Python × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 8ページ目

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 -------------------------------- 私たちは、最先端の脳科学・物理学の知見を応用し、深層学習や強化学習を中心とした高度なAI技術の研究開発を手掛けています。 特に、産業応用が困難な領域のブレイクスルーを目指し、クライアントの事業変革を技術面から推進しています。 今回のポジションでは、LLMやVLM、画像認識、エッジAIなどの最先端AI技術を駆使し、実社会の課題を解決するソリューション開発・社会実装を牽引するリードエンジニア／テックリードを募集します。 クライアントの抱えるさまざまな課題を技術力で解決に導く、裁量とやりがいの大きいポジションです。 【お任せしたい業務】 クライアントワークから社内の技術力強化まで、先端AI開発部のリードエンジニアとして幅広い業務をお任せします。 テックリードとして、エンジニアリング業務遂行にあたり必要とされる技術力を高いレベルで有し、業務のアウトプットを通じてエンジニアの規範となることを期待する役割です。 ① LLMやVLM/画像認識/エッジAIソリューション開発のリーディング システム・プロダクト開発（設計・実装・開発管理） - 物体検出/セグメンテーション/追跡/OCRなどのモデル設計・学習・評価 (PyTorch 等) - データ収集・前処理・評価指標設計、オンプレ/クラウド/エッジへのデプロイまで一連を担当 ※ プロジェクト例：VLMを用いた交通安全に関する研究開発支援、金融機関向けRAGシステムの性能改善、製造業の外観検査（Jetson最適化・低レイテンシ推論）、小売の棚監視（マルチカメラ）、モビリティのドライバーモニタリング VLM・生成AIの補助的活用 - VLM: 画像とテキストの照合/検索/説明補助（例: ラベル整合性チェック、検索性向上） - 生成AI: 合成データ生成、超解像/インペインティング等のデータ拡張（主役ではなく補助用途） ② プロジェクト提案・技術折衝のリーディング - 顧客課題の構造化、技術調査/検討を通じた最適解の提案（PoC設計、ロードマップ策定、見積/リスク管理） 【案件（一例）】 - 画像認識アルゴリズム（同一対象物の多クラスセグメンテーション）の精度改善

作業内容 ■業務内容 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。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（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 ■企業について 弊社は、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ではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、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、現場・現物・現実を重要視しています。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を募集しています！ ・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、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 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。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（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 ■企業について 弊社は、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ではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、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、現場・現物・現実を重要視しています。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を募集しています！ ・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、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 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。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（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 ■企業について 弊社は、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ではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、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、現場・現物・現実を重要視しています。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を募集しています！ ・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、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 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。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（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 ■企業について 弊社は、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ではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、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、現場・現物・現実を重要視しています。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を募集しています！ ・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、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

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 ※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 -------------------------------- ■会社概要 大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しているスタートアップ企業です。 「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに掲げ、生成AIの業務活用を支える法人向けツールなどの開発を行っています。 ■募集背景 既存プロダクト「ELYZA Works」のサービス拡大に伴う機能追加、および業界・ユースケース特化型の新規プロダクト開発を進めるための事業拡大フェーズです。 プロダクトのコアとなるLLMを含む機械学習モジュールの開発や、革新的なユーザー体験を実現するためのエンジニアリング強化を目的としています。 ■業務内容 プロダクト事業部の機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル/自社モデル）をコアとしたプロダクト開発およびMLOps基盤の構築を担当いただきます。 ◇プロダクト開発 - 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発 - ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善 - 自社モデルの最適化（推論速度と精度のバランス調整、軽量化）とプロダクトへの組み込み ◇機械学習×エンジニアリングのリード - MLモデルを組み込むための社内ライブラリ実装 - プロダクションデプロイのワークフロー整備 - プロダクトコードの最適化、リファクタリング - 他チームへの技術支援（アーキテクチャ・実装方針策定） ◇MLOps基盤の開発と改善 - スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計・実装 - モデルの監視・パフォーマンス評価システムの構築 - 本番運用に関するベストプラクティスの確立

