【C++/Python/フルリモート/週4-5日】エンターテイメント系企業での機械学習エンジニア
C++PythonGitPyTorchTensorFlow
機械学習エンジニア
作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,データ分析
【案件概要】
企業向けXRソリューションやイベント特化型メタバースプラットフォーム、空間演出、映像制作、ライブ制作、そしてそれらに関連するコンサルティングやビジネスプロデュースなど、幅広く事業を展開するスタートアップ企業様にて、機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。
メンバーにはソニー・ミュージックエンタテインメント、チームラボ、乃村工藝社など、日本のエンターテインメントの第一線で働いてきた経歴を持つプロフェッショナルが多く在籍しています。
【業務内容】
・各種論文や研究のキャッチアップ
・エンターテイメント領域の様々なデータに対する、機械学習を用いたデータ処理や分析
・エンターテイメント領域における機械学習を中心とした研究開発
・研究結果を活かしたアプリケーションの開発
【現在使用中の技術】
Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender
【Python】大手HR領域事業の機械学習エンジニア
業務委託(フリーランス)
PythonSQLAWSDocker
サーバーサイドエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 【案件概要】
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のアルゴリズム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、Shellスクリプト、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を、バッチ、APIなどにて提供する
【Python】自社サービスSaaSのデータサイエンティスト
業務委託(フリーランス)
PythonAWS
データサイエンティスト機械学習エンジニア
作業内容 ■募集背景・課題
・データ集計基盤構築
・機械学習基盤構築
・新機能の開発
・機能改善要望についての開発
・予測モデルの開発および運用
・障害発生時の対応
【募集背景】
新バージョンの機能追加が急務であり、エンジニアリソースが不足しているため。
【開発環境】
・開発言語: Python
・DB:Redshift, Aurora(PostgreSQL互換)
・インフラ: Amazon Web Services
・AWS製品: ECS, S3, Step Functions, Lambda
・機械学習ツール:Kedro, MLflow
・ツール: GitHub、ZenHub、Slack、CircleCI、Sentry
【Python/R】機械学習エンジニアの求人・案件
業務委託(フリーランス)
PythonR
AIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 【概要】
・データ活用のために機械学習を利用してモデル構築を担当。
・モデルを構築するためのデータ基盤および基盤データを利用したモデルの構築は既に構築済み。
・直近ではモデルの継続的な最適化と効率的な運用を支援することが課題。
【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。
・データの更新とモデルの再学習プロセスの実施。
・技術ドキュメンテーションの作成と更新。
【Python/SQL】大手出版社の電子書籍システムにおける機械学習エンジニアの求人・案件
業務委託(フリーランス)
PythonSQLAWSAzureGoogle Cloud PlatformBigQuery
AIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 電子書籍システムのコンテンツ価値を機械学習とデータを駆使して最大化するために、
下記業務をご担当いただきます。
・自社アプリやウェブサイト等のデータを活用した、国内外でのコンテンツビジネスの推進
・特に漫画などの画像データを活用したコンテンツ開発、業務補助、データ分析の担当
【C++/Python】機械学習エンジニア/エンターテイメント領域の機械学習応用(0.6人月~可)
業務委託(フリーランス)
C++PythonGitPyTorchTensorFlow
AIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 【案件内容】
企業向けXRソリューション、イベント特化型メタバースプラットフォーム、
空間演出、映像制作、ライブ制作、それらに関連するコンサルティングやビジネスプロデュースなど、
幅広く事業を展開する同社。
ナショナルクライアントや行政などからの受託案件の引き受けが増える中で
機械学習エンジニアの開発、研究ポジションが不足しております。
受託案件プロジェクトのメンバーとして、ご参画をお願いいたします。
■体制
PM兼リーダー1名、開発・研究メンバー2名(本ポジション) 程度を想定しています
■詳細業務
・各種論文や研究のキャッチアップ
・エンターテイメント領域の様々なデータに対する、機械学習を用いたデータ処理や分析
・エンターテイメント領域における機械学習を中心とした研究開発
・研究結果を活かしたアプリケーションの開発
顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログの統合
業務委託(フリーランス)
C++PythonSQLR
機械学習エンジニア
作業内容 案件内容(業務内容):
顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。
・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール
・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール
対象データ:顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ
対象環境:IDAP(統合分析環境)
【AIエンジニア】データサイエンティスト(機械学習エンジニア)
業務委託(フリーランス)
PythonSQLAWSGoogle Cloud Platform
データサイエンティストAIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 ■プロジェクト:
大手通信キャリアのメディア「メニュー」「ポイントクラブ」「マイマガジン」等のレコメンドエンジンの運用、結果分析、チューニング
お客様に最適なコンテンツを提供するために、日々機械学習やロジックのチューニングを行っているチームへのアサインになります。
