Python × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 7ページ目

作業内容 Pythonライブラリのカスタマイズおよびデータ分析業務 １．回帰モデル（ランダムフォレスト/Gaussian Mixuture Regressionなど）へのXAI適用および評価 ※XAI = PFI、PD、ICE、SHAP（説明可能なAI） ※入力データ：　連続値に一部離散値の混在するテーブルデータ（200行×20変数程度） ２．教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価（但し入力データ※特性の考慮を要する） ３．教師無しクラスタリング(k-means/Gaussian Mixture Modelなど)処理の実装カスタマイズ 期待するところ ・限られた期間の中でスムーズに入ること ・既にある分析結果に対して対策を考えているので、その引継ぎを受けること ・対策の実施と評価を出すこと 人物像 ・XAIかGMMに詳しい方（どちらかというとGMM） 備考 ・作業環境はローカルのJupyterで実行 ・ベースになるソースコードやデータは提供される ・コミュニケーションはTeams ・日中MTG可能な方（月曜の午後に週次の進捗確認MTGあり） ・ひとりの作業は時間問わず

作業内容 ・日本語の音声自然言語処理系のAI機械学習エンジニア 音声認識アプリ（AIシステム）を日本で展開するにあたっての、エンジニア作業、アノテーション業務フローの改善等を担当 ・外資系の有名企業で、音声認識にまつわる最新のAI技術を肌で感じ、習得することが可能 【仕事内容】 製品の問題を分析し、正確な技術レポートを作成発見された問題、原因に特化した自然言語処理と音声コンポーネントの開発NLPコンポーネント、機械学習の問題解決サポートデータアノテーションのサポート業務ワークフローやツールの自動化、スクリプト化等の統合のサポート

作業内容 画像認識モデル開発のエンジニアを募集しております。 プロジェクトが複数あり、適した場所へアサインいただきます。 プロジェクトによって業務内容が変わります。 【業務スコープ】 ・論文調査、解析 ・開発技術調査、適用範囲検証 ・データ準備 ・分析 ・前処理 ・モデル設計構築 ・モデル評価 ・ドキュメント作成

作業内容 【業務概要】 ・自社音声認識モデル生成に関する、研究開発や技術の提案、導入など幅広くご担当いただきます。 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace 【参画メリット】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 自社で探索型BIツールを開発しており、そこにおける人材を募集 ・検索・機械学習エンジンの開発・実装、および性能改善 ・自然言語処理を使用した検索エンジンの開発 ・大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習エンジンやモデルの開発

作業内容 研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング・機械学習前処理（アノテーション等）・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発【期待する責任】・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

作業内容 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査" 　　　 ◼️使用技術 ・Google Cloud Platform ・Python -Jupyter notebook ※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。

作業内容 ・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析【概要】 Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。【開発環境】 ・言語:Python ・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・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

作業内容 様々な企業関連データをもとに企業のスコアリングを行うモデルを構築する。例えばある企業が営業活動をする時に、最適な企業を見つけるアルゴリズム構築など(有望度スコアリング)。どういうアルゴリズムかは決まってないため、要件から担当する予定となります。

作業内容 コピーライティングや画像認識、統計分析等に関する大規模なAIシステムの構築プロジェクト 開発工程 要件定義, 基本設計, 詳細設計, 実装, 単体テスト, 結合テスト, システムテスト

作業内容 機械学習技術と新規イメージング技術を組み合わせた新しい細胞分析システムの研究開発に成功し、実用化に向けた設計開発を進めております。 それに伴い、今後の製品化に向けて独自の細胞分析装置及び機械学習を含むデータ分析のためのツール開発を推進していただけるソフトウェアエンジニアを募集しております。このシステムの実用化によって、様々な生命科学分野における研究、そして癌や白血病に関する血液診断・細胞診などの医療診断分野や創薬分野など、 医療と生命科学の発展と革新に大きく貢献する事業です。【業務詳細】 ・細胞分析装置のソフトウェア開発のリード、設計、運用 ・細胞分析ツールのソフトウェア開発の発案、リード、設計、運用 ・ユーザビリティの向上のためのアンケート、ユーザヒアリング、データ分析 ・リアルタイム細胞分析アルゴリズムの開発 　　　 開発手法：アジャイル チーム規模：6～10名 <開発言語> ・C++・C#・Python・VHDL<フレームワーク> ・MFC・.NET Framework<OS・ソフトウェア・ツール> ・Windows + Linux・Visual Studio、Visual Studio Code、Quartus・Git、Github + ZenHub、Github Actions + CodeCov・Microsoft Azure

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 ●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業 -基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

作業内容 ECサイトにおける商品価格の自動決定（ダイナミックプライシング）モデルの構築。一般的なECサイトでは無く、販売する期間が決まっているECサイトとなり、期間内で売上最大化をしたい。このアルゴリズムというのは決まって無く、今あるものを検討しながら決めていく予定です。想定ではルールベースか、強化学習か等々を検討中。

作業内容

作業内容 ・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト　-画像(動画･静止画)/テキスト 等の広告クリエイティブを配信前に予測するプロダクト　-現時点で既に本番運用中のプロダクトへのモデル追加がミッション　-スピード感とプロダクションとしての開発スキルが求められます

作業内容 自社音声認識モデル生成に関する、研究開発や技術の提案、導入など幅広くご担当いただきます。 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch、HuggingFace、SpeechBrain、scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS、GCP、Azure等 コミュニケーションツール：Zoom、Slack、Google Workspace 【参画メリット】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

作業内容 クライアントでは、Deep Learningを使ってSNS上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learningなどの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集いたします。■業務内容 ・Deep Learning を活用した新たな Webサービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析 　　　 【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境：Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン：MacBook Pro

作業内容 Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIの進化により、単純なテキストから高品質な画像を生成することが可能になりました。 最近では、テキストでの制御だけでなく、ControlNet、LoRA、IP-Adapterなどの狙った画像を作り出すための様々な技術が日進月歩で登場しています。 このような技術を活用し、ECサイトや広告用の画像生成サービスを展開しています。 【具体的な業務内容】 ・実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上 ・最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装 ・生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発 ・GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化 【例となる技術】 ・PyTorch ・Stable Diffusion ・ControlNet / IP-Adaptor / LoRA ・ComfyUI ・AWS / RunPod

作業内容 現在、様々なコールセンター向けクラウドサービスを展開しており、サービス力向上を目的とした自然言語処理における機械学習エンジニアを募集しております。通話録音システムから取れた音声認識データをテキストマイニングし、顧客管理システムとの連携する開発をお手伝い頂きます。 例えば一例ですが、受注した際の音声を分解し、言い回しの分析等となります。

作業内容 ・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装 ・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

作業内容 ◇関わるサービス（システム）の概要 AI技術を簡単に利用できる環境を提供するクラウド型AI検証・運用プラットフォームを開発。AI画像認識・IoT端末を利用し、交通量調査を自動化するサービスを提供。東京五輪や多くの市区町村でも活用。（渋谷区等） ◇業務内容： ・AIチームと協働し、AIモデルをエッジデバイスに組み込む ・エッジデバイスでのカメラ制御やクラウド基盤との連携プログラムの実装 ・各アプリケーションのリポジトリ管理やリソース管理 ・ソフトウェアの互換性の検証 　　　 開発支援ツール：・Redmine・GitHub インフラ管理：・Docker・AWS CloudFormation・Amazon ECS 環境：Linux, MacOSX, windows デバイス：JetsonRaspberry, Pi OS：Ubuntu 言語：Python 開発フレームワーク：boto3. React, ffmpeg バージョン管理：pip, Github

作業内容 ■業務概要 ・社内開発するシステムの要件定義／基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験 ・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験 ・保守運用（メンテナンス、障害調査など） ■担当工程：要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 ■開発手法：ハイブリッド ■企業情報 弊社は、IoTやAIなどを活用し「カーシェア」と「エネルギーマネジメント」を組み合わせた、全く新しいサービスを開発・提供するスタートアップです。 ■開発チーム構成 開発組織全体で13名 プロダクトオーナー：1名 PM統括：1名 エネルギーマネジメントシステム：PM1名、SE1名、PG3名、インフラ1名 カーシェアシステム：PM1名（+パートナー企業） SGW、車載器：PM1名、IoTデバイス開発PM1名（+パートナー企業） 運用監視補助1名 インフラ：1名 ■チームの役割 eモビリティをマネジメントするプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ要件定義から運用まで一連の流れをスムーズに遂行していただきます。 　❐ AIシステム： 　カーシェアリング利用とバッテリーの効率利用の両立を可能にします。 　ビッグデータを活用した充放電制御のための各種パラメータの予測にはAIによる最適化を行う予定。 　❐ カーシェアリングシステム： 　顧客向けサービスの提供（カーシェアアプリ含む）、車両の管理が可能。 　❐ エネルギーマネジメントシステム： 　AIを活用した、充電器の管理、再生可能エネルギーのコントロール、効率利用が可能。 ■募集背景 既存システム開発の機能拡張や改修のための増員 ■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 機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、自社プロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。 事業の成長に伴い、ユーザや開発対象のプロダクトが多様化する中、様々な機械学習の問題に取り組んでいます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高める挑戦を続けています。 機械学習をプロダクトに取り込んでユーザに価値を届けることに重点を置いています。 モデルのチューニングによって精度を追い求めるというよりも、業務オペレーションによるデータの蓄積も含めた、学習パイプラインや精度改善のループを設計・実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練/デプロイパイプライン構築・API開発といった一連の開発業務が主となります。 ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

作業内容 機械学習を利用したレコメンドエンジン等の開発プロジェクトの立ち上げを計画しており、そのプロジェクトの準備担当及び参画者を募集しております。具体的な業務例：・過去の放送枠情報をもとにした最適な映像素材の予測機能の実装・機械学習を用いたお客様向けレコメンドエンジンの開発・AIの特性を活かし、お客様への最適なサービス提供などの新規事業企画・開発担当業務範囲の詳細：・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義・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探索的データ分析（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・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング環境：・言語： Python・ＤＢ：SQLite、SQL Server

作業内容 ・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務 ・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証 ・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見 　- 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定 　- 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得 　- 上記実装を用いた精度評価実験 　- 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告 ・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証 　・社内関連部門と連携した、新技術の商用化 　・外部研究機関との連携プロジェクトの主導 　・論文発表等のアウトリーチ活動 ・新技術の研究・開発　など 【技術環境】 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket 開発管理：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ※他の技術の社内導入も歓迎いたします 【組織】 R&D部門への配属を予定しております。 R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

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 [概要] 未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定等をします。 モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる。 等の検討段階から参加していただきます。 - テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） - テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出） 例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。 [対応業務] - 機械学習（特にDNN） モデル実装・検証・評価 - daily scrum、sprint planning/review参加、報告（英語） - データ収集計画・PoC遂行 ・ モデル・ＰｏＣ関連ドキュメント作成 （英語） - API設計・実装・検証 ・ メンバーとのdailyコミュニケーション（slack meet,f2f 英語） - サービスPoC計画・検証・評価 - AIバックエンド設計・実装・検証技術環境：AWS,GitHub,JIRA/Confluence、MS(Excel,Word,Power Point),G suite,Slack 言語：Python

作業内容 ・既存のソフトウェア(python)を活用した評価の実施。・出力したデータを分析し、特徴や課題を抽出。・上記抽出結果についてPMと共有し、アルゴリズム改善(またはデータ改善)の方向性を決定する議論への参加。想定している依頼内容(クライアントとの打ち合わせに応じて、内容が変更することが想定されます)~2/28・評価用DBを入力する用のスクリプト(弊社スクリプト流用)の開発　想定アウトプット：評価用DBを入力するスクリプト~3/31・評価用DBの分析結果やクライアント報告に向けた可視化用スクリプトの開発・評価用DBと評価用モデルによる評価結果算出　想定アウトプット：分析結果の可視化用スクリプト、評価結果レポート~4/28(やりながらの判断になるため、やや未確定)・数万件程度のサンプルを出力するスクリプトの作成　想定アウトプット：サンプル出力用スクリプトおよび実際に出てきたサンプル● 期待している部分：・傾向が出ている背景を探るために実際のデータをしっかり読み込んで要因分析をおこなうことを意図している。・PMの指示に従い、ソースコードに修正/改善を加えること。 クライアントワーク経験のあるデータサイエンティスト/エンジニア寄りの方を期待しています。※要件が明確に定まっていることを前提としている方は難しいです

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。