AWS × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 3ページ目

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 建設業界のDXを推進するデータ分析プラットフォームにおいて、 コアとなる機械学習モデルの開発およびデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 ・プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 会社ごとの建設データに対する解析処理におけるコーディング実務 分析モデルの解析に必要な処理のコーディング 要件定義に基づく新機能開発、モデル・システムの改善 ・データ分析基盤の整備、および保守 建設データを分析するための基盤の開発、整備 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 データ前処理・後処理のパイプラインの構築 開発環境 メイン： Python, Pandas インフラ： AWS, Amazon SageMaker 機械学習： 勾配ブースティング その他： GitHub, GitLab, Slack, asana ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

作業内容 詳細設計,実装,テスト,運用・保守 建設業界のDXを推進する自社プロダクトにおいて、PDFデータの解析ロジックおよび業務ロジックの開発をご担当いただきます。 本案件は、単なる生成AIの活用にとどまらず、数値計算や幾何演算（座標計算・判定処理など）を用いたアルゴリズムの設計・実装が中心となる、非常に技術密度の高いポジションです。 主な業務は、Pythonを用いた解析処理の実装、AWS上の実行基盤（API/ジョブ）の運用改善、システムの精度・安定性向上のための品質改善です。 既存のライブラリを組み合わせるだけでなく、自らロジックを組み立て、パフォーマンスや保守性を考慮した開発を行える方を求めています。 設計から実装、運用改善まで一貫して携わり、建設業界の負を技術で解決したい方に適した環境です。

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 ※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 -------------------------------- 【企業概要】 企業向けの業務効率化・DX支援を行うテクノロジー企業で、生成AIやAIエージェントの導入・活用に強みがあります。 人事・マーケティング・オペレーションなど、企業内の複数部門にまたがってデジタル化や自動化を推進するサービス群を展開しています。 【業務内容】 生成AIを活用した受託開発プロジェクトにおいて、Webアプリケーションの開発を担当していただきます。 本募集ではバックエンド領域の業務が全体の約8割を占めます。 フロントエンドからバックエンドまで全てのレイヤーをTypeScriptで構成しているため、TypeScriptを用いた一貫した開発を行っていただきます。 - TypeScriptを用いたバックエンド開発（メイン業務：8割） - TypeScript/Reactを用いたフロントエンド開発 - テックリードとしての技術選定やメンバーのキャッチアップ支援（スキルによる） - （案件により）要件定義や顧客折衝のサポート

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 建設領域の業務プロセスをデジタル化する分析基盤において、コアとなる機械学習モデル開発とデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 建設関連データを対象とした予測モデルの設計・実装、解析処理に必要な各種コーディング、モデル改善や新機能開発などを一貫してご担当いただきます。 また、データ基盤の整備や保守、建設特有の複雑なデータを扱うモデル開発、前処理・後処理パイプラインの構築にも携わり、実装を伴う実務を主体的に推進していただくポジションです。

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 セキュリティ領域のDXを推進するSaaSプロダクトにて、 LLMや生成AIを活用した新機能の設計・実装をご担当いただきます。 具体的には、LangGraphを用いたエージェント設計やRAG構成の構築、 FastAPIを使ったマイクロサービス化、外部API連携、推論品質やコストの観測・改善など、 プロダクトの中心にAIを安全に統合する役割を担っていただきます。 PdMやCS、コンサルタントと連携しながら、要件定義〜開発・検証までをスプリントで進行します。 半年に1度の出社日を除き、基本的にはフルリモート・フルフレックスでの稼働となります。