そのレコメンドエンジンの施策データ分析や、ロジックのチューニング・モデル生成等を担当して頂きます。
■作業内容
・pythonやAWS SageMakerを活用し、大規模な記事閲覧データからのレコメンドエンジンの施策データ分析
・お客様の閲覧記事の自然言語処理やキーワード抽出等を行う作業
・AWS構成/活用の最適化方針策定
クラウド向けAIエンジニア
業務委託(フリーランス)
C++PythonDockerJenkinsGoogle Cloud PlatformPyTorchTensorFlowKubernetes
AIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 【業務内容】
クラウドパッケージ向け内視鏡診断支援AIアドオン機能の開発
【担当】
【製品部門】クラウド向けAIエンジニア
【開発環境】
クラウド環境: AWS, GCP, Azureなど
言語 : Python/C++など
フレームワーク : PyTorch/TensorFlowなど
コミュニケーション: Slack, Chatwork, Trelloなど
計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー
その他: Jenkins, Redmine, Docker, Kubernetesなど
※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です
【機械学習エンジニア】統計/分析/AIエンジニアリング案件
業務委託(フリーランス)
Python
データサイエンティストデータベースエンジニアAIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 ・ビッグデータの統計/分析/AIエンジニアリング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。
-統計処理
-分析
-機械学習
-AIエンジニアリング
【機械学習/フルリモート】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
業務委託(フリーランス)
PythonSQL
サーバーサイドエンジニア機械学習エンジニア
作業内容
「機械学習モデルの開発およびシステム実装」
- ※以下、DWHのDBログを想定
- 案件の要件定義をPMと行う
- 前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation
- 機械学習モデルの構築(推薦、CFML、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか)
- モデルのWebアプリケーションへの実装(GCPないしAWSリソースを活用)
- BIツール(Looker)上で、案件のKPIとモデル精度の監視
【Python】国の研究開発事業に関わる機械学習エンジニアの求人・案件
業務委託(フリーランス)
Python
AIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 国の研究開発事業にて研究を進めているリサーチャーと協力・議論しながら、主にエンジニアリングを担当いただきます。
研究内容を理解した上で、深層学習や機械学習を用いたデータ分析などを用いた実装に落とし込み、研究活動を前に進めていただきます。
・リサーチャーとの定期的な議論
・研究の目的に応じたアルゴリズムの選定、開発作業
・先行研究の実装再現
【機械学習エンジニア/Python】卸売販売向けAI新規開発案件
業務委託(フリーランス)
Python
機械学習エンジニア
作業内容 ・卸売販売事業向けAIの新規開発(ブランド品の偽物と本物の判別)に携わっていただきます。
・ご経験に応じて、幅広い工程をお任せする想定となります。
【Python/R】ピッキングロボットソリューションに関わるデータアナリスト
業務委託(フリーランス)
PythonR
データサイエンティスト機械学習エンジニアデータアナリスト
作業内容 ■業務内容
自社プロダクト:倉庫ロボティクスソリューションを企業様に導入後のデータに関する技術支援を実施いただきます。
・エンジニアリングチームと協力して、データ収集・分析の仕組みの設計・開発
・倉庫業務を理解し、データを解析し、生産性の向上策を提案 など
フルリモート|【Python】画像解析に関する研究開発|No.3483
業務委託(フリーランス)
C++JavaScriptPHPPythonCSSHTMLLinuxMySQLAWSGitLaravelLambda
機械学習エンジニア
作業内容 自社サービスの価値向上のために、画像解析に関する研究を自ら
主体的に行い、既存の解析機能の性能向上、新たな解析機能の処理開発、要素技術の確立する。
売上予測をするAI構築における AIエンジニア
業務委託(フリーランス)
C++JavaPythonGit
AIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 【案件概要】
案件内容(業務内容):
売上予測をするAIを構築し、精度の安定・属人化を解消をさせる。
SCMにもゆくゆくはつなげる。
基本リモート|【Python】toC向け自社サービスにおける機械学習エンジニア募集|神田|No.3540
業務委託(フリーランス)
PythonMySQLFlaskAWSDockerGitGitHubGoogle Cloud PlatformBigQueryPyTorchTerraform
機械学習エンジニア
作業内容 機械学習エンジニアとしてサービスの改善/開発を行っていただきます。主にデータを活用したアルゴリズムの開発とその基盤開発を担当していただきます。
- 機械学習技術を用いたサービス開発および改善。具体的には推薦システムや診断といったサービスに従事していただきます。
- 機械学習モデルの安定的な運用・基盤整備(ML pipeline/MLOps)
- 香りのデータを活かしたチャレンジングな課題の解決(R&D)
- データ利活用のためのデータ基盤整備(Data Engineering/Data pipeline)
【機械学習エンジニア】生成AI/ライブ配信アプリ開発案件
業務委託(フリーランス)
Python
サーバーサイドエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 ・生成AI/ライブ配信アプリ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。
-要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、運用、保守
【機械学習エンジニア/Python】AI向けSaaSサービス開発案件
業務委託(フリーランス)
PythonSQL
データサイエンティストサーバーサイドエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 ・AI向けSaaSサービスの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。
‐クライアント向けのプロトタイプ作成
‐PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計、開発 等
【Python/SQL】自社サービスSaaSのデータ連携基盤の開発(設計+実装)
業務委託(フリーランス)
PythonSQLAWS
データサイエンティスト機械学習エンジニアバックエンドエンジニア
作業内容 ■募集背景・課題
【機械学習エンジニア】人工知能/機械学習ソフトウェア開発
業務委託(フリーランス)
PythonTensorFlow
機械学習エンジニア
作業内容 【案件概要】顧客課題に合わせた人工知能や機械学習のソフトウェアの開発
【作業内容】
・人工知能や機械学習に関するR&D、PoCの実施
・開発済みのPoC技術を活用したソリューション開発
・最新の学術論文や開発技術の調査と適用範囲の検証
【Numpy/SciPyなど】AI機械学習エンジニアの求人・案件
業務委託(フリーランス)
PythonAWSAmazon S3SciPyTensorFlow
AIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。
既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。
ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。
既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、
まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。
開発環境:
言語:Python 3.9/higher
基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib
【Python】製造業AIプロダクトの生産最適化エンジニア
業務委託(フリーランス)
PythonGitGitlab
機械学習エンジニア
作業内容 【募集背景】
急速に事業拡大しており、開発要員の増員が必要になったため。
【職務内容】
生産最適化エンジニアとして、工場・物流等の最適化システムの開発を行うプロジェクトに参画して頂きます。
【職務詳細】
・開発マネジメント
・クライアントとの折衝
・生産最適化アルゴリズムの開発、実装
Python / SQL / AWS 機械学習エンジニア
PythonSQLShellAWSDocker
機械学習エンジニア
作業内容 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のアルゴリズム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, Shellスクリプト, 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を、バッチ、APIなどにて提供する)
<基本時間>
10:00~19:00
アプリサービスの機械学習エンジニア
業務委託(フリーランス)
PythonSQLGoMySQLTensorFlow
機械学習エンジニア
作業内容 ■業務内容
機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
【Python/Go】恋活マッチングアプリ開発案件
業務委託(フリーランス)
PythonGo
データサイエンティストサーバーサイドエンジニア機械学習エンジニアバックエンドエンジニア
作業内容 ・PythonおよびGoを用いた、
恋活マッチングアプリの開発に携わっていただきます。
・具体的には、以下のような作業を企画からお任せしていく想定です。
‐大規模なオンラインデーティングサービスのデータを用いた機械学習
‐機械学習をコアコンポーネントとした、
システム、ツールの技術選定、および設計開発
【需要予測/AIエンジニア】店舗での発注漏れ削減や需要予測による自動発注システム ~実証実験(PoC)段階~
業務委託(フリーランス)
C++JavaScriptPythonC#WindowsAWS
AIエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使してスマート店舗を実現していくことが最大目的。既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、実証実験(PoC)段階のものも多数。内容:・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。 ・需要予測した結果を基づいて、発注システムに組み込んでいく。
【直接取引】【データ分析】HRテック機械学習エンジニア募集
業務委託(フリーランス)
Python
データサイエンティスト機械学習エンジニア
作業内容 ・主にAIのプロダクト設計や映像データ解析、人事領域のデジタル技術による改革(デジタルトランスフォーメーション、DX)を促進させるサービスを開発しています
・大学や外部パートナーとの共同研究を行うメンバーとしても活動いただく可能性があります
【機械学習】画像処理アプリケーションの開発
業務委託(フリーランス)
PythonGitGitlab
サーバーサイドエンジニア
作業内容 画像処理アプリケーションの開発における、機械学習エンジニアの募集になります。
【開発エンジニア】機械学習モデルの開発およびシステム実装
業務委託(フリーランス)
PHPPythonSQLGoogle Cloud Platform
サーバーサイドエンジニア機械学習エンジニア
作業内容 [ポジション]:開発エンジニア ※機械学習エンジニア
- 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」
- ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ
(a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)
(b)機械学習モデルのPoC
(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか
(b-2)モデルの構築(レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか)
(b-3)PoC結果のレポーティング
(c)モデルのWebアプリケーションへの実装
(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装
(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション