成の設計 ・LLM/Embedding、ベクトル類似度検索、画像アップロード/画像解析の設計・実装（Azure AI Foundry、LLM API等） ・Amazon SQSを用いた非同期処理基盤の設計 ・IaC（AWS CDK等）およびCI/CD構築 ・負荷試験、Auto Scaling設計 ・コードレビュー、技術課題/リスクの整理と解決 ・エンド企業との技術調整、Full Stack Engineerの開発支援 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS 関わるサービス・プロダクト ■企業について ビル警備会社・ビル管理会社向けにサービスを展開している企業です。 ■プロダクトについて ビル警備会社・ビル管理会社向けの「落とし物管理AIサービス」です。LINE問い合わせ×AI検索（キーワード＋ベクトル類似度）を活用し、実利用を前提としたMVP開発〜限定ローンチ後の改善までを推進しています。 ■募集背景 PoCにおいて、MVP開発〜限定ローンチ後の改善までを加速させるため、設計から実装まで主体的に推進できるフルスタックエンジニアを募集します。 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS

作業内容 【募集背景】 小売業のシフト作成業務を高度化・効率化するため、AIエージェント技術を活用した新規ソリューションの企画・検証および構築を行うための体制強化として募集しております。 【作業内容】 小売業向けシフト作成業務の効率化を目的としたAIエージェントの設計・実装を行っていただきます。チャットベースのUIを通じて、シフト作成および改善提案を行うAgentの要件整理、アーキテクチャ検討、技術選定、設計、実装、評価を担当していただきます。RFP段階から参画し、Phase0（要件定義／PoC準備）およびPhase1（Agent構築／評価）まで一貫して推進していただきます。 【求める人物像】 要件が流動的な環境下でも主体性を持って技術選定や設計方針をリードできる方を求めております。また、ステークホルダーとのコミュニケーションを通じて課題を整理し、AIエージェントの価値最大化に向けた提案や改善を積極的に行っていただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 RFP段階から参画し、要件定義からPoC、Agent構築・評価まで上流工程を含めた全体に関与できるポジションです。最新のLLM・AIエージェント技術やMicrosoft系プラットフォームを活用しながら、業務プロセス変革に直結するソリューションを企画・設計できる点が魅力です。テックリードとして、技術選定やアーキテクチャ設計を主導し、今後の展開を見据えた技術的な方向性を決めていく経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを用いたバックエンド開発を中心に、LLMおよびAIエージェント関連技術、Microsoft AzureおよびMicrosoft AI Platform、Agent Framework、Foundry系サービス、Fabric環境などを組み合わせた構成を想定しております。

作業内容 ・自動倉庫向け配送ロボット運用最適化AI開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -自動倉庫、搬送ロボット領域におけるAI活用テーマの整理 -WCS、WMS、搬送管制、BOT、コンベヤ等のデータ活用方針検討 -搬送履歴、設備ログ、稼働実績、作業進捗データの分析 -搬送効率、滞留、ボトルネック、作業者配置の改善仮説立案 -設備異常、警告、停止時の原因推定、復旧手順提示AIの検討 -WCS、WMS、搬送管制ノウハウを活用したRAGやQAシステム設計 -LLM、RAG、Agentic AIを用いた運用支援エージェントのPoC開発 -ローカルAI、オンプレミス環境での技術選定、構成検討 -AI、ルールベース、数理最適化、制御ロジックの役割分担設計 -製品組み込みに向けた課題整理、ロードマップ策定

作業内容 ・自社AIサービス開発企業におけるFDEに携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - クライアント課題の発見・設計 - ワークフロー構築・PoC の高速実装 - 本番導入・伴走 - プロダクトフィードバック

作業内容 【募集背景】 ソーシャルコマースアプリにおけるレコメンデーション領域の機械学習基盤を強化するための募集です。 【作業内容】 ソーシャルコマースアプリのレコメンド向け機械学習基盤の設計・構築（Training／Serving／Monitoring）を行っていただきます。機械学習モデルを用いたレコメンド、ランキング、パーソナライズなどのプロダクト開発を推進していただきます。開発ロードマップ策定や技術選定を行い、関連プロダクトの品質改善や技術課題への対応も担っていただきます。特徴量設計、前処理、MLOps、実運用・改善、実験管理・運用フロー自動化、リアルタイム推論の性能改善なども行っていただきます。 【求める人物像】 レコメンド領域におけるプロダクト開発に強い関心を持ち、自らロードマップを描きながら主体的に推進できる方を求めています。ビジネス指標の改善にコミットしつつ、関係者と協働して高い品質を追求できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大規模なサービスにおけるレコメンド基盤の設計から運用までを一気通貫で担当でき、モデル開発だけでなくMLOpsやリアルタイム推論まで幅広い技術領域に関わることができます。ビジネスへのインパクトが大きい領域で、裁量を持って技術選定やロードマップ策定を行っていただけます。 【開発環境】 レコメンドシステム向けの機械学習基盤、リアルタイム推論環境、実験管理および運用フロー自動化のための各種ツールを組み合わせた環境を想定しています。

