Python × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 11ページ目

作業内容 インストラクションデータの作成にあたり、アノテーターと連携して行う際の作業全般をご担当いただきます。 【募集背景】 AIプロダクトにおけるマーケットフィットが進んでいく中で、日本発のAI企業としてユニコーン規模の上場が現実的になってきました。 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、「ラボーロからオペラへ」をミッションに、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。 一方でLLMのインストラクションデータの作成にあたり、NLPの専門家が不足しているという現状もあるため、このポジションを募集しております。 【本ポジションの魅力】 ・PoC プロジェクトに留まらない、自社プロダクトのグロースに直接的かつ継続的に貢献できます ・自社が保有する AI 技術を駆使したプロダクトが順調にグロースしており、PoC プロジェクトが上手くいかずにそのままプロジェクトが終わるということは起こりません ・P.A.I. の実現に向けて遠大な研究計画ロードマップを有しており、AI エンジニア・リサーチャーにとって興味深いプロジェクトに参画できます ・ストックオプション付与の可能性があります ・フルリモート勤務(推奨)が可能です ・国内SaaS企業の中でトップクラスの成長率を誇り、ユニコーン規模の上場を狙えるポジションで直近の上場を見据えています ・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、意思決定のスピードが早く、経営層と近い距離感で勤務いただけます。

作業内容 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。 また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 ・どういったプロダクトか AI/DXソフトウェアを顧客が内製し、運営することを可能にする開発環境の提供をしていくプロダクトになります。 ・プロダクトの開発目的 わかりやすいUIで、開発の煩雑な手順をオートメーション化することで開発プロセスを大きく変え、AIの民主化を実現します。 経営者や業務をよく知る社内人材を中心としたサービスの設計・更新、部門をまたいだアジャイル型のサービス拡張を可能にします。

作業内容 同社は位置情報ビッグデータの可能性に着目し、分析ダッシュボードや、カスタマイズレポーティング作成、 データ提供の形で地域活性化支援ソリューションを提供している企業です。 そのような同社にて、生成AIと位置情報ビッグデータを掛け合わせた新プロダクトを鋭意開発中です。 今回は、そのプロダクトのデータエンジニア/AI・機械学習エンジニアチームのPLとしてご活躍いただきます。 ■業務内容 人流データ(位置情報)と生成AIを掛け合わせた新プロダクトの一連の開発業務や、開発チームのリード。 少数メンバーで構成されるチームのPMやディレクターのような要素もありつつ、ご自身でも手を動かしていただきます。 具体的には… ・プロダクトのアーキテクチャ要件定義、新規技術を採用した企画 ・メンバーのタスク管理 ・開発環境、情報等の整理(管理) ・新メンバー入社時の導入対応 ・開発タスク ・プロンプトエンジニアリング(LangChainやベクトル検索なども含む) などを想定しています。 ■稼働について 平日週3日、できれば月・水・金曜日(難しければ月・金曜日+平日もう1日) 日中帯であればフレックス可 ■募集背景・課題 開発体制の強化

作業内容 小売業界(ドラッグストアやコンビニエンスストアなど)のエンドユーザー向けアプリ・サービス開をお任せいたします。 本ポジションは、ユーザー数の多い小売業界のアプリを支えるセキュリティを意識したシステムインフラの設計・構築・運用・改善の業務がミッションです。 【業務内容例】 ・プロダクトの企画から携わり、機能要求を満たすサービス・システムの設計・開発を行う ・自社や顧客が利用するCMSの設計、開発を行う ・大規模なECシステムの設計、開発を行う ・機械学習エンジニアやデータサイエンティストと協力し機械学習をプロダクトに実装する ・スケールする大規模規模データ処理基盤の実装を行う ・機能改善を繰り返し、増加し続けるトラフィックに対応できるシステムの開発を行う ・小売店舗内のサイネージ（STB/タブレット端末など）にコンテンツや広告の配信を行うシステムの開発 ・小売店舗内のIoT・エッジソリューションのシステム開発 ・サイネージの端末管理と遠隔メンテナンスを行うシステムの開発

