PyTorch × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 2ページ目

作業内容 ・アルゴリズムリサーチ：画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化 ・開発・現場実装：エッジデバイス実装、クラウドデプロイ ・資料作成・顧客折衝：定例MTGにおける資料作成・報告 ・自社AIプロダクト企画、プロト開発

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ≪具体的な業務内容≫ ・機械学習ライブラリの組み込み開発 ・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入 ・国際会議、論文などによる技術調査 ・ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 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 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。 本ポジションは、AIエンジニアとして、さらなる基礎研究や応用研究の拡大・推進を通じて、 同社分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組込開発を推進いただける方を募集していらっしゃいます。

作業内容 概要： アミューズメント系企業においてOpen CVやYOLOを使用し物体の軌跡や画像のある一面を認識、検出するモデルのブラッシュアップをお任せします。 体制： 3人体制 環境： ubuntu CUDA OpenCV YOLOX PyTorch

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 [ポジション]：AIエンジニア ・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 医療分野の画像診断AI（人工知能）を開発しています。 「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。 当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。 【募集概要】 内視鏡AIの製品開発に関連した画像分類・認識モデルを作成するためのモデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発 【利用技術】 Python (PyTorchを元にして、torchvision, pytorch-image-models, mmcv(mmdetectionなど), visslなどを利用します)

作業内容 事業規模の急速な拡大に伴い、画像分析事業の即戦力として力になっていただける画像AIエンジニアを募集します。 自社開発プロダクトにて、AIモデルおよびAIアルゴリズムの開発を行っていただきます。

作業内容 【業務内容】AI技術に特化したエンド企業の開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。【PJ事例】・大手自動車メーカー向け外観検査システム・大手食品企業向け印字検査システム・生産の需要予測　等【開発環境】PythonGitHub

作業内容 複数AIプロジェクト内で適性にあった自然言語処理のエンジニアとして参画いただきます。 業務 ・顧客折衝、要件定義（適正によって） ・モデル設計、構築 ・ドキュメント作成 開発環境 ・言語：Python ・Deep Learningフレームワーク: PyTorch ・OS：Linux

作業内容 複数AIプロジェクト内で適性にあった動画像エンジニアとして参画いただきます。業務 ・顧客折衝、要件定義（適正によって） ・モデル設計、構築・ドキュメント作成開発環境 ・言語：Python ・Deep Learningフレームワーク: PyTorch ・OS：Linux

作業内容 主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業のメンバーとして機械学習アルゴリズム開発・検証を行って頂きます。 ＜業務詳細＞ ・Pytorch, TensorFlowを用いたAIアルゴリズムの開発・検証 ・AIアルゴリズムの画像処理アプリケーションへの実装 ・開発した成果物の発信

作業内容 ・大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 【特徴】 ・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。 　　　 【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

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 AIを用いたアノテーションのう効率化、納品されるアノテーションの検品自動化、品質担保の自動化の検討をしていただきます。 検討時にはモデルの改修や論文調査、調査結果をもとに実装等を行っていただきます。

作業内容 機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発をご担当いただきます。 　　　 【求める人物像】 ■向上心があり、自発的に考え、スピード感を持って行動することが好きな方 ■ベンチャー企業に興味がある方 ■課題の背景を深堀りし、根本的な解決策を考え、自律して実行できる方【開発環境】 Python・GitHub

作業内容 Linux、Pythonを用いた歩行診断アプリのAIモデル開発案件でございます。ポジションはSE/PGとして開発を一貫してご担当いただきます。

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 （１）アルゴリズムリサーチ 　　　画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化 　　（得意な分野のプロジェクトに参画） （２）開発・現場実装 　　　エッジデバイス実装、クラウドデプロイ （３）資料作成・顧客折衝 　　　定例MTGにおける資料作成・報告 （４）自社AIプロダクト企画 　　　プロト開発

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 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,コンサルティング ======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に出社可能な範囲にお住まいの方 （フルリモートでも不定期に出社が必要な可能性がございます） 【外国籍の方の場合】 日本語が母国語の方 ======================== 機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測　等

作業内容 ■業務内容 工場内動画を用いた工場のスマート化（工程分析や異常検知など） ■業務内容 ・最新論文の迅速な調査 ・論文をもとに素早く実装、検証 ・作成したモデルをライブラリ化

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 Pythonを用いたAIエンジニアの募集でございます。 工程と致しましては、基本設計～テストまでを行っていただきます。

作業内容 電力（発電・需要・価格）の予測を行うAI、および周辺機能の開発

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜具体的な業務内容＞ 機械学習ライブラリの組み込み開発 関係者との議論を通じた技術の提案及び導入 国際会議、論文などによる技術調査 ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 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

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 ■業務内容 国産ドローン開発会社において、ドローン本体の異常検知システムの開発や、ドローンで撮影した画像を自動識別するAIシステムの開発、将来を見越したビッグデータシステムの開発に携わっていただきます。 具体的には ・ドローンで撮影した映像をもとに設備の異常検出（ひび割れや漏水等）や特定の物体検出を行うアルゴリズム開発 ・インフラ設備データのデータ分析やAI解析のアルゴリズム開発 ・ドローン飛行時のログデータ（モータの回転数や加速度センサ）をもとに、機体の異常診断を行うためのアルゴリズム開発 事業拡大に伴うメンバー増員のため。

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。 【就業形態について】 現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。 週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

作業内容 分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わっていただきます。 CSOやプロジェクトマネージャー等と連携しながら作業を進めていただきます。

作業内容 ・GPT-4やLlama 2などの大規模言語モデルを用いた自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、 ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 ・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。 ・対話型AI技術に関する最新のトレンドを把握し、必要に応じてその知識をチームや社内で共有していただきます。