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 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。 ・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 ・投稿写真、スナップ写真の画像認識向上

作業内容 【案件概要】 約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、 国勢調査等の統計データをかけ合わせて、 店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。 このSaaSサービスにより、 店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。 【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 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！ 【業務内容】 以下業務をご担当いただきます。 ・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 【開発環境】 ・開発言語:Python ・インフラ:AmazonWebServices ・AWS製品:ECS,S3,StepFunctions,Lambda ・機械学習ツール:Tensorflow,Keras 【精算幅】140-180h 【面談】1回 【勤務地】リモート 【備考】 ・服装:自由 ・就業時間:9:00-18:00 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！

作業内容 想定される作業内容　・既存の不良判定/故障予兆検知モデル精度向上　・コードのエラー発生原因の特定・修正　・お客様のシステムへの組込みを想定したAIモデルの設計

作業内容 広告主に提供するクリエイティブの価値を最大化するための効果予測プロダクト開発のMLリーダーを担っていただきます。 広告主の業界は様々な為、業界縛られず多種多様なデータを扱うことができます。 また、自社内にクリエイティブを作成している部署がある為、完成までの過程データも得られることが強みです。 【業務内容】 ・画像、動画、テキストなどのマルチモーダルなデータと深層学習の技術を用いた、 　クリエイティブの効果予測プロダクトのモデル作成と開発 ・画像や、物体配置がもたらす効果の予測 ・デザイナー向けの効果予測マップの策定 ・配信された広告の実績値からの特徴算出、データの抽出、モデリング

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 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！ 【主に行う業務】 HR系企業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。 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、実装開発を行っていただき、 各種レコメンデーション施策を、バッチ、 APIなどにて提供するまでの流れを想定しています。 【開発環境】 Python、SQL、ShellScript Docker AWS 【求める人物像】 ・勤怠/健康状態に問題がなく、中長期的に業務に携わっていける方 ・コミュニケーション能力のある方 ・ハウスルールなど遵守しつつ業務を遂行できる真面目で責任感のある方 【作業工程】 要件定義~運用保守 【場所】 リモート可/東京駅or五反田駅 ※フルリモートですが、初日のみ出社有 ※初日出社が可能であれば地方OK 【勤務時間】 10:00~19:00 【精算】 140-180h 【面談】 2回 【服装】 ビジネスカジュアル ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 【業務概要】新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂きます。 現在MVPの開発段階のため、ご参画頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担って頂きます。 【具体的な業務】新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。 機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。 ◇利用技術・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

作業内容 以下の作業を担当していただきます。 ・まずは教育業界向けのAIシステムにおける、バックエンド及びMLOps部分の設計・実装を担っていただきます。 ・一定期間後には他AIシステムや、様々なPJへの異動も見据えて総合的に技術力を高めていっていただくことも想定しております。

作業内容 ■案件概要: ・エンジニアチームのリーダーとして要件定義、仕様策定、設計・実装から 納品までの工程を主導しつつ、顧客の課題解決にコミットいただきます。 ・エンジニアのチームは、ベトナム拠点のAI R&Dエンジニア、外部のPG/SE、Webフロントエンジニアなどのリモートを中心とした複合的な組織です。 古い技術は使ってないので最新設計が理解できることが重要ポイントとなります。 「具体的な案件イメージ」 ・Pythonで開発されているAI部分の実装と設計ををある程度把握してベトナムR&Dチームと連携することが重要になります。 ・フロント側についてはVue/Nuxt.js、Swagger、Flask/Python、Laravel/PHP、Node/Expressが開発技術 ・AWS、Dockerなどが運用インフラ側の技術セットの中心となっています。

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、運用を行って頂きます。 【想定業務】 「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を活用） ・BIツール(Looker)上で、案件のKPIとモデル精度の監視

作業内容 新規プロダクトの開発。既存サービスの医療従事者や病院・クリニックなどの データなどを分析し、製薬会社などが活用できるようなBIツールを開発する。 様々なサイトのオープンデータから施設やドクターの情報(文字データ)を流し込む作業を 行っていく為のAIクローラーを作成中。またデータ収集後のBIツール作成に向けた データ整理。

作業内容 新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。 ・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA ・機械学習アルゴリズムの設計・実装 ・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 ・機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 ・また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。【概要】 新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂いただきます。 ご入社頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます。 既存の電子薬歴サービスを提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。 当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の開発メンバーになります。【開発環境】 言語＿＿＿＿：Python,TypeScript ＤＢ＿＿＿＿： ＦW＿＿＿＿： 環境・ＯＳ＿：AWS (Amazon Web Services),AWS Lambda

