Python × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 4ページ目

作業内容 ・生成AIの独自性強化と品質、速度、コストの最適化に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - LLM 連携(OpenAIやAnthropic 等)、モデル選択とプロンプト最適化、査定 - ベクトル検索(Qdrant)、インデキシング、関連度改善 - 推論パイプラインの設計、最適化(レイテンシ、コスト、再現性) - 品質テスト基盤、A/B テスト、自動査定メトリクスの実装 - サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導 - データの取得、分析、加工

作業内容 耕作放棄地活用製品における機械学習モデル開発と改善をご対応頂きます。 ・衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析の為の機械学習モデル開発と最適化 ・画像処理技術を用いた農地状態分析アルゴリズム開発 ・データパイプラインの設計及び実装 ・機械学習モデルの本番環境への展開、運用、評価、改善

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端の生成AI技術を核としたエンタープライズ向けソリューションを展開する企業にて、機械学習エンジニアとしてアルゴリズムの刷新と高度化を推進していただきます。 主なミッションは、自社プロダクトの中核となるRAG（検索拡張生成）パイプラインの改善、VLM（視覚言語モデル）を用いたマルチモーダルな文書解析、およびLLMOpsの構築です。既存手法の組み合わせに留まらず、モデルレイヤーからの改善や、複雑なビジネスドキュメント解析における高度な技術課題の解決を担っていただきます。 プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、顧客課題に基づく技術的仮説の設計からPoC、実プロダクトへの実装まで一気通貫で関わることができます。自ら問いを立て、技術の力で事業を前進させる実力を備えた方を求めています。

作業内容 詳細設計,実装,テスト,運用・保守 建設業界のDXを推進する自社プロダクトにおいて、PDFデータの解析ロジックおよび業務ロジックの開発をご担当いただきます。 本案件は、単なる生成AIの活用にとどまらず、数値計算や幾何演算（座標計算・判定処理など）を用いたアルゴリズムの設計・実装が中心となる、非常に技術密度の高いポジションです。 主な業務は、Pythonを用いた解析処理の実装、AWS上の実行基盤（API/ジョブ）の運用改善、システムの精度・安定性向上のための品質改善です。 既存のライブラリを組み合わせるだけでなく、自らロジックを組み立て、パフォーマンスや保守性を考慮した開発を行える方を求めています。 設計から実装、運用改善まで一貫して携わり、建設業界の負を技術で解決したい方に適した環境です。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション ・RAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う ・ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める ・プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う ■担当工程（業務範囲） ①SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 ・SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 ・Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 ・評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 ②マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化 ・VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 ・ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用 ・汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討 ③研究成果のプロダクト接続・技術設計 ・機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計 ・Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善 ④PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 ・プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計 ・エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査 ・検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック ※変更の範囲：開発関連業務 ■開発環境 [使用言語/フレームワーク] Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure ■働き方 ・稼働量：週4～5日 ・ リモート稼働：フルリモート（国内居住者に限る） ・ フレックス稼働：可能 関わるサービス・プロダクト ■企業について 自然言語処理（NLP）技術を活用し、企業の意思決定を支えるAI SaaSを提供しているスタートアップ企業です。 膨大なビジネスニュースや組織内資料を解析し、組織の「知」を最大化させるプロダクトを展開しています。 ■プロダクトについて 数千万件以上のビジネスニュースや組織内の未活用データから、意思決定に必要な情報を抽出・要約・可視化するSaaS型プロダクトの開発に携わっていただきます。 大規模なテキストデータを扱う高度なバックエンド処理が特徴です。 ■募集背景 ・RAG／VLM／LLMOpsといった中核技術について、既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズム・モデルレイヤーから刷新できる技術力が求められている ・入力された質問に対して質の高い回答を出力するための課題が顧客ごとに数多く存在するため、現在のRAGパイプラインにおける課題を調査し、改善策を検証、開発するメンバーが不足している ・汎用LLMやクラウドサービスでは解けない、ビジネス文書解析やマルチモーダル処理などの高度課題に対応できる技術力が求められる ・顧客企業にSaaSプロダクトのカスタマイズ版を導入する需要が大きく、導入に向けて顧客と対話しながらニーズと技術課題を特定し、PoC・検証・実装をリードできる体制を強化したい

