Google Cloud Platform × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 3ページ目

作業内容 ■業務内容 同社では製造業において人の手で行われている検品作業を自動化するアプリを提供しております。 より多くのお客様に活用いただくため機械学習のオペレーションの改善、特にクラウドを利用した機械学習基盤の構築が必要となっています。 画像解析AIを簡単に利用できるプロダクトが出回っていないかつネット上では収集できないデータセットがある中で、 最適なオペレーションを構築し業界の変革に関わることができるポジションになります。 ・機械学習、画像処理、データ分析基盤の設計構築運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ■技術スタック 言語：Python、TypeScript、Go、C++ フレームワーク：React インフラ：AWS 構成管理：Terraform CI/CD：GitHub Actions、Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit、Kinesis Firehose、CloudWatch、MLflow 監視：Datadog、Sentry、CloudWatch

作業内容 ・会社概要 2年にも満たないベンチャー企業だが、2期目となる今期はほぼ倍の売り上げをわずか16名の従業員数で叩き出している新進気鋭の企業となります。 サービスは大手IT企業や大手自動車メーカーへの採用も決まっており、幅広い業界業種へ携われます。 ・会社概要 2年にも満たないベンチャー企業だが、2期目となる今期はほぼ倍の売り上げをわずか16名の従業員数で叩き出している新進気鋭の企業となります。 サービスは大手IT企業や大手自動車メーカーへの採用も決まっており、幅広い業界業種へ携われます。 ・お任せしたい業務 クライアントは大手通信会社のグループ企業様となります。 AIで需要予測をしていき、RI/SP運用を自動化/高度化し利益最大を狙っていく案件となります。 ・スケジュール ∟現在はモデルの構築は完了 ∟これから、精度向上試作・購入シミュレーションを推進中

作業内容 ※以下の業務をお任せします。 ・AWSまたはGCPにてローデータのETL処理を行う(MATLABで構築したロジックをクラウドで実装) ・IoTデバイスから送信されたデータを取得する環境の構築サポート・ストレージ・データベース構築 （主な業務は協業先が実施予定） ・分析に必要なデータをデータウェアハウスから取得。 必要に応じて、データマートを制作（データのパイプラインの作成） ・MATLABで構築したデータの統計分析や機械学習ロジックをクラウドで実装 （価値データ生成レシピの仕様書に基づき、このロジックをクラウドで実装） ・加工や分析したデータをダッシュボードを使って可視化 協業先のクラウドシステムに実装するため、仕様の整合の実施 ・クラウドはAlibabaから移行予定。AWS及びGCP利用予定 ・クラウドアーキテクチャ仕様書の作成 自動車部品をメインに製造されている大手製造業の企業様にて、 電動二輪車のユニット開発、車両IoTデバイスの開発プロジェクトの始動を予定しており、 体制構築を進めているものの、 クラウド環境構築に関する知見が社内に不足している状況です。

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ 音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発 開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入 音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 国際会議、論文などによる技術調査 モデリング設計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 不動産査定エンジンの構築をメインにデータ収集・分析を行っていただける機械学習エンジニアのポジションで稼働して頂きます。 現在、CTOの方と機械学習エンジニア1名の方がおり、まだ走り出しだばかりのチームとなっております。 そのため、3名でディスカッションしつつ、進めて頂く形になります。 ■業務内容詳細 ・物件査定・営業自動化システムエンジンの構築 ・物件レコメンド自動化・高度化 ・機械学習を用いた不動産契約書のレビュー・作成の簡素化 ・顧客属性に合わせたエージェント自動マッチング機能開発....etc 上記全てに伴うデータ収集, 分析によるビジネス課題の発見と分析・仕組み化、 また継続的なデータ収集環境の設計構築なども行っていただけます。 ■組織体制 CTO1名、業務委託1名 ■募集背景・課題 不動産業界においては不動産エージェント（仲介営業担当者）の個人事業主化が進んでいます。 同社では、優秀な個人エージェントがより多くの良い不動産売買体験を提供できるよう、 効率的に働ける環境・オペレーションを実装・整備しています。 本ポジションでは、不動産査定エンジンの構築をメインに、 同社のデータ収集・分析を行っていただける機械学習エンジニアを募集します。