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 顧客タスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）の選定・設計 - 3D CADや3Dプリンタを活用したオリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング） - ROS2を用いた、Embodied AIモデルの推論結果を実機上で安全・正確に実行するためのシステム統合 - Python/C++による、遅延や摩擦などハードウェア特性を考慮した制御アルゴリズムの実装 - AIリサーチャーと連携し、モーターのトルク限界・制御周期などの物理的制約をAIモデルの前提条件として定義 - 実機評価の結果から「ハード改良かAIの学習データ追加か」を切り分け、再学習ループに貢献 - 試験環境および顧客現場でのシステム立ち上げ、物理レイヤー〜Linux環境まで両面からのデバッグ などを想定

作業内容 業務内容 ■具体的な業務内容 ・ファッション業界向けAIソリューション（商品説明文の自動生成、在庫最適化、EC立ち上げなど）の開発・実装 ・LLM（Gemini等）のモデルホスティング、およびクライアントデータを活用したファインチューニング、パラメータ調整 ・Webアプリケーションにおけるバックエンド、フロントエンド、インフラ、ネットワーク領域全般にわたるフルスタック開発 ・パートナー企業からの課題吸い上げ、技術的な解決策の企画・提案 ▼開発環境 ・開発言語：python など ・データベース：Aurora / MySQL / Elastic Cache ・フレームワークライブラリ: pytorch / sklearn / lgbm など ・ETL：ArgoWorkflow / BigQuery / など ・インフラ：ECS / EKS / Cloudformation / Terraform ・インフラ管理: Cloudformation / Terraform / ArgoCD / istio ・ソースコード管理：git / github / gitlab ・プロジェクト管理：zenhub ・情報共有 ■チーム体制 BtoB AI事業チームは、現在計5名 ・共同代表CEO：営業・採用等の意思決定を牽引 ・共同代表CO：元エンジニア。週1.5日ほどコミット ・正社員エンジニア：2名 ・業務委託エンジニア：1名 ■リモート稼働について フルリモートになります。 ■働き方 ・稼働日数：週3日以上（※スキルの高い方であれば、週1〜2日のコミットでも十分にプロジェクトを回せる体制を目指しています。週3〜5日など高コミットの希望も歓迎です） ・稼働時間：フルフレックス ■求めるスキル ・Python:Pandas / Numpy / sklearnへの理解/基礎知識 ・Webアプリケーションの開発実務経験（バックエンド、フロント、インフラまで一通り対応できるフルスタックな知識・経験） ・生成AI / LLMの活用、または機械学習モデルのファインチューニングやパラメータ調整の実務経験 ・本番環境でのスケーラビリティや実運用を考慮したPoC（概念実証）の設計・開発経験（ローカル個人環境のみでの実装経験は不可） ・クライアントの前に立ち、技術的な仕様やAI導入の価値を分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力 ■歓迎スキル ・tensorflow / pytorch などを用いた深層学習モデルの構築経験 ・ArgoWorkflow や AirFlow 等を利用したデータパイプラインの設計と運用の経験 ・AWS / GCP などのクラウドインフラを使った機械学習環境の構築経験 ・何らかのレコメンドやそれに纏わる周辺領域の開発や運用をした経験 関わるサービス・プロダクト ■企業について 独自の「スタイリングAI」とプロのスタイリストの知見を融合したパーソナルスタイリングサービスを運営する、全社20名ほどの少数精鋭スタートアップ企業です。 直近では、アパレル領域に特化したAI開発の強みを活かし、BtoB向けのAIソリューション事業（AIDX）を本格始動。大手AIコンサルが苦手とするアパレル固有の領域で引き合いが急増しており、現在非常に注目されている成長フェーズにあります。 ■プロダクトについて BtoB AI事業（AIDX） ファッション・アパレル業界のクライアントに対して、生成AIを活用した様々なソリューション（商品説明文のAI自動作成、在庫最適化、共同ECサイトの立ち上げなど）を提供しています。コンサル型とエンジニアリング型をハイブリッドさせたビジネスモデルを展開しています。 ■募集背景 プロジェクトの急増に伴い、開発体制の強化が急務となっていますが、「AI（ファインチューニング）の知識」と「Webのフルスタック開発力」を兼ね備えた人材の採用難易度が非常に高く、即戦力として実証実験（PoC）から本番運用を見据えた開発をリードいただける、優秀なフリーランスのエンジニアを募集いたします。 ■期待するミッション ・0→1フェーズにおける、生成AIを活用したアパレル向けソリューションの企画・設計・開発の牽引 ・個人環境での実装レベルに留まらず、本番環境を見据えたスケーラビリティを考慮したアーキテクチャの設計・構築 ・クライアントの前に立ち、技術的な説明やAI導入による投資対効果（リターン）をロジカルに説明し、プロジェクトを前進させること

