Python × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 5ページ目

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 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や、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。 ■ 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 ■ 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

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 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 某組織では、「スポーツベッティング×海外」をテーマとした事業展開を行っています。 スポーツベッティングとは、近年急速に世界中で盛り上がりを見せており、各種競技の結果やプレーに対して賭けて楽しむものです。 某社としても、近年はスポーツ領域へ注力しております。 これは、スポーツが一度に多くの人に共感・感動を提供できるコンテンツであり、こうしたスポーツの持つ根源的な熱量をコミュニケーションに繋げていくことに可能性を感じ、スポーツ領域への挑戦を行っているという背景があります。 コミュニケーションサービスを得意としている某社がスポーツ領域に取り組むことで、新たな価値提供や盛り上がりを見出せる可能性があり、スポーツ領域の中でもまだまだ可能性を秘めているスポーツベッティングについては、ビジネス側面でもさらに伸びていくと感じています。 ■具体的な作業内容 ・機械学習を用いた顧客クラスタリングの自動化と精度向上の推進 ・イベントや季節に応じたユーザーの関心や需要の予測 ・ユーザーデータや市場動向を分析し、異常行動傾向の検出 ・その他機械学習などデータドリブンな手法を用いた事業戦略の最適化 ■役割 ・AIエンジニアとして事業課題の解決に向けたAI開発、実装を担当していただく ■解析手法検討 ・事業課題を深掘りし、最適な分析手法の検討 ・必要に応じて機械学習の開発に向けた調査、環境整備 ■分析 ・ユーザーデータ、サービスデータを用いた機械学習モデルの開発、実装 ・効果検証 ・得られたデータをもとにしたインサイトの提供 ■働く環境 ・フルリモート可 ・必要に応じて海外メンバーとの協業共同 ■英語の使用状況について 基本的に現状の日常業務は全て日本語で完結しております。 必要に応じて英語コミュニケーションがありますが、現段階において英語の読み書きに抵抗感がなければ問題ございません。 ■開発環境 ・使用言語: Python(Pandas、Numpyなど) ・使用フレームワーク：TensorFlow、Scikit-learn、LightGBMなど ・インフラ環境：Google Cloud Platform ・コミュニケ―ションツール：Slack ・ソースコード管理：GitHub

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 某社がグループとして開発に取り組んでいる人工知能開発案件です。 現段階では自社グループ内での開発段階ですが 今後大々的に展開していきたいと検討しております。

作業内容 案件概要： WebシステムのAI機能における開発です。 画像認識、異常検知、レコメンデーションシステム 自然言語処理システムを開発していただきます。

作業内容 ・物体検知/画像分類のAIモデルの作成　・作成したAIモデルをエッジデバイスに適用

作業内容 ヒューマンライクなアバターを作り出しアバターにAIを教え込ませる アバターの音声改善・感情を伴う音声合成の改善 性能評価や、機械学習等、AIがキーワードです。

作業内容 AIヘルスケアアプリの開発エンジニア 大手建設会社の新規事業案件

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 音声処理または機械学習エンジニアをお任せいたします。 ■開発環境： ■プログラミング言語：Python　等

作業内容 某メーカーの動画解析POC支援。

作業内容 ・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

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 空調の最適化及びセンサや人の位置特定を行うためのアルゴリズム開発を担当して頂きます。 ・IoTデバイスからのデータを使用して空調制御を行うアルゴリズムの開発 ・上記業務に関わる各種作業 (データ収集や環境構築、アルゴリズムの構築や検証など)

作業内容 ・レコメンドプロダクト設計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。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-検索、レコメンドプロダクトの改善施策の実装 　-PythonとSQLを用いてGCP上でバッチ開発 　-詳細設計、開発、テスト、保守 ※アダルトコンテンツが含まれます

作業内容 ・Pythonを用いた予測モデル開発案件に携わっていただきます。

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

作業内容 ・自動車業界向け画像処理及び物体認識アルゴリズム設計に携わっていただきます。 ・主に下記作業に携わっていただきます。 　- 画像処理・物体認識アルゴリズムの設計・実装・改良 　- SIMD、GPU、専用アクセラレータを用いた高速化

作業内容 ・官公庁向けAIシステム開発に携わっていただきます。 ・特に言語モデルの作成ポジションでご参画いただきます。 ・詳細は商談でのお伝えになります。

作業内容 ・自動チューニングシステム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。 　-機械学習と最適化アルゴリズムを用いた自動チューニングシステムの開発

作業内容 リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、 生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務になります。 【業務内容】 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動

作業内容 ・機械学習基盤の開発案件に携わっていただきます。 ・下記の作業をご担当いただきます。 　-2Dや3Dの物体検出モデルの学習パイプラインの開発・運用 　-実験管理から自動運転車両へのデプロイや性能モニタリングを 　 一貫して行う基盤システムの開発や運用

作業内容 ・機械学習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

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 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 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 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。