AWS × 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 プロダクト開発のリードエンジニアとして以下業務をお任せします。 ・音声認識をはじめとする機械学習を利用したシステムにかかわるプロダクトのフロントエンド及びバックエンドのソフトウェア開発 ・AI に関連するプロダクトのネイティブアプリケーション開発 ・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント ・開発チームにおける技術選定の推進、開発フロー確立と継続的な改善等を通じた開発推進 ・ステークホルダーとのQCD調整　等 ≪技術環境≫ 言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js 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 プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 2022年6月に実施したSeriesDラウンドのリード投資家は海外トップティアVCというように 世界的にも注目されている今、国内外のマーケットで更なるシェアの拡大を目指していらっしゃいます。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃり、 プロダクトリードエンジニアとして先進的なソフトウェア開発の推進とチームマネジメントを担っていただける方を募集されていらっしゃいます。

作業内容 同社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、 CTO・プロジェクトマネージャー等と連携していただきながら、以下業務をお任せいたします。 ・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般/プロンプトエンジニアリング ・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発 ・PoC および PoC によって実行確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 ・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント ・他部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等 ≪開発環境≫ 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 ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 2022年6月に実施したSeriesDラウンドのリード投資家は海外トップティアVCというように 世界的にも注目されている今、国内外のマーケットで更なるシェアの拡大を目指しています。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃり、 自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、 自社大規模言語モデルの開発推進および、より効率的な活用の実現に向けて、 同社事業を推進してくださる方を募集されていらっしゃいます。

作業内容 経営陣と現場を繋ぐ中核を担う役割として、事業目標にもとづいて開発をリードするとともに、R&D組織の研究開発をリードいただきます。CEOと共に会社全体および事業の永続的な発展を目指すべく、R&D組織・開発チーム等の技術陣を牽引し、研究開発を推進いただきます。 【具体的な業務内容】 ・AI戦略の策定と実行 ・弊社R&D成果物や先端のAI技術を駆使した新プロダクトやAIの企画・開発 ・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みの設計と実行 ・R&D組織のマネジメント（技術選定・人材育成・採用 等） ・部門横断的なチームとの協働 【本ポジションのミッション】 ・経営観点から事業計画に対するR&D組織の運営推進に向けた方針定義および開発チームの牽引 ・プロジェクト進捗管理と開発タスクにおけるリソースマネジメント、正確な工数見積 ・3～5年後を見据えたR&D組織の生産性向上および成長の最大化を通じた会社全体の業績向上の貢献 ・会社および事業の永続的発展に向けた、後継者および次世代リーダーの継続的な輩出

作業内容 以下の業務をお任せします。 ・機能開発：文字認識のためのクライアント処理およびサーバーの実装を担当。 └UI上の操作に合わせてUndo/Redoができる機能 └コンテンツ内容に合わせて数式・英語・日本語・日本語（平仮名のみ）などの複数モデルを使い分けを可能にする機能 └文字認識の推論精度を向上するために問題情報などのコンテキストを送信する機能 などの要件を持つ通信プロトコルを実現します。 ・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。 目標：スループット 4000 推論/秒、1秒以内のレスポンス ・組み込みに関連する実装ならびにテスト 現在は他社が提供する文字認識エンジンを採用し、 仕様に合わせて辞書ファイルの設定や精度向上のためのチューニングを実施 └仕様についての検討（インターフェースの採用と変更） └テスト業務（周辺のシステムや各種のメタデータとあわせて適切に稼働しているか） 同社では、AIが子どもたち（小中学生）一人ひとりの習熟度に合わせて、 最適な問題を出題する学習eポータル＋AI型教材を開発しています。 現在全国170以上の自治体、2,300以上の公立・私立の小中学校で、 計100万以上の子どもたちの学びを支援しています。 文部科学省が推進するGIGAスクール構想や、コロナ禍によるICT教材の需要の伸び受けて、 同社の事業は急成長を続けています。 また事業成長に伴って、生徒・先生向けのサービスだけでなく、 教育委員会や校長先生等の管理者向けのサービス、 校務支援システムやデータ利活用サービス等と連携する学習eポータルサービスと、 プロダクトが多角化してきています。 今回はそんな先端技術を展開し、急成長する同社において、 プロダクトの追加機能開発のご支援をいただきます。 └プロジェクト概要：現在開発をしている文字認識モデルをプロダクションに組み込むための開発業務 ■組織体制：同社の開発組織の中では一番大きな組織でありながら、スピード感のあるプロダクト開発を行っています。 チームの人数：40名（内正社員13名） 平均年齢：30代後半

