AWS × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 4ページ目

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- ■会社概要 大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しているスタートアップ企業です。 「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに掲げ、生成AIの業務活用を支える法人向けツールなどの開発を行っています。 ■募集背景 既存プロダクト「ELYZA Works」のサービス拡大に伴う機能追加、および業界・ユースケース特化型の新規プロダクト開発を進めるための事業拡大フェーズです。 プロダクトのコアとなるLLMを含む機械学習モジュールの開発や、革新的なユーザー体験を実現するためのエンジニアリング強化を目的としています。 ■業務内容 プロダクト事業部の機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル/自社モデル）をコアとしたプロダクト開発およびMLOps基盤の構築を担当いただきます。 ◇プロダクト開発 - 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発 - ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善 - 自社モデルの最適化（推論速度と精度のバランス調整、軽量化）とプロダクトへの組み込み ◇機械学習×エンジニアリングのリード - MLモデルを組み込むための社内ライブラリ実装 - プロダクションデプロイのワークフロー整備 - プロダクトコードの最適化、リファクタリング - 他チームへの技術支援（アーキテクチャ・実装方針策定） ◇MLOps基盤の開発と改善 - スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計・実装 - モデルの監視・パフォーマンス評価システムの構築 - 本番運用に関するベストプラクティスの確立

作業内容 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。 【自社AIリスク検知サービスについて】 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。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 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】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・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 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出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 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 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。 【自社AIリスク検知サービスについて】 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。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 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】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・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 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出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 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

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 -------------------------------- ■会社概要 弊社は、「テクノロジーで、新しいワクワクを。」をミッションに掲げるIT企業です。 SES事業（ITエンジニアリングサービス）、受託開発、自社サービス開発を三本柱とし、お客様のビジネス課題を技術力で解決に導くとともに、世の中をより良くする新たな価値創造に挑戦しています。 主軸事業であるSES事業では、エンジニア一人ひとりのキャリアパスやライフスタイルに寄り添った案件紹介に強みを持っています。 多様なバックグラウンドを持つエンジニアが、それぞれのスキルを最大限に発揮し、成長できる環境を提供することを目指しています。 ■募集背景 生成AIを活用した自律型AIエージェントの開発プロジェクトを本格的にスタートするにあたり、バックエンド実装からデプロイまでを担っていただけるPythonエンジニアを募集いたします。 最新技術であるLangGraphの採用を予定しており、新しい技術への探求心に溢れ、プロジェクトのコアメンバーとしてご活躍いただける方を求めています。 ■業務内容 生成AIを活用した自律型AIエージェントの開発プロジェクトに、バックエンドエンジニアとしてご参画いただきます。 要件定義は完了しており、詳細設計から実装、クラウド環境へのデプロイまでを一気通貫でご担当いただくポジションです。 ＜具体的な業務＞ - 確定した要件に基づくAIエージェントの処理フローの詳細設計 - PythonおよびLangGraphを用いたAIエージェントのコアロジック実装 - FastAPIを用いたAPIエンドポイントの設計・実装 - Dockerコンテナの作成とAWS ECSへのデプロイ作業 - 単体テスト・結合テストの実施 - 関連ドキュメントの作成

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 -------------------------------- 我々は生成AIとデータ統合を組み合わせて25兆円の意思決定市場を創出することを目指すスタートアップです。 単なるマーケティング支援にとどまらず、AIを用いた“意思決定の高度化”に挑戦しており、マーケティング・HR・キャリアなどグロースに直結する領域で複数のプロダクトを展開しています。 大規模データ基盤の設計・構築、RAG実装、API化などを通じ、革新的プロダクトの成長を牽引する体制強化を図るため、技術力と創造性に優れたエンジニアを募集します。 ▼具体的な業務内容 - LLMを用いたエージェントの構築 - RAGにおけるRetrieverの実装 - LLMOpsの整備（運用自動化含む） - CI/CDパイプラインの構築と、エージェントの継続的デプロイ - エージェントを用いたAPIの実装 ▼上記業務に慣れてきたら以下にもトライいただきたいです - データマートの設計・構築・運用 - BIツール (Tableau, Lookerなど) を用いたデータ可視化基盤の構築・運用 - Deep Learningモデルのモデリングおよびそのためのpre-processing ▼このポジションの魅力 - 大規模データ処理やクラウド環境でのデータ基盤構築、最新AI技術（LLMなど）に実践的に携る事が可能 - 生成AIやLLMを活用したエージェント開発に携わり、実際のプロダクトの進化に貢献できる - 企業の成長に直結するサービスに貢献ができる - データパイプラインやデータウェアハウスの設計・運用を通じ、企業の意思決定基盤に携わる事が可能 - Python、Node.js、Airflow、Spark、Flink、Tableauなど、多様な技術を駆使してスキルの幅が広げられる - 自由度の高い開発環境で新しい技術を試せる - エンジニアリングとプロダクトの両方の視点を養える - 迅速かつ効率的なアジャイル開発で即座にアイデアを形にできる - エンジニア同士の学び合いを大切にする環境

作業内容 生体認証の機械学習アルゴリズムの開発となります。 ＜備考＞ フルリモート ＜服装＞ 私服OK

作業内容 IoT開発におけるセンサーやアルゴリズムの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制御を行うAIアルゴリズムの開発 ・機械学習アルゴリズムの検証 ・機械学習環境の選定・構築・設定

作業内容 ■Python機械学習エンジニア/モデル構築・実装■ 要件定義し、ＰＯＣを数ヶ月実施しながらスケジュール作成に必要な最適なモデルを探索、検討をする。 その後、出てきたモデルの本番実装を４～５ヶ月かけて行う。 モデル作成したいものは営業担当者のスケジュール作成になります。