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 ※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 -------------------------------- ▼CTO直下の新規事業開発チームに所属するエンジニアの募集です。 主に、アドテク・マーケティングテクノロジー領域のプロダクトの開発を担当していただきます。 【業務内容】 現在、SNSプラットフォーム向けの配信システムを社内運用チーム向けにβリリース済み。 サービスのブラッシュアップを続けた後、将来的にはSaaS化も視野に入れています。 Reactを用いた管理画面の実装やバックエンドAPI実装をなど、幅広い領域へ関わっていただける環境です。 【担当範囲】 当面は配信用管理画面、Webページに組込みタグ、LIFFアプリの構築を中心に開発していただきます。 その後は徐々にサービス特有の機能開発をお任せする予定です。（メッセージ配信・レポート） - 配信用管理画面の実装 　- 運用担当者が操作するブラウザ画面 - Webページに組み込むタグの実装 　- LOAへの流入元管理 - LIFFアプリの構築 　- LINE上で動くwebviewアプリ 【開発組織全体としての実装内容】 - 配信サーバーの実装 　- SNSプラットフォームに向けた配信を行う 　- 大量のメッセージ送信・webhookリクエストを処理 　- 技術選定・設計・実装 - 認証・認可機能の構築 - オンライン決済機能の構築 - 権限管理 - MFA - 集計基盤構築 - インフラ構築 　- IaC化したAWSを使ったインフラ構築 　- 大量のメッセージイベントを捌けるインフラ構築 【弊社の魅力】 - 70%以上のメンバーがCTO経験者 - 新規プロダクトとなり、ライブラリ選定等の技術選定に関われます - 雇用形態に関わらず、設計・実装・コードレビューに関われるフラットな組織です - リモートメインの環境。開発・スキルアップに注力できます - 開発に必要なソフトウェアライセンスの貸与制度を導入 　- 有料IDE等を無償貸与 　　- Cursor: AIを一人$1,000/月まで利用可能 　　- DataGrip 　　- その他必要なIDEは随時検討 - 主体性を重んじ、裁量が付与されます - 気軽でフラットなコミュニケーションができる社風（バーチャルオフィスを活用）

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 ソーシャルEC領域におけるレコメンド機能の高度化を目的とし、機械学習基盤の設計・構築からモデル改善、MLOps の整備まで一連の領域をリードいただくポジションです。 レコメンド・ランキング・パーソナライズを中心とする MLモデルの開発に加え、ロードマップ策定や技術選定、基盤の運用改善、特徴量設計、前処理パイプライン整備など幅広く担当します。 また、実験管理やフロー自動化、リアルタイム推論の最適化、関連プロダクトの品質改善にも携わり、プロダクト価値向上に直結する技術リードとして活躍いただく環境です。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 運用型ゲームコンテンツの膨大なデータと、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした自然言語処理・機械学習技術を活用した、開発・運用支援AIシステムの設計、開発、導入をご担当いただきます。 モデルの選定からプロンプト設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価まで、プロジェクトの全工程に深く関与していただくポジションです。 LLMや関連サービスに関する最新トレンドを常にキャッチアップし、必要に応じてチームや社内へナレッジを共有しながら、技術面からプロジェクトを牽引していただきます。

作業内容 【当社について】 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。 【AIリスク検知サービス】 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。 【法人営業の新規開拓を効率化するWebサービス】 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】 ・★倒産確率算出AIの開発 ・★企業の倒産傾向に関しての分析 ・スコアリングAIの開発 ・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 ・分類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 ※全てをできる必要はありません

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,マネジメント 大手商社グループのDX領域において、生成AI（LLM）を活用したソリューションの企画からPoC、本番導入までを一気通貫でリードするポジションです。 曖昧な業務課題を整理し、KPI設計やデータ整備、モデル選定・チューニング、評価までを主導しながら、実装と推進の両面を担っていただきます。 最新の生成AI技術や関連サービスの調査・技術検証を継続的に行い、成果物レビューや社内への知見展開も担当します。 PoCで得られた成果を本番運用へ落とし込む仕組みづくりまで関与し、品質やドキュメントを重視しながらプロジェクト全体を牽引する役割です。

作業内容 【作業内容】 SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行っていただきます。 ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めていただきます。 プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行っていただきます。 SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化を行っていただきます。 SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計を行っていただきます。 Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装を行っていただきます。 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進を行っていただきます。 マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化に取り組んでいただきます。 VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価を行っていただきます。 ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用を行っていただきます。 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討を行っていただきます。 研究成果のプロダクト接続・技術設計を行っていただきます。 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計を行っていただきます。 Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を行っていただきます。 PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証を行っていただきます。 プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計を行っていただきます。 エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行っていただきます。 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバックを行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライすることができます。 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感することができます。 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装することができます。 LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験することができます。 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与することができます。 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができます。 【開発環境】 使用言語/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerを利用しています。 IaCはTerraformを利用しています。 クラウドはAWS、Azureを利用しています。