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 ・クレジットカード会社向けのRAG環境を構築する。 ・構成はAWS社のサンプルアーキテクチャをベースにして、CDKをカスタマイズする（例：IAMユーザー設定、IP制限など） https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases-jp 役割：CDKベース構築、追加設定作業、運用ドキュメント作成等

作業内容 農業系LAI簡易推定について植物の葉っぱの面積を画像認識で測る画像系AIモデルを開発するプロジェクトに参画していただける方を募集しています

作業内容 【案件概要】 自動車企業向けにPythonにてログデータを利用した予測モデルシステムを構築する。 【作業内容】 機械学習のために、Pythonにてログデータの加工を実施する。さらに作成済の機械学習モデルに対してデータを投入し、予測結果を別システムへ移送する。 【補足】 チーム内に、AWSサービス担当者とデータサイエンティストはアサイン済となります。 そのため本募集はデータエンジニアリング担当となります。 宇都宮のお客様オフィス出勤時には、交通費(新幹線代含む)は実費精算となります。

作業内容 【概要】 ・導入社数800社を超えのマーケティングプラットフォームを運営するエンドユーザー内で、新しく生成AIを活用したコンテンツ生成を検討中 ・PJの立ち上げから牽引していただくポジション ・研究開発になる想定で、実現可能性の調査、プロトタイピング、ドキュメント化など、企画や提案だけでなく実際に作っていただく部分も担当 【開発環境】 ・クラウドサービス：AWS、Azure -AWS：AWS Elastic Beanstalk、Amazon ECS、AWS Lambda、Amazon Aurora MySQL、Amazon DynamoDB -Azure：Azure App Service、Azure API Management、Azure Funtions、Azure CosmosDB、Azure Cognitive Search、Azure SQL Database ・監視：NewRelic ・プロビジョニング：Terraform ・開発環境：Visual Studio Code、Microsoft Visual Studio、mac、Windows、Figma ・使用言語 -フロントエンド：Vue.js、React -バックエンド：C#、Node.js + TypeScript、Python（AI）

作業内容 ・製薬会社社内のITチーム（10名程度）では、業務担当者から上がってきたニーズに対して、ツール/システム開発を行っている ・例えば英語のドキュメントを読み込み、サマリを作成させる、グラフデータを画像解析して出力する等 ・開発はAWS上のLangChainにて対応している（Python等） ・業務担当者と会話し、要望をヒアリングしながら、開発を対応していただく方を募集している

作業内容 【概要】 ・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当 ・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的 ・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発 ※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション 【業務内容】 ・技術開発 -機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 -技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施 -モック開発 ・組み込み -モック開発からシステム開発へのブリッジ -実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト 【環境】 ・Python、Javascript、Typescript ・Azure、AWS ・postgresql ・github

作業内容 ・現在ベータ版にて数社にて実証運用が開始されているAIサービスの回答精度向上に向けた案件 ・ChatGPT4oを利用中 ・ユーザー社内業務おいて法務知見者は業界全般的に不足傾向 ・日々の様々な部門からのリーガルチェックの依頼や、お問い合わせの回答速度向上等の業務効率化に貢献する ・正式リリースは25年春頃を想定

作業内容 ・Pythonを使って、クラウドサービスの利用を活用したAIアプリケーションの開発を行います。 ・具体的には、AWSやGCPなどのクラウドサービスを利用し、スケーラブルで高速な処理を実現します。