作業内容 クライアントでは、AIを活用した自動情報収集プログラムによって、WEB上に公開されているイベント情報を利活用していくサービスを展開しています。 情報収集におけるAIモデルの構築において機械学習エンジニアの追加を求めています。

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 [ポジション]：AIエンジニア 先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する AI実装メンバーを募集しています。

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

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 -------------------------------- 案件概要：医用画像に関する画像生成における開発業務支援

作業内容 eモビリティマネジメントプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの各サービスの内容を適切に把握し、 社内・社外をしっかり取りまとめつつ、要件定義から運用まで一連の流れをスムーズに遂行していただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・社内開発するシステムの要件定義、基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験 ・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受入試験 ・保守運用（メンテナンス、障害調査など） ＜開発環境＞ 言語：Python 3.9、higher 基本ライブラリ：Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib ＜基本時間＞ 10:00～19:00

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 ■業務内容： データサイエンティストが様々な領域に対して作成した、 プライシングモデル等の技術を実際のサービスへ活⽤していくための データサービス基盤の開発および運⽤を⾏っていただきます。

作業内容 ・クライアント内に入り、LLM/生成AIの開発をご担当いただきたい クライアント：情報通信系大手事業会社（同要件が3社分ある）

作業内容 大手メディア企業にて、保持する動画の内容に合わせた広告配信システム構築を計画しております。 その際、用いられるのは動画から機械学習により抽出されたオブジェクトデータとセリフデータでございます。

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 案件内容： ・問題解決の方法提案、システム設計 ・機械学習のモデル開発、分析実践 ・センサネットワークとIoTシステムの開発 ・画像処理、センサ処理、測位アルゴリズムの開発 ・クローラロボットの走行制御 作業環境 ・言語： Python、C/C++ ・OS： Linux/Windows ・Platform： AWS、Heroku等 ・ツール： Slack、GitHub、Zoom

作業内容 自然言語処理や機械学習、深層学習を利用して、 新しい解析アルゴリズムを開発するエンジニアを募集いたします。 この領域が全くの未経験だと難しく、 大学時代の研究でも良いのである程度の知見が必要となります。

作業内容 不動産査定エンジンの構築をメインにデータ収集・分析を行っていただける機械学習エンジニアのポジションで稼働して頂きます。 現在、CTOの方と機械学習エンジニア1名の方がおり、まだ走り出しだばかりのチームとなっております。 そのため、3名でディスカッションしつつ、進めて頂く形になります。 ■業務内容詳細 ・物件査定・営業自動化システムエンジンの構築 ・物件レコメンド自動化・高度化 ・機械学習を用いた不動産契約書のレビュー・作成の簡素化 ・顧客属性に合わせたエージェント自動マッチング機能開発....etc 上記全てに伴うデータ収集, 分析によるビジネス課題の発見と分析・仕組み化、 また継続的なデータ収集環境の設計構築なども行っていただけます。 ■組織体制 CTO1名、業務委託1名 ■募集背景・課題 不動産業界においては不動産エージェント（仲介営業担当者）の個人事業主化が進んでいます。 同社では、優秀な個人エージェントがより多くの良い不動産売買体験を提供できるよう、 効率的に働ける環境・オペレーションを実装・整備しています。 本ポジションでは、不動産査定エンジンの構築をメインに、 同社のデータ収集・分析を行っていただける機械学習エンジニアを募集します。

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 AIにまつわる事業を複数展開されている顧客になります。 商用化に向けて現行のプロダクトのAIシステムを開発していただくエンジニアを募集致します。 【業務内容】 ・機械学習モデルの開発～運用

作業内容 AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディ、AI・機械学習の研究の実施、ライブ配信と生成AIを組み合わせたサービスの開発及び運用

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 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

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,データ分析 ■開発手法：アジャイル ■案件の内容 当社の営農向けアプリ開発チームにおける機械学習エンジニアとして衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。 営農アプリでは衛星データを活用した農地の土壌解析や農作物の生育診断を行っており、予測モデルの作成や精度向上、自動化などに取り組んでいただきます。 将来的には、この解析結果を活用し、使うべき肥料のレコメンドなど農業のコストダウン・効率UPに向けて農家さんをサポートできる機能を開発していきたいと考えております。 【開発環境】 ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

作業内容 AIや機械学習アプリケーション・アルゴリズムに関するコンサルティング・設計・開発業務を担っていただきます。 具体的には、お客様が使用するアプリケーションのアルゴリズムを作成いただきたいです。 内容として、キーワード検索に対して適切なアウトプットを出す仕組み作りをしていきたいと考えております。

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）

作業内容 既存データレイク(GCP環境-GCS)のコスト削減のための検討タスク ・GCP環境へCUI(ssh)で接続 ・GCS上オブジェクトの情報取得・容量のサマリー(gsutilコマンド・スクリプト化(bash,python) ・EXCELでの管理資料作成 ・ファイルフォーマットによるファイルサイズ比較 ・重複ファイル（データ）調査 既存DWH環境移行-リプレース業務 ・AWS/GCP環境上での移行に伴うプログラム（スクリプト）改修・SQL改修 ・DWH環境およびETL処理保守

作業内容 データ分析基盤（AWS SageMaker、RedShiftを中心とした分析集計・開発・実装基盤）を運用しています。 今回は、スクラッチでデータ分析基盤の開発をお任せしたいと考えております。(必要に応じて最適なアプリケーション、ライブラリを使用いただいて構いません。特に制約を設けておりません。) ■担っていただきたい業務 ∟IT基盤の開発・運用系 ∟弊社データ分析基盤（AWS環境）の開発・運用支援 ∟ML（機械学習）定期ジョブ監視・運用サポート ∟MLジョブ開発サポート・保守開発サポート・ドキュメント整備