Python × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 15ページ目

作業内容 ■背景 AIサービスを展開されているクライアントにて3月~受注確度が高いPRJが複数走っている ■概要 お客様におけるAI/機械学習活用に向けたコンサル・クライアント折衝・分析・機械学習システム・モデル構築業務 ※複数案件に携わっていただく可能性はありますが、スキル・条件に応じてポジション検討可(1案件も可能) ■案件候補_例 ①機械学習エンジニア(エンドは1000名規模の会社_エンタープライズ系) ・基本的にリモート対応 ・エンドはリテール業界 ・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築はクライアントが対応 ┗構築・テストを進めている ┗機械学習システム構築 ┗上記モデルをクライアントのMLconnect上でデプロイしていく ②自然言語モデル(クライアント社内サービスの改変・改修) ・日本語の自然文をAIが自動スコアリングする仕組みの開発 ・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築 ③需要予測モデル構築(AIエンジニア) ④製造業SCM領域のAI案件(コンサル) ・横でPower BI レポートや基盤構築PRJも走っている ・案件によっては、リモートによる対応も可能 ・案件によってはコミュニケーションを図るために週1～2程度の出社相談あり ・スキル・条件に応じて、複数案件に携わっていただく可能性有

作業内容 多くの開発者が、LLMの底力を引き出せるよう高度なカスタマイズ性や専門領域での高精度化を実現するLLMソリューションを提供していきます。 分野特化型のLLM開発によって企業のサービスの精度改善に役立つプラットフォームを作っていきます。- チャットボットで利用するLLMの精度評価・改善 一例 - チェーンの構築 - ファインチューニング - 精度評価単なる実験だけではなく、MLOpsを恒常化させるために必要なシステム・UIの開発会話体験の向上に向け、ベイズ統計学などの知見も活用しながら、新規性の高いアルゴリズム構築を進めていきます。 並行して独自LLMを開発していくことも可能です。 HuggingFaceやEleutherAIなどが公開しているコードとデータを利用し、中規模モデルなど段階を踏みながら徐々に175bn.パラメータ級のLLM開発を進めていただきます。 その後、RLHFなどを導入しながら「相手の言葉を信じられる・話していて楽しいパートナー」という特性を持ったLLM開発を行っていただきます。【開発環境】 Python Rust AWS (Lambda, Amplify, Cognito, DynamoDB, CloudFormation ) TypeScript/React Figma Terraform OpenAI API HuggingFace

作業内容 AIおよびデータサイエンスを活用したソリューションの提供を行う企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するためのソフトウェアエンジニアとして、開発および運用を担当していただきます。 クライアントの課題解決とプロジェクト成功に向けたリーダーシップを発揮できる方を募集しています。 【業務内容】 ・DXプロジェクトの設計、開発、および運用 ・クライアントとの要件定義および調整業務 ・最新技術を用いたソリューションの提案および実装 ・プロジェクトの進捗管理および成果物のレビュー ・技術スタックを活用したシステムの最適化および改善 【案件の魅力】 ・豊富な技術資産：自社技術資産を共通化し、プロジェクトを跨いで効率的に利用 ・高いプロジェクト継続率：93%のプロジェクト継続率でAI技術の社会実装を実現 ・専門家との協働：アカデミア背景の機械学習エンジニアと協働し、知見を深める機会 **

作業内容 ■募集背景・課題 導入企業は順調に増えていますが、この技術をより多くのお客様に活用いただくためには、 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。 ■業務内容 MLOpsエンジニアとして、同社の持つ画像解析技術により製造業の検査・検品の自動化に取り組んでいます。 より効率的・効果的に顧客に届けるため機械学習基盤の構築・運用をリードしていただきます。 【一例】 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用　等

作業内容 ■業務内容 現在AI,ChatGPTなどの領域において豊富なPJ経験や知見をお持ちの人材をお探ししております。 同社では社内向けに生成AI活用したアプリを開発しようとしております。 現在外部の情報を得られるプラットフォームは、社内リリース予定となっておりますが、 業務効率を上げるという観点から、今後は社内の情報を活用したいと考えております。 着手していく上で出てくる課題やそれをどのように解決していくのかについて、 知見やご経験を発揮していただきたいです。 ※「同社におけるどのようなデータを、生成AIへ学ばせるべきか」といった観点をメインに、 　ご相談相手となっていただきたいイメージです。 ■同社について 電子部品メーカーとして、 主に自動車や家電製品などに向けてコネクターおよび関連製品を製造しております。 ■募集背景 セキュリティの観点からクローズドな環境で使用できる生成AIを開発していきたいのですが、 社内には知見がある方がいらっしゃらないので、お力添えいただきたいです