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 ※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 -------------------------------- ■会社概要 弊社は、「テクノロジーで、新しいワクワクを。」をミッションに掲げるIT企業です。 SES事業（ITエンジニアリングサービス）、受託開発、自社サービス開発を三本柱とし、お客様のビジネス課題を技術力で解決に導くとともに、世の中をより良くする新たな価値創造に挑戦しています。 主軸事業であるSES事業では、エンジニア一人ひとりのキャリアパスやライフスタイルに寄り添った案件紹介に強みを持っています。 多様なバックグラウンドを持つエンジニアが、それぞれのスキルを最大限に発揮し、成長できる環境を提供することを目指しています。 ■募集背景 生成AIを活用した新たなナレッジ検索システム（KG-RAG）の開発プロジェクトが始動するにあたり、その中核技術となるナレッジグラフの設計・構築をリードいただける専門家を募集いたします。 本プロジェクトは先進的な取り組みであり、有識者として主体的にプロジェクトを推進していただける方を求めています。 ■業務内容 生成AI（LLM）を活用した先進的なナレッジ検索システム（KG-RAG）の構築プロジェクトに、ナレッジグラフの専門家としてご参画いただきます。 本プロジェクトでは、システム開発における要求から物理設計までの情報（RFLPモデル）を構造化し、ナレッジグラフとして表現することで、LLMのハルシネーションを抑制し、高精度な情報検索・応答生成を実現することを目指します。 ＜具体的な業務＞ - RFLP（要求・機能・論理・物理）モデルの分析と理解 - ナレッジグラフのスキーマ設計、オントロジー構築 - 各種ドキュメントやデータソースからの情報抽出とグラフデータへの変換 - グラフデータベースへのデータ投入とクエリの最適化 - RAGシステムとの連携部分における技術検討・実装支援 - プロジェクトメンバーへのナレッジグラフに関する技術的な助言・情報共有

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 ※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 -------------------------------- 我々は生成AIとデータ統合を組み合わせて25兆円の意思決定市場を創出することを目指すスタートアップです。 単なるマーケティング支援にとどまらず、AIを用いた“意思決定の高度化”に挑戦しており、マーケティング・HR・キャリアなどグロースに直結する領域で複数のプロダクトを展開しています。 大規模データ基盤の設計・構築、RAG実装、API化などを通じ、革新的プロダクトの成長を牽引する体制強化を図るため、技術力と創造性に優れたエンジニアを募集します。 ▼具体的な業務内容 - LLMを用いたエージェントの構築 - RAGにおけるRetrieverの実装 - LLMOpsの整備（運用自動化含む） - CI/CDパイプラインの構築と、エージェントの継続的デプロイ - エージェントを用いたAPIの実装 ▼上記業務に慣れてきたら以下にもトライいただきたいです - データマートの設計・構築・運用 - BIツール (Tableau, Lookerなど) を用いたデータ可視化基盤の構築・運用 - Deep Learningモデルのモデリングおよびそのためのpre-processing ▼このポジションの魅力 - 大規模データ処理やクラウド環境でのデータ基盤構築、最新AI技術（LLMなど）に実践的に携る事が可能 - 生成AIやLLMを活用したエージェント開発に携わり、実際のプロダクトの進化に貢献できる - 企業の成長に直結するサービスに貢献ができる - データパイプラインやデータウェアハウスの設計・運用を通じ、企業の意思決定基盤に携わる事が可能 - Python、Node.js、Airflow、Spark、Flink、Tableauなど、多様な技術を駆使してスキルの幅が広げられる - 自由度の高い開発環境で新しい技術を試せる - エンジニアリングとプロダクトの両方の視点を養える - 迅速かつ効率的なアジャイル開発で即座にアイデアを形にできる - エンジニア同士の学び合いを大切にする環境

作業内容 当社は「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について】 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。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 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。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・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 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出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 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【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15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。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 当社は「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について】 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。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 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。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・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 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出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 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【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15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。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