作業内容 大手人材サービス企業のデータサイエンス部門にて、マッチング精度向上を目的としたレコメンデーションシステムの開発・実装を担当していただきます。 主な業務は、PythonやSQLを駆使して機械学習モデルを実際の施策に適用し、AWS環境下でバッチ処理やAPIを構築・提供することです。 要件定義フェーズから参画し、ビジネス課題を技術的な仕様に落とし込む工程から携わっていただきます。 数理統計やアルゴリズムへの深い理解を背景に、膨大なデータの抽出・加工からモデリング、さらにはMLOpsの推進まで、一貫したシステム開発を期待されるポジションです。 大規模なユーザー基盤を持つサービスにおいて、技術の力で最適なマッチングを追求したい方を募集しています。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 運用型ゲームコンテンツの膨大なデータと、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした自然言語処理・機械学習技術を活用した、開発・運用支援AIシステムの設計、開発、導入をご担当いただきます。 モデルの選定からプロンプト設計、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まで、プロジェクトの全工程に深く関与していただくポジションです。 LLMや関連サービスに関する最新トレンドを常にキャッチアップし、必要に応じてチームや社内へナレッジを共有しながら、技術面からプロジェクトを牽引していただきます。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 伝統的な製造業界のDXを推進するスタートアップにて、自社AIプロダクトの開発および機械学習モデルの構築・精度改善を担当いただきます。 技術の最前線で値創出を担う、非常にやりがいのあるポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・自社AIプロダクトの設計・構築および精度、推論速度の改善 ・顧客ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング ・AIソリューション導入に向けた技術検証（PoC）の推進 ・最新の論文や技術情報の調査、トレンドのプロダクトへの応用 ・モデルの実験・検証から、Webアプリケーションへの実装 スピード感のある環境で、AI技術の社会実装に情熱を持って取り組める方を募集しています。 スキルに応じてコードレビューや技術指導など、チーム運営に関わる業務もお任せいたします。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手インターネット企業にて、全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計および構築をMLエンジニアとして担当していただきます。 主な業務は、数千万〜数億レコード規模の大規模データを扱うデータレイクやDWH（BigQuery）の設計・運用です。 具体的には、OCIからGCPへのクロスクラウドデータ連携の実装や、ETL/ELTパイプラインの開発、Terraformを用いたIaCによるインフラ管理を担っていただきます。 また、AIデータアクセス基盤（MCP/Agent）の構築や、データガバナンス・セキュリティ設計（IAM/VPC）など、最先端のデータ基盤構築に幅広く携わることができる環境です。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 アパレル・小売業界向けの業務最適化SaaSを展開するスタートアップにて、 AI需要予測モデルの開発から運用までを一気通貫で担当していただきます。 具体的には、商品の販売予測モデルの設計やチューニングに加え、 MLOps基盤の構築、APIの実装、本番環境へのデプロイまで幅広くリードいただくポジションです。 単なるモデル開発に留まらず、在庫管理や発注判断といったビジネス上の意思決定を自動化するためのアルゴリズム定義や技術検証にも深く関与いただけます。 少人数のチームで裁量を持って、プロダクトのコア機能の成長を支えていただける方を募集しています。

作業内容 ・ Pythonを用いた分析基盤および組織システム構築案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-データ分析基盤の構築 　-AIマーケティング基盤へのアップデート対応 　-SaaSやAPI連携の設計および実装 　-ローコードAIツールの活用実装 　-運用自動化に向けた仕組み作り 　-生産性向上を目的としたUIやUXのデザイン実装 　-データサイエンスを用いたプロダクト改善