作業内容 【募集背景】 当社お客様が手掛ける医療SaaSの価値をさらに高めるため、自然言語処理を中心としたAIモデル開発を加速しており、プロダクトの中核となるAI精度向上と継続的改善を担う機械学習エンジニアを募集しております。 【作業内容】 問診・カルテ・音声入力などの医療テキストに対するNLPモデルの開発・運用を行っていただきます。 音声認識・要約・構造化などに関する機械学習アルゴリズムの設計および精度改善を実施していただきます。 実運用データを活用したモデル評価および継続的な改善を担当していただきます。 LLMの活用や実装（プロンプト設計およびファインチューニングを含む）を行っていただきます。 モデル推論環境やパイプラインの構築と最適化を進めていただきます。 データ前処理やアノテーション設計の標準化を推進していただきます。 MLOps環境の整備として、CI/CD、再学習、パフォーマンス監視などの仕組みづくりを行っていただきます。 開発チームと連携しながらプロダクト仕様の設計および実装に関わっていただきます。 【求める人物像】 医療領域の課題解決に興味を持ち、実運用データに基づいたプロダクト組み込み型のAI開発に主体的に取り組んでいただける方を求めております。 NLPや音声認識、生成AIなどの先端技術に好奇心を持ち、継続的に学習しながら技術力を高めていける方を歓迎いたします。 少人数チームの中で自律的に動き、関係者とコミュニケーションを取りながら幅広い工程を担っていただける方を求めております。 【ポジションの魅力】 医療現場の非構造データを解析し、生成AIやNLPを通じて医療の効率化と質の向上に貢献できるポジションです。 大量の実運用データを活用したAI開発に取り組むことができ、実データに基づいたモデル改善の経験を積むことができます。 少数精鋭の環境で、要件定義から実装、MLOps構築まで一連のプロセスに関わることができ、高い裁量のもとでスピード感を持って開発を進めることができます。 LLMや音声認識、要約、構造化などの先端技術を用いたチャレンジが可能で、技術的な成長機会が豊富です。 プロダクトの価値やユーザー体験を意識しながら開発を行うことで、UXとモデル精度のバランスを踏まえたプロダクト志向のスキルを身につけることができます。 【開発環境】 Python、TypeScriptを中心としたフロントエンドおよびバックエンド開発環境で、React、Next.js、FastAPI、PyTorch、TensorFlowなどを用いた機械学習・深層学習基盤が整備されております。

作業内容 ・AIエージェント開発/KG・RAG・GraphRAGに携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - LLMによるエンティティ抽出 - 関係性推定からのナレッジグラフ構築 - 検索パイプライン(ベクトル+グラフのハイブリッド) - エージェント開発 - 3方式比較の基盤構築

作業内容 【募集背景】 生成AI／エージェント技術によるソフトウェア開発の構造変革を推進するため、再利用可能な開発基盤・フレームワークの設計・構築を担う人材を募集しています。 【作業内容】 顧客の開発組織に対するAI駆動開発アセスメント、PoC設計・実行、内製化支援を担当します。コーディングエージェント基盤のカスタマイズ・拡張、MCPサーバーのリファレンス実装、Skills・プロンプト資産・エージェントテンプレートのライブラリ化、開発環境の標準化を推進します。また、開発部門や海外開発拠点と協働し、技術検証・選定、知見の資産化、技術提案やデモ、ワークショップ設計を行います。 【求める人物像】 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、技術的なリードと主体的な業務推進ができる方を求めています。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用した開発基盤の設計・構築から、顧客向けの上流コンサルティング、技術提案まで幅広く携われます。 【開発環境】 Python、TypeScript、AWSまたはAzure、Git／GitHub、Slack、Teams、Claude Code、Cursor、Devin、GitHub Copilot、MCP、DevContainer、CI/CD、GitOps、コンテナを利用します。開発体制はアジャイルです。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション AIソリューションアーキテクトとして、顧客の経営課題をAIで解決する一連のプロセスをリードいただきます。技術的専門性とビジネス理解を兼ね備え、顧客との関係構築からプロジェクトの上流設計まで、ソリューション実現の要として貢献していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） 顧客の課題発見や構想策定、AI技術選定やデータ戦略、システムアーキテクチャなどの上流設計、プロジェクト推進、導入後の効果測定や運用定着までを担当します。 関わるサービス・プロダクト ■企業について AI・ディープラーニング技術を活用し、企業および社会課題の解決に取り組むテクノロジーカンパニーです。 製造業DXから安全保障・インテリジェンス領域まで、実運用されるAIシステムの開発・提供を一気通貫で行っています。業界トップの研究者や技術顧問を迎え、最先端の技術と現場理解を掛け合わせた本質的な価値創出に注力しています。 ■プロダクトについて カスタムAIソリューション事業における各種プロジェクトです。テキストや画像など様々なモデルの生成AI、画像解析、人工衛星データ・AI解析サービス（GEOINT）、MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービスなど、クライアントのニーズや経営課題に応じた多様なAIシステムおよびソリューションの開発・提供を行っています。 ■募集背景 最上流の戦略フェーズからクライアントのデジタル変革を推進し、顕著なビジネスインパクトを起こすための組織強化に伴い、即戦力となるアーキテクトを募集します。