作業内容 自社開発システムの機械学習エンジニアとしてご担当いただきます。 複数のプロジェクトが並行しており、ご自身のご経歴に合わせて以下のような作業が発生します。 　- 社内他チームおよび顧客企業と連携したデータ収集、分析基盤構築のリード 　- 需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 　- 図面からの自動情報抽出 　- 図面の高解像度処理

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】 ・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 【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 ・大手企業の100%子会社のDXで、 　機械学習/データマイニングを用いたデータ分析に携わって頂きます。 ・グループ内の数百ある各事業会社の要件を実現していくため、 　AIやIoTの技術なども使いながら、少人数でPoCを回して頂きます。 ・データ分析だけでなく、サービスの改善提案まで担当して頂きます。 ・ご経験がある方は、アーキテクチャ設計や技術選定、 　及びデータ分析基盤の構築なども併せて依頼されることがございます。 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ・大手企業の100%子会社にて、 　機械学習/データマイニングを用いたデータ分析に携わって頂きます。 ・グループ内の数百ある各事業会社の要件を実現していくため、 　AIやIoTの技術なども使いながら、少人数でPoCを回して頂きます。 ・データ分析だけでなく、サービスの改善提案まで担当して頂きます。 ・ご経験がある方は、アーキテクチャ設計や技術選定、 　及びデータ分析基盤の構築なども併せて依頼されることがございます。 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 【20 代から40 代の方が活躍中！】 ※週４日〜OK案件です！ ※実務経験2年以上ありの方が対象の案件です！ ■概要 大手企業、研究機関、自治体とのプロジェクトにおいて、機械学習エンジニアチームと共に学習モデルの開発を担当します。ScipyやNumpy、TensorFlowなどの機械学習フレームワークを用いたプロジェクトに参画し、論文モデルの実装や自ら設計したモデルの実装を進めます。 ■具体的な業務内容 ・機械学習モデルの設計、実装、開発 ・Scipy/Numpy、TensorFlowなどを用いた機械学習プロジェクトへの参画 ・論文に基づいたモデルの実装および最適化 ・エンジニアおよびビジネスチームとの連携 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら業務を進めて頂く予定です。また、緊急時に出社が必要となる場合がございます。 ------------------------------------------------------------------ 直近の参画案件の経験とご希望に併せた案件のご紹介をさせて頂きます。 弊社は様々なプロジェクトの提案を強みとしておりますので、お気軽にご相談頂けますと幸いです。 ------------------------------------------------------------------ ※弊社では、法人、請負いの案件は取り扱っておりません。

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 ■業務概要 構造化されていない論文・特許・企業情報を処理し、検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善 ■業務詳細 ・情報源ごとに多様で構造化されていないデータを処理し、検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善 ・学習・評価のためのデータ整備、エラー分析の実施とそれに基づく改善案の立案および改善の実施 ・マッチングサービスを運用する社内メンバーや社外ユーザーが行っているプロセスを知り、 　フィードバックを受けて継続的に改善 企業同士のマッチングサービスをSaaSとして提供すべく、新規サービスの立ち上げを行っています。 本募集ではこのサービスにおいて、企業・特許・論文にまつわる構造化されていない自然言語を含む データを扱うアルゴリズムや、そのデータを検索するアルゴリズムの開発、改善を行う機械学習エンジニアを募集いたします。

作業内容 【20 代から40 代の方が活躍中！】 ※週４日〜OK案件です！ ※実務経験2年以上ありの方が対象の案件です！ ■概要 このプロジェクトでは、AIおよびコンテンツベースの広告配信システムを開発するため、機械学習エンジニアを募集しています。既存のCloud Functionのリファクタリングや機能拡張、各クラウドソリューションベンダーのAutoMLソリューションの比較・選定が主な業務内容です。また、広告配信プラットフォームと連携する自動システムの設計や、既存データ基盤（GCP）とのETLフローの連携、データ可視化も担当します。作業環境としてはGCPを中心に、BitbucketやJIRAなどのツールを活用して進行します。 　 ■具体的な業務内容 ・既存Cloud Functionのリファクタリングおよび機能追加 ・AutoMLソリューションの機能性と精度の比較・選定のための資料作成 ・広告配信プラットフォームとの自動システム設計・開発 ・GCPデータ基盤とのETLフロー作成および連携 ・AutoMLによって抽出されたデータの可視化 ・プロジェクト関連のドキュメント作成 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら業務を進めて頂く予定です。また、緊急時に出社が必要となる場合がございます。 ------------------------------------------------------------------ 直近の参画案件の経験とご希望に併せた案件のご紹介をさせて頂きます。 弊社は様々なプロジェクトの提案を強みとしておりますので、お気軽にご相談頂けますと幸いです。 ------------------------------------------------------------------ ※弊社では、法人、請負いの案件は取り扱っておりません。

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 ■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 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 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 　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】 ・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 ＜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。