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- ■ミッション 中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 - RAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う - ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める - プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う ■具体的な業務内容 - 中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 　- RAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 　- Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 　- 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 - マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化 　- VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 　- ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用 　- 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討 - 研究成果のプロダクト接続・技術設計 　- 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計 　- Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善 - PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 　- プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計 　- エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査 　- 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端のAI技術（LLM・音声・画像解析等）を駆使し、企業の業務変革や新サービス創出を実現するプロダクト開発に携わっていただきます。 単なる実装作業に留まらず、仕様検討から技術選定、アーキテクチャ設計まで、プロダクトの価値創出に深く関与するポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・生成AI（LLM）や音声・画像解析AIを活用した機能の実装 ・PoC（技術検証）およびプロトタイプ開発の迅速な遂行 ・本番稼働に向けたスケーラブルなシステム設計・開発・運用 ・クラウド環境（AWS/Azure/GCP等）の設計および構築 ・バックエンドを中心としたAPI設計・開発 0→1フェーズのプロジェクトが多く、スピード感を持って技術検証と実装を繰り返す環境です。 コンサルタントと連携しながら自ら課題を発見し、エンジニアリングの力で実社会の課題解決に挑みたい方を募集しております。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 国内トップクラスの生成AIスタートアップにて、大手企業向けの受託開発エンジニアを担当いただきます。 AIコンサルタントが定義した要件に基づき、LLM連携、RAG構築、AIチャットボット、業務自動化ツールなどの設計・実装から納品までを一気通貫で担うポジションです。 大規模のプロジェクトが並行しており、OpenAIやAnthropicなどの最新API、AIエージェント、既存システムへのLLM統合など、生成AI技術の最前線に日常的に触れることができます。 開発プロセスにはClaude CodeやCursor等の最新ツールをフル活用しており、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる開発スタイルが特徴です。 IPOを見据えた急成長フェーズにあるため、確かな実装力を持ち、技術をビジネス価値に転換できる意欲的な方を募集しています。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手企業向けの生成AI導入プロジェクトにおいて、課題抽出からPoC、MVP開発、本番導入までを一貫してリードしていただきます。 ビジネス要件と技術要件を繋ぎ、価値検証と実装速度を両立させたシステム設計・推進を担うポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・経営層や事業部門へのヒアリングを通じた課題特定およびKPI定義 ・生成AI（RAG、AIエージェント等）のユースケース設計および検証・評価 ・MVP開発の推進および本番導入に向けた進捗・品質管理 ・運用定着のためのルール設計やステークホルダーとの調整業務 最先端のLLM知見を実務へ転換するスピード感のある環境であり、製造業や官公庁など大規模なドメインでの導入実績を積むことができます。 少数精鋭のチームで意思決定が速く、技術と事業の両輪を鍛えながら、0→1の価値検証に深く携わりたい方を募集しております。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,コンサルティング,データ分析 最先端の国産LLM技術を持つスタートアップにて、製造業・研究開発領域に特化したAIエージェントのコア機能開発を担当いただきます。 研究開発における技術課題の解決や新規テーマの探索をサポートするため、複雑な問いに対して最適な回答を導き出すプロンプト設計およびワークフローの構築が主なミッションです。 具体的には、顧客課題に基づいた仮説立案から、プロンプトのチューニング、精度評価、アプリケーションへの組み込み支援までを高速に回していただきます。 自社でLLMそのものを開発している環境のため、モデルの特性を深く理解した上での高度な実装が可能です。 PdMやドメインエキスパートと密に連携し、ビジネス視点を持ってプロダクトの進化を牽引していただける方を募集しています。

作業内容 最先端の国産LLM技術を持つスタートアップにて、大手製造業を中心としたエンタープライズ企業へのAI導入を技術面からリードしていただきます。 自社開発のAI実装基盤プロダクトを軸に、顧客の業務要件に合わせたカスタマイズ、PoC、本番導入支援、RAGの高度化など、受託プロジェクトを一気通貫で推進する役割です。 具体的には、ビジネスサイドと連携した技術コンサルティングや提案支援、技術的な妥当性の判断、ロードマップ策定、工数見積もりなどを担当します。 アーキテクチャ図を読み解きながらシステム的な制約を明確化し、プロジェクトに必要な技術要素を分解して適切なエンジニアへのアサイン定義を行う「技術的なPM」としての動きが期待されます。 顧客の現場に入り込み、ビジネス課題を技術で解決に導きながら、得られた知見を自社プロダクトへフィードバックする、非常に裁量の大きいポジションです。

作業内容 【作業内容】 VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。 単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。 VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善を行っていただきます。 プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発を行っていただきます。 図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施を行っていただきます。 【チーム構成】 事業責任者1名、開発責任者1名、プロダクトエンジニア7名、RAGエンジニア5名、機械学習エンジニア3名、プロダクトマネージャー1名、リサーチャー1名、CS1名、Biz3名、新規事業企画5名で構成されています。 【ポジションの魅力】 VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく実運用に乗せるための環境整備・開発ができるポジションです。 図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携わることができます。 PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがあります。 【開発環境】 使用言語・フレームワークとしてPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsを利用しています。 コンテナとしてDockerを利用しています。 IaCとしてTerraformを利用しています。 クラウドとしてAWSとAzureを利用しています。

作業内容 ・AIモデル実装推論最適化案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　 -LLMのファインチューニングおよびRAG構築 　 -既存アルゴリズムの精度検証およびハイパーパラメータ調整 　 -推論エンジンのパフォーマンス改善およびデプロイ

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端の生成AI技術を用いた業務変革プロジェクトにて、VLMを活用したデータの構造化および自動解析に関するR&Dをリードしていただきます。 主なミッションは、マルチモーダルAIを実務環境で安定稼働させるための、汎用的な解析パイプラインの構築です。 単なる技術検証に留まらず、大規模なビジネス運用に耐えうる実用的なシステム構成の検討や、解析ロジックの最適化を追求していただきます。 具体的には、多様な非定型データの解析精度向上に向けたプロンプトエンジニアリング、最新の論文調査に基づく実用フェーズへの落とし込みを担っていただきます。 不確実性の高い技術課題に対し、チームと連携して実験と検証を繰り返し、次世代のAIソリューションを具現化していく、非常に裁量の大きなポジションです。

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- ■ミッション 中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 - RAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う - ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める - プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う ■具体的な業務内容 - 中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 　- RAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 　- Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 　- 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 - マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化 　- VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 　- ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用 　- 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討 - 研究成果のプロダクト接続・技術設計 　- 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計 　- Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善 - PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 　- プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計 　- エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査 　- 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック

作業内容 ・AI Vtuber及びAIキャラクタープロジェクト向け配信技術開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　 -PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発 　 -YouTubeやTikTok Liveなどの配信環境の構築や設定および管理 　 -AIボイスを用いた音声合成の連携 　 -OBS Studioなどのソフトを用いた構成設計やトラブル対応 　 -配信映像や音声およびモーションなどのリアルタイム統合 　 -スタジオやリモートにおける配信への対応 　 -配信の流れを効率化するための自動配信や素材管理 　 -配信トラブル防止のための監視や冗長化設計 　 -Live2Dや3Dキャラクターの表示および制御環境の整備 　 -モーションキャプチャ機器の運用や調整 　 -新しいAI技術の検証や導入 　 -プロデューサーやデザイナーなど多職種との協力 　 -組織内外の制作チームへの技術ガイドや問題解決

作業内容 ・AI新機能開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -AI、機械学習を用いた新機能開発および既存サービスの高度化 -ビジネスサイドと連携した要件定義からAPI実装、本番運用まで -ビジネス課題に対するAI、LLMを活用したソリューションの設計、開発 -LLMや機械学習モデルを用いたプロトタイプ開発および本番実装 -既存のマイクロサービスやバッチ基盤上でのAPI化、ワークフロー構築 -本番環境でのモニタリング、アラート設計、改善サイクルの運用 -MLOps基盤の整備、改善へのフィードバック -コーディングエージェントやドキュメント生成の標準化等AI活用推進

作業内容 【業務内容】 ★倒産確率算出モデルの開発 ★企業の倒産傾向に関しての分析 ・スコアリングAIの開発 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・分類AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 ※全てをできる必要はありません 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など20名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。 【弊社について】 弊社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービス】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社データ製造プロダクト】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。

作業内容 ・AIエージェント開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - エンドユーザの特徴をもとに生成AIを用いるための処理手順設計 - プロンプトエンジニアリング

作業内容 【作業内容】 弊社は情報検索やレコメンデーションの技術を中心に、企業様の機械学習活用やデータ活用をご支援するソリューション事業を展開しています。現在、アイテムのランキングをユーザーに合わせてパーソナライズする機能を開発&提供をしており、MLアプリケーションやLLMアプリケーションのPoC, 評価、アプリケーション開発をお任せできる方を募集しております。 【求める人物像】 適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方

作業内容 ・AI開発、データの知見が豊富な開発の作業に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - LLMを活用した機能開発でシステム解析や統計、予測 - AIを活用した新機能のPoCおよびそのベンダー管理 - 仕様詰め

作業内容 ・AIプロダクト開発における開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - Pythonを用いたバックエンド開発 - AIモデルの導入・調整・開発

作業内容 ・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作業に携わっていただきます! ・主に下記作業をご担当いただきます。 - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js(TypeScript)を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手HR領域事業を展開するクライアントのデータサイエンス部門にて、レコメンデーション施策に係るシステム開発を担当いただきます。 Pythonを中心に、SQLやAWSを用いた機械学習モデルの開発、バッチ処理/API提供などを通じて、マッチング精度やユーザー体験の向上に貢献いただくポジションです。 主体的に推進できる方を歓迎します。 ※初日出社後は基本フルリモート想定。 ■主な業務内容： - 機械学習を用いたレコメンド施策の要件定義・実装 - Python・SQLによる開発・データ加工・分析 - バッチ処理/APIのAWS環境構築・提供 - モデルの精度向上・効果検証

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。 　└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。 　└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

作業内容 ・金融系SaaSサービス運営企業向けデータ解析及び機械学習モデル活用案件 に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築評定及び改善 -機械学習モデルのパフォーマンス最適化 -プロダクト内及び社内へのAI導入

作業内容 ・大手キャリアと大手ゼネコンがタッグを組んで進めている建設業界向けDXプロジェクト(建設業向け工程表作成アプリ開発)のバックエンド開発者に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - アルゴリズムの開発

作業内容 ・広告会社向け生成AI活用DX案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 部門単位での作業改善プロジェクトの実行 - 生成AIツールを活用した作業効率化 - 外部開発作業の内製化 - システムの品質管理、検証作業の自動化 - アプリケーション開発における開発プロセス効率化のための実装(API連携など)

作業内容 ・不動産向けAI画像加工サービス開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - パイプライン構築 - 要件定義〜実装〜改善までのリード

作業内容 ・社外向けAIサービス開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 社内・社外向けAIサービス開発