Python × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 9ページ目

作業内容 ・アノテーションサービス開発において、 　機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には、下記業務を想定しております。 　- OpenCVを使用した画像、動画処理 　- Pythonを使用した機械学習モジュールの開発(主に画像認識、物体検出等) 　- 機械学習を使用した教師データ作成、選定の自動化(ML for ML)

作業内容 機械学習エンジニアとして、自社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（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測　等

作業内容 ■案件概要： ・ユーザー属性予測システム開発プロジェクトへ、メンバーとして携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきたい想定です。 　‐SQL実装、AWS連携等Tresure Data workflowの実装 　‐パイプライン構築等AWS上への予測システム構築 　‐Python、Dockerを用いた分析アプリ開発 　‐単体テストおよび結合テスト ■開発環境： ・言語：Python，SQL ・クラウド：AWS（S3,Lambda），Docker ・構成管理ツール： GitHub Enterprise,Code Commit, etc ・課題管理ツール：Jira, GitHub Issue, Backlog

作業内容 機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発をご担当いただきます。 　　　 【求める人物像】 ■向上心があり、自発的に考え、スピード感を持って行動することが好きな方 ■ベンチャー企業に興味がある方 ■課題の背景を深堀りし、根本的な解決策を考え、自律して実行できる方【開発環境】 Python・GitHub

作業内容 内視鏡データ(動画)を管理するデータベースシステムの開発を中心に、次世代の内視鏡AIの開発の基盤となるサーバーシステムの開発をご担当いただきます。 主な内容としては ・動画データベースシステムの開発・整備 ・動画データとカルテ情報を紐づけた症例情報の管理システムの開発・運用 ・アノテーションツール/サービスの開発・運用 データセンターの環境はCPUサーバー2台(ストレージ500TB)、GPUサーバー2台(DGX)で、LinuxサーバーでオンプレミスでKubernetesの環境を整備しています。ストレージサービスはRook(Ceph)を検討しています。社内サービスはPythonをメインに開発しております。 【求められる成果】 内視鏡動画は1検査5分で10GB程度の大容量の動画となります。施設からHDDで受け取ったデータをサーバー上で効率よく管理し、動画によるAIの開発体制を作ることが目標です。 【このポジションの魅力】 ・オンプレミスでありながら、1PB級のデータベースを作成することを標榜しており潤沢なシステム予算があります。また医療データであるためセキュリティ等に配慮してシステム開発する経験が得られます。 ・機械学習に興味のある方はその知見や経験を得る事も可能です。

作業内容 生成AIに関わる新規事業立ち上げを担っていただきます。 業務内容としては、下記をご担当いただきます。 　-実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上 　-最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装 　-生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発 　-GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ 【概要 】 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実務をご担当いただきます。 【業務内容】 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 【ミッション】 我々は、「デジタルクリエイティブでビジネスを加速する」ことをミッションに、 様々なクライアントのWebサービスやコミュニケーションのデザインをしています。 例えば、 日本最大級の求職者データベースを持つ転職決定数No.1サイトの情報設計業務 150万人以上のユーザーが利用するサイトのプロジェクトマネジメント業務 婚活サービスのWebサイトおよびスマホアプリのUI/UXディレクション業務 など。 "クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、 クライアントの事業／Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である" この考えのもと、クライアントの事業責任者／企画者とともに膝を 突き合わせながらサイトのコンセプトや施策を考え、 実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 【勤務地】 フルリモート/東京駅 or 五反田 ※初日出社アリ 【その他募集条件】 - 精算幅：140-180h - 面談回数：2回 -勤務時間：10:00-19:00 ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 ・AI活用プラットフォーム構築推進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。 　-クライアントの課題整理 　-実現可能な問題設定への落とし込み 　-マイルストーンの設定と進捗管理 　-プロジェクトにおけるチームマネジメント 　-クライアントとの折衝 　-メンバーの成果物(ドキュメント、ソースコード等)レビュー

作業内容 組織内で働く人の心理データを用いて、①どのような要素を満たすと、人は活き活きと働くのか、②要素間の因果関係を分析することで、例えば「やりがい」とはどういった要素から醸成されるのか等、データを用いて明らかにする部分をお手伝いいただきたいと考えております。すでに緩やかにですが開始しており、「〇〇の要素が満たされないと人は離職する傾向にある」といったことがわかり始めております。こういったデータを用いた分析及びモデルをサービスに反映することで、より良い関係性を組織内に構築していただけるお手伝いができると考えております。

作業内容 ■業務内容 膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクトの ML開発業務をご担当いただきます。 主に、以下内容を想定しています。 ・ML開発業務全般 ・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用 ■本ポジションの魅力 ・PoCでなく、実際にユーザーが使っているプロダクトに自身のアウトプットを反映し、改善していける ・自由度の高い実験環境 / GPU環境で研究 / 開発をすることができる ・大量のSNSデータを用いたプロダクト開発に携わることができる ■開発環境 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras ・環境：Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem ・貸与マシン：MacBook Pro

作業内容 クライアントでは、Deep Learningを使ってSNS上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learningなどの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集いたします。■業務内容 ・Deep Learning を活用した新たな Webサービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析 　　　 【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境：Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン：MacBook Pro

作業内容 各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、 ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。

作業内容 FinTech SaaSの開発において、 機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 具体的には下記業務を想定しております。 　- 自然言語処理を活用した証憑登録機能の開発 　- 決済システムに関連する機能の開発 　- 機械学習を活用した与信モデルの構築及びアップデート

作業内容 在庫管理システムの開発にデータサイエンティストとして携わっていただきます。 具体的には以下のような作業が発生いたします。 　- 機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 　- 機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発

作業内容 ■サービスについて： 社会人向け(主に大手企業)、データ分析トレーニング・データ活用人材育成サービス 企業研修は累計70社以上（累計59,000名以上）、公開講座では通算1,700名、 サービス全体で60,000名以上が受講している実積のあるサービスです。 ■業務内容： 国内外で活躍できるデータ活用人材を育成するため、トレーニングの講師・企画・運営を担当いただきます。 ・顧客対応（課題ヒアリング、問合せ対応） ・カリキュラム企画（テキスト作成、教材研究のための論文や国内外事例のリサーチなど） ・研修講師／研修後のフォロー ※まずは研修のTA/講師対応でご経験を積んでいただき、 　後にカリキュラム企画や顧客対応をご担当いただきます。 ※国内の有名大手企業からのご相談が中心のため、 　DX推進に向けたビッグデータ分析、機械学習など、 　データサイエンスの現場で活躍する人材育成に関わることができます。

作業内容 女性向けQAサイト開発に、機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 具体的には以下のような作業が発生いたします。 　-レコメンデーションのモデル開発 　-メンバーとの壁打ち

作業内容 ■募集背景・課題 創業時から「実践しながら代表作を創る街」というコンセプトの教育プログラムを運営しておりました。 そこで得た知見を元に、独自のコンセプトを創り、最先端の技術「グラフデータベース」を活用し、 新しいプロダクト開発を進めています。 ※プロダクト詳細 「したい」ができるを保証し、仕事や学び、プライベートの悩みを解決するEdTechプロダクト。 自分の空間を「メタバースと実社会の間（＝リアルバース）」で創ることができる 今年の6月に限定公開開始、11月のフルローンチと今後の開発に向け 戦力として参加いただける方を募集しています。 ■業務内容 データを用いた独自技術の研究開発及び、レコメンドシステムへの実装設計を担当していただきます。 ■主な業務範囲 カスタマー向けレコメンドシステムの設計及びアルゴリズム開発 エンジニア、CI/CX、プロダクト責任者との議論を踏まえた機械学習タスクの設計

作業内容 下記を行っていただきます。 ・AWSを利⽤したビッグデータ解析⽤分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計 ・実装、運⽤フロー⾃動化の提案/実装 ・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定 ・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど）に応じたデータセットの作成 ・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、git,CI/CDの仕組み作りと維持

作業内容 【募集背景】 AI専門のスタートアップベンチャーが受注した大手金融機関様の 案件を担当できる人材の不足。 【職務内容】 大手金融機関内のAI推進課の方々、またそれに関わるベンダーの方々と協力しながら、 大手金融機関内の多くの部署毎にAIを活かしたDX推進を進めています。 本件では、すでに開発済みのAIシステムの運用・保守をメインとしてご支援いただきます。 ・クライアント企業の要望に応じて既存システムの改善 ・同様のデータを用いたデータ分析 例：顧客マーケティング、為替や投資の予測、ニュースから言語処理を用いたリスク管理など

作業内容 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,コンサルティング ======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に出社可能な範囲にお住まいの方 （フルリモートでも不定期に出社が必要な可能性がございます） 【外国籍の方の場合】 日本語が母国語の方 ======================== 機械学習エンジニアとして、自社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。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測　等

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■作業内容 機械学習エンジニアとして、画像アプリケーションにおけるPythonを用いた 開発推進（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測　等 勤務時間：9:00-18:00 勤務地： 茅場町 or ご自宅(リモート週3日程度) 期　間：4月～長期 面接：1回 ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ ▼案件概要 某ベンチャー企業にて、自社製小売/卸売業向け AI系サービスのデータサイエンス領域の開発を担当頂きます。 ▼業務内容 各種データから各種指標/統計値の抽出/開発、 機械学習を応用した予測モデル構築/管理を担当頂きます。 ・統計的指標、予測モデルの分析/構築 ・各種指標の開発と管理 ・機械学習による予測モデルの構築 ▼技術環境 O S 　　 ：Linux, Windows 言 語 　　 ：Python D B　　　 ：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換) Cloud　　 ：AWS（ECS, S3, StepFunctions, Lambda, Redshift, Aurora等） 機械学習系：Kedro, MLflow C I　　　 ：CircleCI 監視系　　：Sentry その他　　： GitHub, Slack, CircleCI ▼条件面 時間精算：140H～180H 勤務時間：9:00-18:00 （8H/日 稼働） 最寄駅　：フルリモート/内幸町 / 新橋 （東京都港区） 　　　（状況次第で稀に単発出社発生の可能性有） 休　み　：土日祝 PC貸与 ：無　※貸与希望の方は対応いたします 服　装　：私服OK 面談回数：1回（web） ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 ビッグデータ解析/分散処理基盤開発をお任せします。 今後様々な連携を行っていく上でのデータ基盤開発を強化していく方針であり、その推進をお願いできればと考えております。 ■業務内容 ・AWSを利⽤したビッグデータ解析⽤分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計 ・実装、運⽤フロー⾃動化の提案、実装 ・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定 ・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど）に応じたデータセットの作成 ・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、git,CI/CDの仕組み作りと維持

作業内容 案件概要： - 海外の異常検知/故障予知ソリューション(パッケージソフトウェア) の立ち上げ支援。 - 現在日本語化対応を行っており、国内顧客を開拓中です。 活動内容： - 対象のパッケージソフトウェアの　技術的要素/業務的要素をキャッチアップし、日本国内メンバーのスキルアップ速度を早めるように努める。 - 顧客のニーズ/要件/データ等をヒアリングしたうえで、デモを作成しプレゼンを実施する。　(いわゆるプリセールスフェーズです) - 受注につながった場合、実装フェーズへと移行していきますが、このフェーズはエンドユーザあるいはパートナー企業が実施する事を想定しています。 このためプロジェクト立ち上げ初期は、エンドユーザあるいはパートナー企業への技術支援を実施する事となります。

作業内容 ■募集背景・課題 事業規模の急速な拡大に伴い、自動運転システムの環境認識モジュールの研究開発に従事して頂けるエンジニアを募集しています。

作業内容 【案件概要】企業分野のInsurTech推進にかかる各種データ分析および予測モデル開発　　　　　…残価保証保険・家電延長保証保険等の保険料やリスク量算出ロジックの開発　財務データ等を活用した予測モデル開発、等【作業内容】ニューリスク（従来保険化されていないリスク）に対する新規損害保険商品の開発や 　　既存商品の更なる成長促進のための施策の立案、新ビジネスモデルの企画立案等に、データ分析の側面からビジネス成長に寄与していきます【連携部署】グループ全体のデジタル変革をAIやビッグデータ、IoTを活用して推進していく部門保険のリスク評価モデル開発を行うアナリストやビッグデータを分析するデータサイエンティストなど、専門性の高いメンバーが多数在籍。

作業内容 ■募集背景・課題 エンジニアチーム（現状4名）体制増強の為の募集 ■業務内容 睡眠測定用ウェアラブルデバイスで測定した脳波データを解析するAIアルゴリズムの開発を担っていただける方を募集します。睡眠の専門家たちと議論しながら深層学習を使って開発を進めていきます。 睡眠に関わる検査測定などのデータを収集・スコアリング・診断などをAIで自動化し、並行して開発する測定デバイスと合わせて、早く簡単に安く睡眠の課題を解決できるようにすることがこの業務の目標です。

作業内容 位置情報データ分析を中心にスキルに応じてロジック開発もご担当していただきます。

作業内容 機械学習の実装・開発を行なっていただけるエンジニアを募集しています。 企業様の方で、クライアントからの中小規模複数の研究開発案件を受注予定にあたり、実際に手を動かしていただく機械学習エンジニアを求めています。 ＜具体的な業務内容＞ 外部企業からの受託案件での開発、設計、運用など ＜稼働日数＞ 週2〜3日

作業内容 膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクトのML開発業務をご担当いただきます。 主に、以下内容を想定しています。 ・ML開発業務全般 ・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用 【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras ・環境：Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem ・貸与マシン：MacBook Pro 【開発手法】 プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり 【働き方】ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはZoom / Slack / Tandem / Discordなど。