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 ※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、マーケティングの「意思決定そのもの」をAIで拡張・資産化する、次世代のマーケティングOSを開発しています。 従来の分析ツールや生成AI単体では成し得なかった【データ可視化 → 因果関係の特定 → クリエイティブやLPの自動生成 → 施策実行】という全工程を、一気通貫で自動化・最適化するプラットフォームの構築を目指しています。 技術的には、汎用LLMの活用に留まらず、マーケティング領域に特化した独自のアルゴリズムやファインチューニングを駆使し、 非エンジニアでもチャット形式で高度なデータ抽出・分析ができる環境の構築を進めています。 さらに、過去の膨大な実行実績を学習し、AIが次の最適な施策を提案・実行するワークフローを100種類以上展開していく計画です。 データ基盤、AIエージェント、独自のプロダクト設計を横断しながら、企業の時価総額を最大化させるマーケティングにとどまらない、「経営OS」の実現に向けた開発にともに挑戦するエンジニアを募集しています。 【業務内容】 既存のエンジニアリングマネージャーと連携し、エンジニア組織のマネジメントやプロダクト開発の技術的リードを担っていただきます。 各専門チームを統括しながら、技術面（特に機械学習）から事業成長をリードしていただきます。 ■ 技術戦略の策定 - 事業目標に基づいた技術ロードマップの作成 - 短期・中長期の技術投資計画の立案 - 最新技術トレンドの調査と適用検討 ■ エンジニア組織のマネジメント - フロントエンド・バックエンド・データ（BI）・インフラの各領域を統括 - エンジニア採用、育成、評価制度の構築 - 技術力向上のためのチーム文化の醸成 ■ プロダクト開発のリード - AIを活用した新機能開発（AIプロダクトPMとの連携） - システムアーキテクチャの設計・改善 - 外部パートナー（フリーランス、研究機関）との技術連携 ※ 御本人のご意欲や弊社とのマッチ度によっては、ゆくゆくCTOポジションを担っていただくことも期待しているポジションです。

作業内容 【作業内容】 VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。 単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。 VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善を行っていただきます。 プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発を行っていただきます。 図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施を行っていただきます。 【チーム構成】 事業責任者1名、開発責任者1名、プロダクトエンジニア7名、RAGエンジニア5名、機械学習エンジニア3名、プロダクトマネージャー1名、リサーチャー1名、CS1名、Biz3名、新規事業企画5名で構成されています。 【ポジションの魅力】 VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく実運用に乗せるための環境整備・開発ができるポジションです。 図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携わることができます。 PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがあります。 【開発環境】 使用言語・フレームワークとしてPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsを利用しています。 コンテナとしてDockerを利用しています。 IaCとしてTerraformを利用しています。 クラウドとしてAWSとAzureを利用しています。

作業内容 ・AI Vtuber及びAIキャラクタープロジェクト向け配信技術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。 　 -PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発 　 -YouTubeやTikTok Liveなどの配信環境の構築や設定および管理 　 -AIボイスを用いた音声合成の連携 　 -OBS Studioなどのソフトを用いた構成設計やトラブル対応 　 -配信映像や音声およびモーションなどのリアルタイム統合 　 -スタジオやリモートにおける配信への対応 　 -配信の流れを効率化するための自動配信や素材管理 　 -配信トラブル防止のための監視や冗長化設計 　 -Live2Dや3Dキャラクターの表示および制御環境の整備 　 -モーションキャプチャ機器の運用や調整 　 -新しいAI技術の検証や導入 　 -プロデューサーやデザイナーなど多職種との協力 　 -組織内外の制作チームへの技術ガイドや問題解決

作業内容 ・Agenticシステム開発案件に携わっていただきます。 ・主に実装作業をご担当いただきます。

作業内容 ・Difyを活用したワークフロー構築、プロンプトエンジニアリング作業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。 - Difyを用いたワークフロー構築 - プロンプトエンジニアリング - LLM/生成AI(ChatGPT、Claude等のAPI)を使用した開発 - Next.js, TypeScript, Python, AWSを用いたWeb開発 - Notionを用いたタスク管理、ドキュメント作成 - Git・GitHubを用いたバージョン管理

作業内容 ・大手損害保険様の生成AIプロジェクトにおける基盤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。 - 内部、外部の設計 - 生成AIプロダクトの開発

作業内容 ・受電エージェントのバックエンド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。 　-設計

作業内容 ・リードエンジニアとして、AIを用いた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。 - AI 関連の作業 - SF の、AI 部分の調査、判断 - API 経由の使いやすさ - コスト - 別 AI プロダクトのヘルプ

作業内容 プログラム医療機器開発に携わっていただきます。 具体的な作業内容は下記を想定しています。 ・画像解析 ・研究チーム、某海外大学の研究チームとの連携

作業内容 ・大手損害保険様の生成AIプロジェクトにおける基盤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。 - 外部設計 - 内部設計 - 開発

作業内容 ・チャットボット導入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。 　-ユーザーがPoCで作成した販売店チャットボットの本番化

作業内容 ・AIプロダクト開発における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。 - Pythonを用いたバックエンド開発 - AIモデルの導入・調整・開発

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 大手HR領域事業を展開するクライアントのデータサイエンス部門にて、レコメンデーション施策に係るシステム開発を担当いただきます。 Pythonを中心に、SQLやAWSを用いた機械学習モデルの開発、バッチ処理/API提供などを通じて、マッチング精度やユーザー体験の向上に貢献いただくポジションです。 主体的に推進できる方を歓迎します。 ※初日出社後は基本フルリモート想定。 ■主な業務内容： - 機械学習を用いたレコメンド施策の要件定義・実装 - Python・SQLによる開発・データ加工・分析 - バッチ処理/APIのAWS環境構築・提供 - モデルの精度向上・効果検証

作業内容 ・転倒予測アルゴリズムの再現性検証におけるPoC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 　-機械学習の応用 　-設計

作業内容 コールセンター自動化プロジェクトのAIソリューションの開発/展開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を使用した多様なデータ形式の探索的データ分可視化 - データパイプラインの設計/維持/最適化 - 既存または新規システム内でのデータ統合のためのAPI開発/管理 - GitやAzure DevOpsを活用したバージョン管理およびCI/CDプロセスの実施 - チームミーティングに参加し、開発計画、デバッグ、機能実装などに貢献

作業内容 ・機械学習・深層学習モデルの開発・リードの作業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。 - AI サービスを構築する全体設計・リード - 機械学習・深層学習モデルの開発 - 大規模データの前処理、特徴量設計、学習パイプライン構築 - LLM(大規模言語モデル)や生成AI の適用・カスタマイズ - MLOps 基盤の設計・運用(モデルのデプロイ、監視、自動再学習) - 開発サービスにおける技術の特許出願の推進 - プロジェクトチームと連携したサービス実装・PoC

作業内容 ・機械学習・深層学習モデルの開発・リードの作業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。 - AI サービスを構築する全体設計・リード - 機械学習・深層学習モデルの開発 - 大規模データの前処理、特徴量設計、学習パイプライン構築 - LLM(大規模言語モデル)や生成AI の適用・カスタマイズ - MLOps 基盤の設計・運用(モデルのデプロイ、監視、自動再学習) - 開発サービスにおける技術の特許出願の推進 - プロジェクトチームと連携したサービス実装・PoC

作業内容 ・生成AI技術(LLMなど)を活用し、タスク実行型エージェントの開発作業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。 - LLM(GPT, Claude, Mistral 等)を活用したAIエージェントの設計・実装 - LangChainやSemantic Kernel等のフレームワークを用いたワークフロー構築 - ツール呼び出し(Function Calling)による外部サービス/APIとの連携 - プロンプトエンジニアリング/Chain of Thought(CoT)やReActなどの推論戦略の実装 - ベクトル検索(OpenSearch等)を利用したRAG構成の構築 - ユーザーインタラクションを考慮

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 -------------------------------- ◆ 案件：大手インターネット広告事業会社における機械学習エンジニア ◆補足 【業務概要】 ・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。 ・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。 ・以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。 　●AIによるレベルデザイン支援プロジェクト 　●自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト 　●パズルゲームのレベル生成（ステージ生成） 　●大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト　等 【参画のメリット】 ・大手インターネット広告事業会社での経験を積んでいただけます。 ・ 現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、意見、提案なども言いやすい環境です。

作業内容 • 機械学習・深層学習モデルの開発・評価 • 大規模データの前処理、特徴量設計、学習パイプライン構築 • LLM（大規模言語モデル）や生成AI の適用・カスタマイズ • MLOps 基盤の設計・運用（モデルのデプロイ、監視、自動再学習） • 開発サービスにおける技術の特許出願の推進 • プロジェクトチームと連携したサービス実装・PoC • AI サービスを構築する全体設計・リード ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

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 ※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、生成AI・LLMや自律型AIの研究開発と社会実装を行うテックカンパニーです。 【募集背景】 現在、基盤が作られて間もない段階であり、今後改善などを行っていくフェーズの中で運用周りをを中心に対応いただけるMLOpsエンジニアを探しております。 今回のポジションではモデルを本番環境で安定運用させるためオペレーション周りを中心にお願いしたいと考えております。 【業務内容】 - 機械学習モデルの開発、デプロイ、モニタリング、更新のための自動化パイプラインの設計と実装 - データサイエンティストやMLエンジニアと協力し、モデルの性能と信頼性を向上させるためのインフラストラクチャの構築 - CI/CDツールを活用した継続的な統合と配信プロセスの確立 - モデルのバージョン管理、実験追跡、モデルレジストリの整備 - セキュリティとコンプライアンスを考慮したMLOps基盤の構築

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 -------------------------------- ■事業概要 当社はAIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。 ■業務内容 画像生成AI技術の開発・実装をご担当いただきます。 [具体的な業務内容] - 画像生成モデルのファインチューニング（LoRA等の手法を使用） - AIエージェントベースのデザインソリューションの構築・開発 - カスタム画像検索ロジックの設計・実装 - 人物顔検出システムの開発・改善 - 画像処理・解析アルゴリズムの研究・実装 - 生成AI技術を活用した新機能の企画・開発 - モデルの性能評価・最適化 - 他部署・開発チームとの技術連携

作業内容 【プロダクトについて】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、私たちの開発したデータ分析プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務内容】 ＜プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発＞ ・会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う ・分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する ・要件定義に基づく新機能開発やモデルやシステムの改善 ＜データ分析基盤の整備、および保守＞ ・建設データを分析するための基盤の開発、整備 ・建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 ・データ前処理や後処理のパイプラインの構築 ■実務環境 機械学習チーム（合計2名、業務委託含） シニアエンジニア1名、機械学習エンジニア1名 ■求める人物像 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため “開発組織” を中心には据えつつ、 その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。 ■技術スタック メイン：Python, CatBoost, Pandas インフラ：AWS, Amazon SageMaker その他：GitHub, GitLab, Slack, Asana等 ※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。 ※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。

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 -------------------------------- 生成AI・LLMなどの先端技術で、エンタープライズ企業様の「AIネイティブカンパニー」への変革を支援するスタートアップです。 エンタープライズ企業向けにGPT‐4oを始めとする最新のLLM技術を活用したプロダクトやAIシステムの開発をお任せできる方の募集を行っております。 6ヶ月〜1年程度の支援期間で、弊社社員のPMと2〜3人のエンジニアで様々な業界・業種のAIシステム開発を行っていただく想定です。 【具体的な業務内容】 - エンタープライズ企業向けに、AI関連システムの設計から開発・本番実装までの全般 - AWS Bedrock、Google Gemini、Azure OpenAIなどの生成AI技術を用いて、アイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価 - 顧客サービスの改善および新たなサービス開発のための、AIアプリケーションの設計、実装、テスト - クラウド開発環境の標準化と、それに伴う技術基盤の整備 - 大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施及びその運用に関するリスク管理と最適化 などを、5名程度のチームメンバーとともに実施

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 -------------------------------- ■会社概要・募集背景 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しており「すごいベンチャー100 2023年最新版」にも選出されました。 弊社は「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 2024年4月に控えた「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 ■プロダクトについて データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、私たちの開発したプロダクトならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 ■業務詳細 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築

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 --------------------------------弊社では、複数の高性能な生成AIモデル（Gemini、GPT、Claude、tsuzumiなど）を一元的に利用できるプラットフォームを中心に、生成AIを活用したプロダクトを複数展開しています。 直感的な操作で、ビジネスメール作成、画像生成、Webページからの情報要約など、多様なAI機能を簡単に活用できる点が特徴となっており、現在はtoB/C両面に向けたプロダクトの提供をしています。 今後ユーザー体験の改良を目指し、既存機能の改善や新なる機能拡張を予定しており、一緒にプロダクトを作っていただける方を募集しています。 【業務内容】 - 自社サービスに関し、AIエージェント周りについて既存機能の改善や新規機能の開発 - LangChain を活用した、計画策定 → 設計 → 実装 → 検証 → 納品 - チームメンバー（5名）と協力し、品質・応答速度・運用コストの総合的な最適化