作業内容 生成AIを活用したエンタープライズ向けシステムプロダクト開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　‐顧客業務の分析・課題抽出 　‐AI活用戦略導入ロードマップの策定 　‐提案資料作成・顧客提案・プレゼンテーション 　‐要件定義・各種仕様書の作成および顧客との合意形成 　‐開発チームの進捗・品質・コスト管理 　‐顧客との折衝、関係構築 　‐生成AIを活用した技術検証・プロトタイピング 　‐各種報告資料・プロジェクトドキュメント作成

作業内容 ・AI活用による特許申請のSaaS化プラットフォームへの機能追加に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 機能の設計 - 実装 - テスト

作業内容 【募集背景】 CTO直下のミッションクリティカルなプロジェクトとして、独自のデータ・ドメインに特化したAIプロダクトの設計・構築をリードするためのアーキテクトを募集しています。既存のAIチャットやAIエージェント、AI検索などのサービスを安定的かつ高効率に運用するため、プロダクト全体のアーキテクチャ設計と開発環境の構築が重要性を増している状況です。 【作業内容】 AIプロダクトの技術アーキテクトとして、プロダクト全体の設計・実装から開発環境の構築まで一気通貫で推進していただきます。具体的には、チャット、エージェント、AI検索等のAIプロダクトのアーキテクチャ設計・実装、CI/CDや評価基盤、LLMOps等を含む開発環境の構築・整備、プロンプトキャッシングによる推論コスト・レイテンシの最適化、プロンプトエンジニアリングの設計・標準化と出力品質の改善、LLM APIや自社モデルの選定・統合およびサービス品質の管理などを行っていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めています。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進できる方、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 保有するユニークなデータと事業領域を活かし、他社には真似できない独自のAIプロダクトを設計・構築できるポジションです。サービスへの応用を前提とした開発を進めるため、最先端のAI技術を追求しつつビジネスに直接貢献する実用的なAIプロダクト開発に注力できます。プロダクト全体のアーキテクチャを自ら描き、技術選定から実装まで主導できる裁量の大きい環境です。 【開発環境】 OSはmacOSを想定し、Linux系コンテナ環境を使用します。ミドルウェアとしてPostgreSQLとDockerを利用し、開発言語はPython 3.11+です。フレームワークはQuartとSQLAlchemyを用い、管理ツールとしてGitHub、Supabase CLI、gcloud CLIを利用します。そのほか、OpenRouterやDeepInfra、GCSなどを活用し、開発マシンはMacとなります。

作業内容 ・間接部門業務のAI化プロジェクト(CIセクタ系AIエージェント開発)に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 要件定義 - 基本設計 - 実装

作業内容 【募集背景】 音声合成およびTTS技術を活用したプロダクト・サービスの高度化を目的として、専門性の高いエンジニアを募集しております。 【作業内容】 TTS/音声合成モデルのFine-tuningおよび追加学習を行い、話者適応や感情・プロソディ制御、多言語対応などの高度なカスタマイズを実施していただきます。音声データセットの構築や前処理パイプラインの設計・実装、GPUを活用した推論最適化や推論基盤のチューニングを行っていただきます。また、REST APIやWebSocket、gRPCを用いた推論サービスの設計・実装および運用に携わっていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めております。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進でき、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のTTSおよび音声生成技術に携わりながら、モデル開発から推論基盤の構築、サービス化まで一連のプロセスに関与していただけます。高難度な技術課題に取り組むことで、音声AI分野における専門性を高めることができ、事業インパクトの大きい取り組みに参画していただけます。 【開発環境】 PyTorchを中心とした機械学習環境およびGPUを活用した推論基盤を使用し、vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等のミドルウェアや各種監視・可観測性ツールを組み合わせて開発を行います。

作業内容 ・〈金融機関向け〉AI駆動開発支援に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 1機能を要件定義から結合まで、関係者と調整・交渉しながら、自走してご対応 - 要件定義 - 設計 - 製造 - テスト

作業内容 ・AIを活用した業務効率化にあたり、クライアントのチームに参加して業務を行っていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - AI開発 - システム開発

作業内容 ・大手オークションサイトにおける、最先端のAIエージェント開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - AIシステムの設計 - AIシステムの実装

作業内容 ・音声アシスタントプロダクトのPRD策定およびUX改善ロードマップ推進に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - PRD(プロダクト要求仕様書)の策定 - KPI設計(ACW短縮・AHT削減等) - 開発陣や営業・CSと連携した現場フィードバックのプロダクト反映

作業内容 【募集背景】 新規事業におけるSATの中核技術領域を強化し、PMF達成に向けて研究開発からプロダクト接続まで一貫して推進する体制を整えるための募集です。 【作業内容】 SATの中核技術であるRAG・Agentic RAG・LLMOpsの研究開発および高度化を行っていただきます。RAGパイプラインの改善や新規アルゴリズム設計、Agentic RAGの各コンポーネントの設計・実装、評価基盤や自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進などを担当します。 また、VLMを用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価や、ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用、汎用LLMでは対応が難しい業務文書解析課題への技術的アプローチ検討も行います。 さらに、機械学習エンジニアやプロダクトエンジニアと協働し、モデル要件定義やAPI・データ構造設計、Deep Researchやナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を推進します。 PMFフェーズにおいては、プロダクトマネージャーと連携しながら顧客課題の調査や技術的仮説設計、エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行い、その検証結果をプロダクトやアルゴリズムへフィードバックしていただきます。 【求める人物像】 エンタープライズ企業におけるイノベーション創出や、人々の情報収集・市場調査・新規事業開発を再定義していく事業に関心を持ち、自然言語処理や生成系AIを活用したテクノロジーに継続的に関わっていきたい方を求めています。課題を分解・特定し、ステークホルダーを説得しながら事業を前進させることができる方や、与えられた課題にとどまらず自ら問いを立て、その解決に必要な手段を考案・実行できる方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用したプロダクトの設計から運用まで、フルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。汎用LLMやクラウドサービスでは実現が難しいビジネス文書解析のサービス化に挑戦でき、顧客の反応を間近で感じながらシステムの価値を実感できる環境です。最先端のLLMやマルチモーダルAI技術をいち早く取り入れ、社会実装する経験を積むことができ、新規事業の初期メンバーとして技術選定やアーキテクチャの意思決定にも深く関与できます。各業界の第一線で活躍してきたプロダクトマネージャーやデザイナー、エンジニアと共に働くことで、多様な専門性から刺激を受けながら成長できる点も魅力です。 【開発環境】 主にPythonおよびTypeScriptを用いた開発を行い、フロントエンドにはVue.js、バックエンドにはNode.jsを利用しています。インフラはAWSやAzureなどのクラウドサービス上に構築されており、コンテナ環境としてDocker、IaCにはTerraformを用いて開発・運用を行っています。

作業内容 ・メーカーにおける、経営・事業戦略を支援する「戦略参謀AIダッシュボード」および「暗黙知循環型マルチエージェントシステム」の開発・実装に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - AIエージェント・RAG基盤の実装・高度化 - Claude(Claude Code / Claude Desktop等)やAzure OpenAIを用いたLLMアプリケーション開発 - 各種RAG(Case RAG、Semantic/Hybrid RAG、Graph RAGなど)の実装および検索精度のチューニング - MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した外部システム・業務データ連携、共通MCPサーバーの構築 - ダッシュボード・Web UIフロントエンドおよびバックエンド開発 - ユーザー向けWeb UI(HTML/JavaScript、プロトタイプアプリ)の開発 - FastAPI、Qdrant(Vector DB)、Memgraph(Graph DB)等を用いたバックエンド基盤・API構築 - ユーザーの判断・修正ログ(フィードバックデータ)を収集し、AIのプロンプトや知識ベースへ自動蓄積するロジックの実装 - 現場(栃木)のキーマンや開発リードと密に連携し、要求の具体化から実環境へのデプロイまでをスピード感を持って推進