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■仕事内容 顧客・パートナー会社やベトナムのAIエンジニアとコミュニケーションをとり、要件定義書の作成や製品仕様についてのドキュメント化、 ソリューション開発のプロセス全般の管理をお願いします。 ベトナムのAIエンジニアチームと密に連携し、プロジェクトの品質を担保していただくことをお願いします。 具体的には、 ・ベトナムのPMと連携しAI-OCRやNLPを中心としたAI導入案件のプロジェクト管理 ・顧客への進捗報告と精度報告 ─────────────────────── ■作業環境：Windows/Mac選択可 ■開発環境 ■プログラミング言語：Python　Kotlin　SQL　TypeScript　　　 ■データベース：-　MySQL　AWS Aurora (Amazon Aurora)　　　　 ■Webフレームワーク：-　Django　React.js　　　　 ■環境・OS：AWS EC2 (Amazon EC2)　GCP (Google Cloud Platform)　Azure　　　　 ■ツール：GitHub　Slack　Docker　Kubernetes　Tableau　Backlog　　 ■開発工程 要件定義|基本設計|詳細設計|運用・保守 ■人物像 ・自ら考え、周りに伝えることができる人 ・責任感がある方 ■性別：不問 ■最寄駅：神谷町駅 ■稼働開始：即日 ■就業時間：10:00〜19:00 ■平均稼働時間：180時間前後 ■時間幅：140-200時間 ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■仕事内容 顧客・パートナー会社やベトナムのAIエンジニアとコミュニケーションをとり、要件定義書の作成や製品仕様についてのドキュメント化、 ソリューション開発のプロセス全般の管理をお願いします。 ベトナムのAIエンジニアチームと密に連携し、プロジェクトの品質を担保していただくことをお願いします。 具体的には、 ・ベトナムのPMと連携しAI-OCRやNLPを中心としたAI導入案件のプロジェクト管理 ・顧客への進捗報告と精度報告 ─────────────────────── ■作業環境：Windows/Mac選択可 ■開発環境 ■プログラミング言語：Python　CSS3　JavaScript　CSS3　　　 ■データベース：-　MySQL　AWS Aurora (Amazon Aurora)　　　　 ■Webフレームワーク：-　Node.js　React.js　　　　 ■環境・OS：AWS EC2 (Amazon EC2)　GCP (Google Cloud Platform)　Azure　　　　 ■ツール：-　Slack　GitHub　Terraform　CircleCI　Backlog　　　　　　　 ■開発工程 要件定義|基本設計|詳細設計|運用・保守 ■人物像 ・自ら考え、周りに伝えることができる人 ・責任感がある方 ■稼働開始：即日 ■就業時間：10:00〜19:00 ■平均稼働時間：180時間前後 ■時間幅：140-200時間 ■服装：カジュアル ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 【概要】 統計学、機械学習に関する知識及び3年以上の実務経験+ビジネス課題設計からデータ分析の要件定義を一貫実施した経験 自社サービス開発向けAIエンジニア募集 内容: 顧客内で開発が進んでいるAI関連製品向けの 開発を担当頂けるAIエンジニアを募集致します。 ※業務はフルリモートでご対応をお願いしており、 コミュニケーションはチャットツールがメインとなります。 (面談もオンラインとなります) 多岐にわたりますが、最新の研究動向を取り入れた 最先端の人口知能技術(AI)を用いた企画提案・技術提供・ ソリューション開発、コンサルティングをはじめ、DXの推進に 関する様々なソリューションを提供しています。 顧客が提案・提供するソリューションによる技術の導入で、 お客様のビジネスの在り方を変え、新たなビジネス機会の創出を 促進していきます。 ▼勤務地等 最寄駅:フルリモート(顧客拠点は品川又は渋谷) 勤務時間:フルフレックス勤務(実働8.0h) ▼条件面 面談:1回※Webで実施 精算:140-180h上下割 PC貸与なし(ご本人様でご準備お願いします) ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 同社が提供されている各種サービスをひとつのIDで使用できる 自社統合管理システムを運用していらっしゃいます。 今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、 統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。 具体的な業務内容は、以下となります。 ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 ≪開発環境≫ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn 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るなかで、 様々な種類・形式のデータを取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、 この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアを募集していらっしゃいます。

作業内容 東大発スタートアップである当社では、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaSを開発・提供しています。職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ◯部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ既存のホリゾンタルシステムがこの業界の課題を解決できずに、未だにぽっかりと穴が空いている領域になります。私たちはドメインを深く理解し、ドメインに特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ◯現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うために現場・現物・現実を重要視しています。プロダクトを作るエンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方募集しています！ ◯現場UX×現場データ×現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われており、それぞれで10万件近い製品情報があります。匠フォースはドメインに寄り添った現場UXを提供することで、これらの図面・製造手法・製造コストなどのデータ化されてこなかったディープな情報の蓄積を実現しています。その現場データと製造業特化AIによって、これまで職人さんにとっても難しかったような業務の自動化・適正化に取り組んでいます。 【具体的な業務内容】 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ ・自社サービスに日々蓄積されている様々な製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化

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