作業内容 【募集背景】 ・人員不足 ・サービス力向上 【案件概要】 現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。 サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。 現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。 【業務内容】 ・MLモデル構築 ・ML/DL技術を用いた新機能開発 ・実装もスコープに入る可能性あり

作業内容 ・要件定義 　クライアントの要件を詳細仕様に落とし込み、 　技術的問題に対しクライアントに解決策を提案できる方 ・サーバー機能開発設計 ・AWSサーバー構築 ・品質管理 　仕様からテスト仕様を策定、テスターへ指示できる方

作業内容 ・システム連携アーキテクト案件において、 　主に下記作業をご担当いただきます。 　-課題解決に向け必要となるAI技術の開発 　-取得したデータの分析 　-多変量解析 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 GPTベースのチャットAI機能の改善のためプロンプトチューニングを行っていただきます。 課題の解決にプロンプトチューニングが適切でない場合に、企画や他ロールのエンジニアとの交渉も行っていただくことも想定します。 その他にも、ユーザ数、規模の大きいサービスのため、全ユーザへサービスを提供できない課題があります。 商用利用可能な他のLLMの調査・検証・切り替えを行い、toC向けのサービスの全ユーザ向けに展開できるように技術検証・開発を行っていただきます。

作業内容 ・Python、AWSを用いたHR事業向けアルゴリズム開発実装案件に携わっていただきます。 ・主に下記業務をご担当いただきます。 　-レコメンデーション施策をバッチ、APIなどにて提供 　-設計以降(要件定義からご経験あるとベスト)

作業内容 ・システム連携アーキテクト案件において、 　主に下記作業をご担当いただきます。 　-課題解決に向け必要となるAI技術の開発 　-取得したデータの分析 　-多変量解析 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

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 内容： 教育業界向けのAIシステムにおける、 バックエンド及びMLOps部分の設計・実装を担っていただきます。 一定期間後には他AIシステムや、様々なPJへの異動も見据えて総合的に技術力を 高めていっていただくことも想定しております。 開発環境 言語：Python, SQL(BigQuery) フレームワーク：Flask(API)等 データベース：BigQuery, MySQL, 他 ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：Jira 情報共有ツール：Slack, Confluence インフラ：GCP, AWS 場所：本郷三丁目 ※フルリモート相談可 時間：10:00～19:00 期間：10月～ ※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 ・システム連携アーキテクト案件において、 　主に下記作業をご担当いただきます。 　-課題解決に向け必要となるAI技術の開発 　-取得したデータの分析 　-多変量解析 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ・ビルマネジメント領域のワイヤレス給電システム開発において、 　主に下記作業をご担当いただきます。 　-課題解決に向け必要となるAI技術の開発 　-取得したデータの分析 　-多変量解析 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ・データサイエンティストとして、下記作業をお任せします。 　-脳波AIモデル構築及び脳波データ解析 　-脳波データ解析基盤の構築 　-ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 　-統計解析（分散分析）、機械学習モデル構築（画像分類課題、回帰予測） 　-解析結果のサマリレポートの作成 　-業務を高速且つ効率的に進めるAI開発基盤の構築 ・開発環境は以下になります。 ■使用言語 [開発] Ansible(on-premisses), Terraform(AWS/GCP), Serverless Framework(AWS), Python(Server), Go(Server), Kotlin(Android), C++(Android) [解析] Python, R, MATLAB ■使用ツール、フレームワーク 開発：Docker, Git 開発(Cloud)：AWS Lambda, AWS Fargate 解析：Kubeflow Pipelines, MLflow, JupyterLab, R-Studio, MATLAB, SPSS Statistics 解析(機械学習)：H2O-3, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 解析(Cloud)：GCP Vertex AI, GCP AI Platform

作業内容 機械学習の案件が複数走っており、各PJにエンジニアとして参画いただける方を募集しています。 スキル・経験・志向などに応じてアサインさせていただく予定です。

作業内容 ■募集背景・課題

作業内容 担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 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。

作業内容 新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。 機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。 ◇利用技術 ・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

作業内容 【概要】 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当 ・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 【開発環境】 ・開発言語： Python ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 ・身体計測プロダクトに関する3D画像処理分野での研究開発案件に携わっていただきます。