作業内容 【募集背景】 親会社である金属素材メーカーの研究開発部署にて、MI（マテリアルズ・インフォマティクス）領域へ力を入れていくため、研究開発業務において、改善・拡張が可能なプラットフォーム上に、 ⽣産性向上を総合的に支援する仕組み構築PJを同社が推進していく予定です。 3か年計画としての位置づけで、2022年度内で仕組みつくりを完成する目標があります。 PJの目的は大きく３つでチームも目的ごとに分かれております。 └①業務効率化②研究開発のスピード向上③量産 【解決したい課題】 素材領域の研究開発における、⽣産性の向上、AI技術を活用した新素材の開発を進めるためのシステム環境の整備。 具体的には、現在研究開発作業の大部分が手作業なので、研究プロセスのデータ収集→基盤へ蓄積→分析→可視化を行うためのシステムの仕組みを整えたい。

作業内容 ■募集背景・課題 現在、弊社内で保持する学習データやアセスメントデータの活用にも本腰を入れ始めています。 機械学習によるデータ活用の方向性としては、教育業界におけるインパクト創出と既存サービスの成長支援の2パターンで考えています。 例えば下記のようなテーマを想定しています。 ・教育業界におけるインパクト創出: 個別学習実現のための機械学習モデル開発 ・既存サービスの成長支援: 弊社サービスにおけるレコメンドモデル開発 またR&D的な取り組みとして、集合研修などリアルな場におけるデータ解析なども検討しています。 これらの実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを組成し、体制強化を進めています。 なお、チーム内での役割分担は下記のようにしています。 ・データサイエンティスト: データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。 ・機械学習エンジニア: サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。 ・データエンジニア: データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。

作業内容 リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。 GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。 IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。 【業務スコープ】 分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。 [データエンジニア概要] ■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装 （具体的な職務） ・収集対象：ECサイト ・データ分析基盤の開発・運用 ・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発 ・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備 ・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用) ・技術調査 [MLOpsエンジニア概要] ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築 ■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用 （具体的な職務） ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

作業内容 自社開発の主力プラットフォーム製品において、ユーザーがアプリケーションや機械学習のスケーラブルでリアクティブなパイプラインをAPIとして容易にデプロイ・実行できるように設計・実装を担当します。 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 プラットフォーム全体のプロダクト戦略は、メインビジネスやプロダクトオーナーからのフィードバックを元に、チームで議論しながら決定していきます。

作業内容 自社開発の主力プラットフォーム製品において、ユーザーがアプリケーションや機械学習のスケーラブルでリアクティブなパイプラインをAPIとして容易にデプロイ・実行できるように設計・実装を担当します。 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 プラットフォーム全体のプロダクト戦略は、メインビジネスやプロダクトオーナーからのフィードバックを元に、チームで議論しながら決定していきます。

作業内容 自社開発の主力プラットフォーム製品において、ユーザーがアプリケーションや機械学習のスケーラブルでリアクティブなパイプラインをAPIとして容易にデプロイ・実行できるように設計・実装を担当します。 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 プラットフォーム全体のプロダクト戦略は、メインビジネスやプロダクトオーナーからのフィードバックを元に、チームで議論しながら決定していきます。

作業内容 自社開発の主力プラットフォーム製品において、ユーザーがアプリケーションや機械学習のスケーラブルでリアクティブなパイプラインをAPIとして容易にデプロイ・実行できるように設計・実装を担当します。 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 プラットフォーム全体のプロダクト戦略は、メインビジネスやプロダクトオーナーからのフィードバックを元に、チームで議論しながら決定していきます。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装 【企業概要】 マーケティング効率化SaaSを提供するスタートアップ企業です。 この1年で顧客数は約2.5倍、従業員数は約3倍の95人に拡大し、事業・組織ともに急成長しています。 【業務内容】 ・各事業において、将来投入することで大幅な改善効率が達成できそうな機械学習等の技術における研究開発 ・半年以上検証に時間がかかるデータ案件に対するリード ・他のメンバーと論文・手法に関するディスカッションを行いながらアルゴリズム・プロトタイプの構築 ・事業・開発チームのメンバーとコミュニケーションを取り、短期・中期のMLのR&Dにおける方向性の決定 ・開発チームと協力し、研究・開発したソリューションの導入支援 ・自ら検討・開発した手法等を論文化し、カンファレンスにて発表 【推しポイント】 ・モダンな技術を取り入れており、技術選定も柔軟に行える ・日本有数のデータトラフィックを扱うプロダクトに携われる ・CTOがW3CのAdvisory Committeeのメンバーに選出されています ----------------------------------- 【開発環境】 ・Google Cloud Platform(BigQuery, CloudRun等) ・Python ・Jupyter Notebook ※その他、PoC推進や論文の再現性確認、手法の実験等にて各種ライブラリを利用することはありますが研究開発のスコープにおいては使用技術の制約はございません。 ----------------------------------- 【ポジションの魅力 / やりがい】 ・機械学習のバックグラウンドがあるCTOがMLチームを今後も管掌していくため、ML独自の課題に理解が深く、働きやすい環境があります。 ・本ポジションは中長期的な課題解決やPublicationによるブランディングを担うリサーチサイエンティストの募集ですが、本人の希望によりリサーチ業務7割、機械学習エンジニア業務3割のように担当するプロジェクトによりデータ分析案件に携わるロールを兼任することができます。 ・MLにおける評価性能の多寡が弊社サービスを導入いただいている顧客のビジネス成功に大きく影響を与えられるため、様々な機械学習の手法が直接事業成果につながることを肌で実感できる環境があります。

作業内容 【概要】 ・位置情報データとクライアントがアップロードするPOSデータを基に、エリアや店舗を分析する機能の開発 ・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発 ・アルゴリズムのメンテナンス ・上記ミッションを実現するための方針策定とチーム運営 【開発環境】 ・言語: Python, JavaScript, SQL ・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

作業内容 ・LLMを駆使したAIチャットボットに関連するスタートアップ企業の自社プロダクトのプロダクト改善並びに研究開発プロジェクト ・上記プロダクトの導入支援先のエンタープライズ企業様が自社にて挑戦してきたAI活用が上手く行っていないというご相談を受けながらオーダーメイドで環境構築～RAG迄ご支援をすることでハルシネーションを避け、ユーザー様は難しいLLMのことがそこまで理解できなくても、ChatGPTをベースとしたAI活用に踏み出すことに挑戦している状況

作業内容 　書き起こしデータの検索機能や画像処理を用いた、 　深層学習（ディープラーニング）による画像検索機能などの機能のエンハンスや新機能の設計、 　本番環境への実装をリード的な立場で担っていただきます。 　《具体的には》 　深層学習（ディープラーニング）を活用した新機能の本番実装　 　機械学習チームのマネジメント

作業内容 ＜概要＞ ARやVRを用いた自社運営サービスの開発に携わっていただきます。

作業内容 アジャイル開発プロジェクトにおいて機械学習モデルの開発を実施いただきます。 システム導入やデータを活用した最適化システムの構築もご担当いただく想定です。

作業内容 ・Pythonを使って、機械学習モデルのアルゴリズムを開発します。 ・具体的には、分類、回帰、クラスタリング、深層学習などのアルゴリズムを実装します。

作業内容 ・開発した機械学習モデルの運用を行います。 ・具体的には、APIやWebサービスとして提供するための設計や実装、モデルの改善やチューニングなどが含まれます。

作業内容 ・機械学習に適したデータを作るために、データの収集・加工・前処理を行います。 ・具体的には、欠損値の処理、外れ値の除去、カテゴリカル変数の変換などが含まれます。

作業内容 まずは教育業界向けのAIシステムにおける、バックエンド及びMLOps部分の設計・実装を担っていただきます。 一定期間後には他AIシステムや、様々なPJへの異動も見据えて総合的に技術力を高めていっていただくことも想定しております。

作業内容 案件概要： WebシステムのAI機能における開発です。 画像認識、異常検知、レコメンデーションシステム 自然言語処理システムを開発していただきます。

作業内容 某社がグループとして開発に取り組んでいる人工知能開発案件です。 現段階では自社グループ内での開発段階ですが 今後大々的に展開していきたいと検討しております。

作業内容 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。 具体的には面談時お話します。

作業内容 ・物体検知/画像分類のAIモデルの作成　・作成したAIモデルをエッジデバイスに適用

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 某メーカーの動画解析POC支援。

作業内容 AIヘルスケアアプリの開発エンジニア 大手建設会社の新規事業案件

作業内容 機械学習エンジニアとして、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。

作業内容 AI・機械学習エンジニアのポジションを募集しております。 開発環境はWindows、Linuxです。