Python × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 8ページ目

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 ◇業務内容： ・研究論文の調査 ・新規モデルの実装/検証/最適化 ・モデルの学習・最適化 ・データ管理 ・AIアプリの開発 ・GitHub / Paper with Code 等のサイトから研究論文を調査 ・新規モデル及び手法の実装を行う ・データ収集次第逐次アップデート ◇具体的な業務内容： ・データ調達 当社のデータチームと連携を取り、データを作成します。 アノテーション要件作成・前処理が含まれます。 ・映像解析モデルの開発 論文を調査して、最もビジネス要件に合ったAIモデルを選びます。 テストデータを使って、学習させつつ選定することもあります。 ・AIモデルの実装 モデルをビジネス要件に合うように学習し、デプロイします。 デプロイ後に速度や精度を最適化します。 ・精度改善 実務運用での課題点を洗い出し、モデルをアップデートします。 ◇使用しているツール： ・python (pycuda, cupy, numpy, pandas) ・tensorflow ・pytorch ・TensorRT ・ONNX ・C++ (コード解読) ・AWS (EC2 / S3) ・CVAT ・fiftyone

作業内容 ・顧客ビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けて仮説立案おおよびデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータの確認・分析および分析基盤の構築・運用 ・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・適切な機械学習モデルを選定・開発仮説検証を実施

作業内容 Web3時代のプラットフォームのレコメンドエンジンの実装・運用業務をお願いします。【想定業務】 - アプリ内のコンテンツをユーザーの嗜好に合わせてレコメンドするアルゴリズムの研究・実装 - 既存レコメンドエンジンの効果測定、パラメータ更新、チューニング - 新しいレコメンドアルゴリズムの調査研究※Colab上でPythonを使用する想定です。＜現在の開発技術スタック＞ ・開発言語：Golang ・クラウド：AWS / GCP ・コンテナ技術：Docker ・監視：Stackdriver / CloudWatch ・DB：Cloud Datastore / MySQL ・構成管理：CloudFormation ・CI/CD：CircleCI / GitHub Actions

作業内容 エンドクライアント向けAIソリューションを提供しているベンダーでの業務となります。 AIコンサルティング事業において、主に画像認識系におけるAI開発や、既存のモデルの精度向上をお願いします。 参画時期により対応案件が異なる為、詳細は商談時にとなりますが、 元請プロパーのPMとコミュニケーションを取りながら、AIアルゴリズムの開発、精度向上に努めていただきます。 現状、エンドクライアントとの折衝などコミュニケーションはあまり想定していません。 （技術的な観点から要望のエンドクライアントへのヒアリングの同席などは対応する可能性があります。） また、元請企業の若手に技術的な教育も一部期待されており、そういったことが苦にならない方にお願いできればと存じます。 （ただし、教育係というようなかっちり感じではなくOJTのような感じで業務をしながら若手に教えるイメージ。） [利用ツール・環境] Python、Linux、オンプレ＋AWS

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 大手空調機メーカー様でのプロジェクトにて、AIデータ戦略の立案、データ活用テーマの企画・推進を担って頂きます。 ■業務内容 データ分析を用いた業務改革/改善のテーマ/プロジェクトリーダーという立場にて、 データサイエンスやAI/IoTシステム開発・運用に関する技術知見を活かしながら、 事業性を考慮したQCD要件を明確にし、仮説検証を繰り返しながら、 関連部門と連携してテーマ/プロジェクトを推進頂きます。　 ■使用ツール：プログラミング言語：python、R、C++等、クラウド：AWS、AZURE、GCP等 ■ご相談背景： 同社ではモノづくりを革新するデジタル工場化や、社内の各種業務プロセスの刷新などを目的に AI・IoT・クラウドなどの技術を利用した積極的な開発運用を進めています。 ■使用ツール：プログラミング言語：python、Java、C++等、クラウド：AWS、Azure、GCP等、ツール：Jenkins、GitLab等

作業内容 ■技術開発（メイン業務） ・データ分析系の技術開発（需要予測や最適化問題等）。 ■要件定義・ソリューション提案（メイン業務） ・顧客や社内メンバーとの議論によるビジネスソリューション構築。 ・顧客の潜在要件を把握し適切な機能要件・仕様を定義。 ・他の開発メンバーと連携し評価しリソース見積を実施。 ■技術ブリッジ ・海外開発メンバーに顧客からの要件を伝え、連携して開発。 ・ビジネス側からの技術的問い合わせに海外開発チームと連携し対応。 ■開発計画（海外開発部隊と協働、シニア向け要件） ・AIの開発ロードマップの構築にビジネス側の情報を考慮したフィードバックを与える。 ・技術を横断的に理解し新規視点から複合ソリューションの開発計画を提案する。

作業内容 多くの開発者が、LLMの底力を引き出せるよう高度なカスタマイズ性や専門領域での高精度化を実現するLLMソリューションを提供していきます。 分野特化型のLLM開発によって企業のサービスの精度改善に役立つプラットフォームを作っていきます。- チャットボットで利用するLLMの精度評価・改善 一例 - チェーンの構築 - ファインチューニング - 精度評価単なる実験だけではなく、MLOpsを恒常化させるために必要なシステム・UIの開発会話体験の向上に向け、ベイズ統計学などの知見も活用しながら、新規性の高いアルゴリズム構築を進めていきます。 並行して独自LLMを開発していくことも可能です。 HuggingFaceやEleutherAIなどが公開しているコードとデータを利用し、中規模モデルなど段階を踏みながら徐々に175bn.パラメータ級のLLM開発を進めていただきます。 その後、RLHFなどを導入しながら「相手の言葉を信じられる・話していて楽しいパートナー」という特性を持ったLLM開発を行っていただきます。【開発環境】 Python Rust AWS (Lambda, Amplify, Cognito, DynamoDB, CloudFormation ) TypeScript/React Figma Terraform OpenAI API HuggingFace

作業内容 研究成果の一層の拡張と定着をはかるため、リサーチサイエンティストと協力しアイデアを実現でき、最終製品を視野に入れたプロトタイプ開発フェーズをリードし、技術導入フェーズに焦点を当てて提案と実装・検証支援を実行できるリサーチエンジニアを募集いたします。【業務スコープ】・ 人工知能および機械学習アプリケーションの最先端の研究への積極的な参加・ アルゴリズム、大規模なデータ処理、研究の問題を日常的に扱いながら、現実世界向けのプロトタイプの提案・設計・開発の推進・ 技術的ロードマップを管理しソリューションのシステム結合や本番接続開発に参加する・ 技術プレゼンス向上への貢献

作業内容 ■背景■ クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル（移動平均ベース）から機械学習を活用したモデル（LightGBM）で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、新たにリソースが必要な状況■やること■ 3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。 ■働き方■ ・リモートでモデル改善、週1つ（木曜16-17時）の需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく-オンラインMTG時に出たFBをもとにモデルの改善を進めていただく -不明点等は適宜slackや（イレギュラー的に）meetsで相談しながら解消する■体制■ アドバイザー1名PM1名インターン1名ビジネス側2名■営業コメント■ 時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。■その他■ 期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます

作業内容 製品完成品の外観検査などの官能試験における属人的な製品・形状・型番判定、不良・欠陥・良否判定の自動化について、画像解析専門家として画像解析アルゴリズム開発PJの加速、社内で手の打ち化すべき技術の見極め・教育指導。 金属(金属光沢表面・切削表面・コーティング表面・3次元円筒形複雑形状など）、樹脂製品（軟性素材、マット表面、光沢表面、型抜き成形品、3次元凹凸複雑形状、色彩の多様性など）の主に完成品におけるμレベルでの撮像領域のキズ・かけ・割れ、異物・コンタミ・付着物、コーティング不良などの検出・特定技術と、良・不良の判定技術の開発支援をお願いします。

作業内容 ■業務内容 【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 ■配属・カルチャー ソフトウェア・基盤システム部 管理職1名・エンジニア社員12名・インターン9名 ※年齢層は20～40代を中心に幅広く在籍 ■ 使用ツール ・主な使用言語: Python ・支給PC: 原則本人希望 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・Infrastructure as Code: Terraform ■募集背景・課題 近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。 しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。 異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。 当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。 世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。

作業内容 【20 代から40 代の方が活躍中！】 ※週４日〜OK案件です！ ※実務経験2年以上ありの方が対象の案件です！ ■概要 AI技術を活用したプロジェクトに携わり、PoC（概念実証）フェーズを含むプロジェクトのマネジメントや開発を担当します。ビジネス担当者やシステム担当者とのコミュニケーションを行いながら、若手メンバーのOJT指導も担います。 ■具体的な業務内容 ・PoCにおけるプロジェクトマネジメントおよびリーダー業務 ・AIアルゴリズムの設計と実装（画像、自然言語、時系列予測、最適化など） ・若手メンバーのOJT指導とディレクション ・システムおよびビジネス担当者との期待値調整 ・AIエンジニアとの技術的な論点調整およびファシリテーション 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら業務を進めて頂く予定です。また、緊急時に出社が必要となる場合がございます。 ------------------------------------------------------------------ 直近の参画案件の経験とご希望に併せた案件のご紹介をさせて頂きます。 弊社は様々なプロジェクトの提案を強みとしておりますので、お気軽にご相談頂けますと幸いです。 ------------------------------------------------------------------ ※弊社では、法人、請負いの案件は取り扱っておりません。

作業内容 膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクトのML開発業務をご担当いただきます。 主に、以下内容を想定しています。 ・ML開発業務全般 ・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用 【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras ・環境：Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem ・貸与マシン：MacBook Pro 【開発手法】 プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり 【働き方】ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはZoom / Slack / Tandem / Discordなど。

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 【20 代から40 代の方が活躍中！】 ※週４日〜OK案件です！ ※実務経験2年以上ありの方が対象の案件です！ ■ 概要 AIを活用したさまざまなプロジェクトに携わっていただきます。AIエンジニアやビジネス担当者とのコミュニケーションを取りながら、AIプロジェクトを推進していただきます。 ■ 具体的な作業内容 ・PoCのプロジェクトマネジメントまたはリーダー業務 ・OJTや若手ディレクション ・AIアルゴリズムの開発（画像、自然言語、時系列予測、最適化など） ・実験計画立案やデータ分析 ・英語を用いたAIエンジニアとのコミュニケーション 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら業務を進めて頂く予定です。また、緊急時に出社が必要となる場合がございます。 ------------------------------------------------------------------ 直近の参画案件の経験とご希望に併せた案件のご紹介をさせて頂きます。 弊社は様々なプロジェクトの提案を強みとしておりますので、お気軽にご相談頂けますと幸いです。 ------------------------------------------------------------------ ※弊社では、法人、請負いの案件は取り扱っておりません。

作業内容 大手空調機メーカー様でのプロジェクトにて、データエンジニア、アーキテクトをお願いいたします。 ■業務について ・データ設計の最適化に向けたデータの設計・管理・運用に関わるプロセスやルールの策定 └部門横断・全社展開を見据え、事業部門やIT部門と共同にて実施していただきます ・ビジネス目的に応じた全社的な各種データの収集・加工等を効果的に行うためのシステム環境の設計、構築の主導 ■担当の業務フェーズ 1.データマネジメント戦略、基本方針の企画立案 2.事業部門あるいは事業部門間におけるデータ利活用要件抽出～施策検討 3.データアーキテクチャ設計、データ運用設計 4.データ利活用環境の構築 5.プロジェクトマネジメント、および複数プロジェクトの統合マネジメント実行支援 ■ご相談背景： 同社ではモノづくりを革新するデジタル工場化や、社内の各種業務プロセスの刷新などを目的に AI・IoT・クラウドなどの技術を利用した積極的な開発運用を進めています。

作業内容 現在開発をしている数式の文字認識モデルの開発業務をお任せします。 □具体的な業務例 ・認識精度の改善 より精度を向上させる為に、認識が苦手なパターンを調査し、その苦手を克服するためのデータセットを用意、学習を実施します。 また、全般的な学習用データセットと品質検証用データセットを量・質ともに改善し、認識精度の底上げにも取り組みます。 中長期的には、より現代的なモデルの活用や、既存モデルに最新技術を適用することなどによる精度改善にも取り組みます。 ・文字認識モデル外での認識精度の改善 教材には様々な文脈が存在するため、例えば問題の正解の値とストローク情報と照らし合わせることで、 あり得ない候補を棄却し、精度を上げられるという仮説を持っています。 このような工夫を行うことで最終的な認識精度の向上に取り組みます。 ・負荷軽減の仕組みの構築 画像データから認識しているものをストローク情報から認識するように変更するなど、 本番環境での運用を意識して、より多くのアクセスを捌けるように開発を行います。 負荷試験を行い、目標を達成するように繰り返しPDCAを回します。 同社では、「人工知能型教材」を開発しております。 現在全国約100自治体、公立・私立小中高合計で1,200校にて導入され、 約30万人に対して新しい学びの場を提供しています。 2021年度からは対応教科をこれまでの英語と算数・数学から、 国語・理科・社会を加えた主要5教科対応へと大幅に拡大し、 今後さらに多数の自治体での導入が見込まれています。 Qubenaを全国の学校へ導入、拡大することを通じて、 誰一人取り残すことのない個別最適化された教育の提供はもちろん、 授業準備や成績処理といった教職員の方の負担軽減など、様々な教育課題の解決に取り組んでいます。 □開発環境 言語: Python 3.x ソースコード管理/CI: GitHub, CircleCI データ基盤: GCP, BigQuery, Google Cloud Storage 機械学習ライブラリ: Pytorch 2.x, PyTorch Lightning

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 某組織では、「スポーツベッティング×海外」をテーマとした事業展開を行っています。 スポーツベッティングとは、近年急速に世界中で盛り上がりを見せており、各種競技の結果やプレーに対して賭けて楽しむものです。 某社としても、近年はスポーツ領域へ注力しております。 これは、スポーツが一度に多くの人に共感・感動を提供できるコンテンツであり、こうしたスポーツの持つ根源的な熱量をコミュニケーションに繋げていくことに可能性を感じ、スポーツ領域への挑戦を行っているという背景があります。 コミュニケーションサービスを得意としている某社がスポーツ領域に取り組むことで、新たな価値提供や盛り上がりを見出せる可能性があり、スポーツ領域の中でもまだまだ可能性を秘めているスポーツベッティングについては、ビジネス側面でもさらに伸びていくと感じています。 ■具体的な作業内容 ・機械学習を用いた顧客クラスタリングの自動化と精度向上の推進 ・イベントや季節に応じたユーザーの関心や需要の予測 ・ユーザーデータや市場動向を分析し、異常行動傾向の検出 ・その他機械学習などデータドリブンな手法を用いた事業戦略の最適化 ■役割 ・AIエンジニアとして事業課題の解決に向けたAI開発、実装を担当していただく ■解析手法検討 ・事業課題を深掘りし、最適な分析手法の検討 ・必要に応じて機械学習の開発に向けた調査、環境整備 ■分析 ・ユーザーデータ、サービスデータを用いた機械学習モデルの開発、実装 ・効果検証 ・得られたデータをもとにしたインサイトの提供 ■働く環境 ・フルリモート可 ・必要に応じて海外メンバーとの協業共同 ■英語の使用状況について 基本的に現状の日常業務は全て日本語で完結しております。 必要に応じて英語コミュニケーションがありますが、現段階において英語の読み書きに抵抗感がなければ問題ございません。 ■開発環境 ・使用言語: Python(Pandas、Numpyなど) ・使用フレームワーク：TensorFlow、Scikit-learn、LightGBMなど ・インフラ環境：Google Cloud Platform ・コミュニケ―ションツール：Slack ・ソースコード管理：GitHub

作業内容 ■背景■ 食品通信販売における需要予測のリリースを行う上で、現在机上でのシミュレーションではなく、実際の状況下で未来のデータを予測する実地検証フェーズにある。その中で事業部からの改善要望が多数挙げられており、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、リリースに至るクオリティのモデル構築が難航すると想定されるため、新たにリソースが必要となった。 ■課題一例■ ・商品IDが分析観点で作られていない ・年末やGW等に特殊な動きがある ⇒変動が多い時期に予測しきれていない 等 ■やること■ 前需要予測における改善要望（商品IDの名寄せや長期間でのモデル机上検証などのモデルの課題を解決してほしい。ものによっては具体的な要件を元に特徴量エンジニアリングに落としてほしいというものもあるが、課題のリストアップに終わっているため自ら具体的な特徴量エンジニアリング/モデリング改善方法を考えていただくものもある）をもとに、SQLを用いたデータ抽出、Pythonを用いたデータの加工・結合、特徴量エンジニアリング、およびその検証結果の報告

作業内容 大手空調機メーカー様でのプロジェクトにて、 ＤＸ推進に向けてデータ戦略の立案、データ活用テーマの企画・推進を担って頂きます。 ■具体的には ・技術知見を活かしながら、事業性を鑑みた関連部門との連携 ・QCD要件等を明確化した上でのプロジェクトを推進 ＜担当頂く業務領域＞ ・サプライチェーン刷新や顧客データの利活用など部門横断となるプロジェクト ・各事業部門およびコーポレート部門と連携しながら、業務プロセスの刷新、データ活用テーマの企画と推進 └事業部や、コーポレートからのニーズを受けて課題設定から運用までを実施又支援 ＜担当頂く業務フェーズ＞ ・AI・IoT技術を用いたDXテーマの企画立案 ・社会実装に向けたPoC（実証実験）～本格展開支援 ・クラウドプラットフォーム（AWS,GCP,Azure等）を使用した技術やプロダクトの選定、評価、技術検証 ・AIシステムを現場導入する際のシステムアーキテクチャ設計と構築 （クラウドプラットフォームのサービス構成,IoTデバイス,エッジ,クラウド構成,モバイルインターフェース,など） ・継続的運用の検討（自動テスト,CI/CD環境構築など） ■担当頂業務フェーズ ・ＡＩやＩｏＴを用いたＤＸの事業/技術戦略の企画立案 ・事業部門あるいは事業部門間における業務課題抽出～施策検討 ・プロジェクトマネジメント、および複数プロジェクトの統合マネジメント実行支援 ・社会実装に向けたPoC（実証実験）～本格展開支援5.モデル開発やシステムインテグレーション ■募集背景 同社の空調を中心としたソリューション事業の拡大に向けて、 データを核としたサービス創出、モノづくりを革新するデジタル工場化、 デジタル技術活用による各種業務プロセスの刷新等を全社で進めており、それらを推進いただきます。

作業内容 AGVの物体検出、AGVの発信・停止の検出、発信と停止の時間の紐づけなど

作業内容 ヒューマンライクなアバターを作り出しアバターにAIを教え込ませる アバターの音声改善・感情を伴う音声合成の改善 性能評価や、機械学習等、AIがキーワードです。

作業内容 大量の画像データを用いて、乗り物の経路予測を行います。 業務範囲として、論文調査～実装～評価まで想定されます。

作業内容 自動車試乗場のビーコンセンサや音声識別関連の開発・テストを行って頂きます。

作業内容 LLMを使用した電子カルテの要約モデル作成をご担当いただきます。

作業内容

作業内容 Azure環境でのRAG環境構築とカスタマイズ技術支援

作業内容 生成AI関連：情報事業者の生成AI/チャットボットの開発