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 ※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 -------------------------------- 【募集背景】 全社的なAI活用を推進するため、新たに「AI Enablementチーム」を立ち上げました。 このチームの目的は、LLM（大規模言語モデル）活用基盤の専門知識を集約し、場当たり的なAI開発から脱却して継続的に改善できる体制を確立することです。 今回、特に重要な連携先となるのが、顧客対応の最前線であるCS（カスタマーサクセス）部門の業務効率化を担う「CSOpsチーム」です。 AI EnablementチームとCSOpsチームが強力なパートナーシップを築き、アジャイルな改善サイクルを推進していくために、両チームの橋渡し役となる専任のエンジニアを募集します。 一時的なリソース補填ではなく、中長期で継続的に関わっていただける“実働型パートナー”としてのご参画を想定しています。 【どんな仕事か】 AI Enablementチームの一員として、CSOpsチームと密に連携し、iPaaSやLLMアプリケーション開発プラットフォーム等を活用して、BtoBカスタマーサクセス関連業務の自動化・効率化を推進していただきます。 AI Enablementチームが構築するAI活用基盤を最大限に活かし、CSOpsの課題を解決する具体的なワークフローの企画・設計から実装まで、主体的にリードする役割を担っていただきます。 どのツールをどう活用して課題解決に導くか、あなたの知見や提案を歓迎します。 ＜具体的な業務内容＞ - CSOpsチームとの連携窓口: 業務課題や自動化ニーズに関するヒアリング、ディスカッションの実施 - 自動化ワークフローの企画・設計: ヒアリング内容に基づき、各種iPaaSやLLM関連ツールを用いた具体的な解決策の提案 - プロトタイピングと実装: 各種自動化ツール上での迅速なプロトタイプ開発と本格的なワークフローの実装 - システム・データ連携: SnowflakeやMySQL等のDBからのデータ取得や、HubSpot等のSaaSアプリケーションとのAPI連携 - スクリプティング: ワークフロー内で必要に応じたSQLやコード（Python/TypeScript等）の実装 - 改善サイクルの推進: 導入した自動化の効果検証を行い、継続的に改善テーマを発掘・推進 【チーム体制】 - 所属: AI Enablementチーム - EM：1名 - Tech Lead：1名（LLM基盤の構築・運用を担当） - LLMソリューションエンジニア：1名（★ここが今回の募集ポジションです） 【当社で働く魅力】 - 業務改善に最適なツール選定から関わり、LLMを活用した自動化の最前線でスキルを磨けます。 - 事業の根幹を支えるCS部門と直接連携し、自身の仕事の成果が業務改善に直結する手応えを感じられます。 - 技術（AI Platform）とビジネス（CSOps）の橋渡し役として、専門性を発揮しながらキャリアを築けます。 - 新設チームの中核メンバーとして、チームの文化や開発プロセスづくりに貢献できます。 - 全国どこからでもフルリモート勤務が可能で、ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方ができます。

作業内容 機械学習エンジニアとしてtoC向け既存サービスのAI(機械学習)を使った予想モデルの開発、改善、保守を行っていただきます。 基本的にフルリモートですが、参画から1週間ほど渋谷に出社していただく想定です。

作業内容 様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用【業務スコープ】機械学習モデルの開発およびシステム実装

作業内容 ・転職支援サービスのレコメンドアルゴリズム開発業務に携わっていただきます。 ・下記を行っていただきます。 -Webログデータ、事業データのデータ分析 -レコメンドアルゴリズム開発 -システム実装 -クライアントコミュニケーション

作業内容 案件：OCRモデル構築 必要なskills ・Computer vision, OpenCV ・Machine learning, Deep learning, tensorflow ・Python programming

作業内容 ・転職支援サービスのレコメンドアルゴリズム開発業務に携わっていただきます。 ・下記を行っていただきます。 -Webログデータ、事業データのデータ分析 -レコメンドアルゴリズム開発 -システム実装 -クライアントコミュニケーション

作業内容 ■開発環境 開発方法：　アジャイル チーム体制：　５人 バージョン管理ツール：GitHub PC：　MAC・Linux ■担当工程 基本設計　詳細設計　実装　テスト　など ■業務内容 Pythonを使ったディープラーニングシステムの研究開発。  

作業内容 LLMを駆使したAIチャットボットに関連する自社プロダクトの案件です。 日々更新されるGenalative/生成系AIについての情報/技術をキャッチアップし、トライアンドエラーを通してプロダクト改善を行っていただきます。

作業内容 大手HR企業（転職領域）のデータサイエンス（機械学習エンジニアリング）部署において、レコメンドアルゴリズム開発実務を担当いただきます。 Pythonでの機械学習アルゴリズム実装がメイン業務となります。

作業内容 生体認証の機械学習アルゴリズムの開発となります。 ＜備考＞ フルリモート ＜服装＞ 私服OK

作業内容 ・Pythonを使用したレコメンドアルゴリズムの設計構築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を使用したレコメンドアルゴリズムの設計構築 - 迅速かつ的確なコミュニケーション

作業内容 【募集職種】 機械学習エンジニア(データサイエンティスト) 【業務内容】 当社の機械学習ソフトウェアを利用してクライアントとの実証実験のサポート（性能評価等）

作業内容 ＡＩ・画像処理エンジニア 既に開発済のアルゴリズムを元に実装を中心に開発・試験を担当いただきます。 求めるスキル： ・ディープラーニング(CNN, RCNN) ・Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎ ・Ｌｉｎｕｘ（Ｕｂｕｎｔｕ） ・年齢は、３０～４０代前半

作業内容 様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、LLMを使ったプロダクト開発、運用【業務スコープ】 「LLMを使ったアプリケーション開発ないしシステム実装、および運用」 - 案件の要件定義をPdMと行う - 前処理 - 機械学習モデルの構築 - モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用）

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア ゼネコン様の災害シミュレーションアプリケーションの最適化 イジングモデルの構築ないし検討

作業内容 機械学習エンジニアとしてご支援いただける方を募集しています。 データ活用のために機械学習モデルの構築を行っており、 モデル構築のためのデータ基盤構築はすでに実施済みですが、 機械学習モデルの継続的な最適化と効率的な運用が課題となっております。 ＜業務内容＞ ・機械学習モデルの維持管理および最適化 ・モデルのパフォーマンス監視と評価 ・データの更新 ・技術ドキュメンテーションの作成と更新

作業内容 クライアントでは、AIを活用した自動情報収集プログラムによって、WEB上に公開されているイベント情報を利活用していくサービスを展開しています。 情報収集におけるAIモデルの構築において機械学習エンジニアの追加を求めています。

作業内容 現在、様々なコールセンター向けクラウドサービスを展開しており、サービス力向上を目的とした自然言語処理における機械学習エンジニアを募集しております。通話録音システムから取れた音声認識データをテキストマイニングし、顧客管理システムとの連携する開発をお手伝い頂きます。 例えば一例ですが、受注した際の音声を分解し、言い回しの分析等となります。

作業内容 国内大手金融機関では、データ活用のために機械学習モデルの構築を行っています。 モデル構築のためのデータ基盤構築はすでに実施済みですが、機械学習モデルの継続的な最適化と 効率的な運用が課題となっており、機械学習エンジニアとして支援頂ける方を募集しています。 ＜業務内容＞ ・機械学習モデルの維持管理および最適化 ・モデルのパフォーマンス監視と評価 ・データの更新 ・技術ドキュメンテーションの作成と更新 お客さまとの折衝やチームとしての作業が多いため、コミュニケーション能力の高い方を希望します。

作業内容 ■Python機械学習エンジニア/モデル構築・実装■ 要件定義し、ＰＯＣを数ヶ月実施しながらスケジュール作成に必要な最適なモデルを探索、検討をする。 その後、出てきたモデルの本番実装を４～５ヶ月かけて行う。 モデル作成したいものは営業担当者のスケジュール作成になります。

作業内容 決済データの中にあるクレカ不正利用等の不正なアクセス情報をフィルタリングするモデルを作成いただきます。 リードサイエンティストからモデル要件等が降りてくるので設計以降を担当いただきます。 技術： python,sql

作業内容 機械学習エンジニアとして以下の業務をご担当いただきます。 ・論文にある先端的な機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価 ・当研究所内の研究者が開発した機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価 ・サービス実装を想定し、データベース設計やプログラムコード最適化の調査・提案 ＜就業時間＞ 10:00～19:00 ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※

作業内容 クライアントは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様です。自社プロダクトの案件にてお力添えいただける機械学習エンジニアを募集いたします。 日々更新されるGenalative/生成系AIについての情報/技術をキャッチアップし、トライアンドエラーを通してプロダクト改善を行っていただきます。 ChatGPT等の生成系AIに関しての知見が深い方、今後も自然言語処理の領域において活躍したい、キャッチアップできる方がとてもマッチいたします。

作業内容 【募集背景・課題】 画像解析関係、発注量予測、RFIDなどについてPoCを繰り返しているが、専門スキルを持って対応できる人材が、社内に不足している状態

作業内容 大学と提携し、AI開発を行っている企業にて、 需要予測アルゴリズム開発のビッグデータ分析をご担当いただきます。 (開発環境) プログラミング言語：Python, SQL(BigQuery)等 データベース：BigQuery等 クラウド環境: GCP等

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 -------------------------------- 案件概要：画像生成における開発業務支援 案件内容：画像生成基盤の社内展開 　　　　　広告配信における画像生成適用(レイアウトの自動生成など)

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する AI実装メンバーを募集しています。

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 様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、LLMを使ったプロダクト開発、運用に携わって頂きます。 ・案件の要件定義をPdMと行う ・前処理 ・機械学習モデルの構築 ・モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用）

作業内容 データ分析 まちなかの活性化をデジタル支援する、 都市開発DXソリューションの提供を行う企業様です。 主に、センサー技術を用いたフィジカル空間デジタルデータの解析を行っております。 ・データ分析 　　-CV (画像分析) ・機械学習 　　-PyTorch, TensorFlow ・言語: Python 　　-ライブラリ例: pandas, numpy

作業内容 ・資産運用企業におけるフルスタックエンジニアリング支援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。 - 商品データベース構築 - 営業データ移行 - 企画 - 開発 - 運用