AWS × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 6ページ目

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 ・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 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 様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

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 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40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 ＝＝＝＝＝ 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 ・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 ■募集背景・課題 現在、同社では真贋鑑定に機械学習を導入するプロジェクトを進めています。 現状ではローカル開発環境でMLモデルを動かせる状態で日々モデルの改善を行っています。 外部企業と協業してモデルの開発を進めていますが、将来的には社内にMLエンジニアチームを組成したいと考えておりメンバーを募集しています。 使用技術がまだ決まっている状態ではないので、技術や今後の方向性も相談でき方のお力添えを頂きたいと考えております。 社内にMLエンジニアチームを組成したいと考えておりメンバーを募集しています。 ■お任せしたいこと概要：※一例です。 ・ローカル開発環境で動く状態のモデルをアプリケーションから使える状態にデプロイする ・継続的にMLモデルをリリース出来るデプロイパイプラインを作り、改善していく ・新商品の発売に伴ってMLモデルを継続的に改善・拡張していく ・MLモデルのパラメータのチューニングなどの改善を進める ・アプリケーション側との連携に伴う開発を適切に他チーム（非エンジニア含む）とコミュニケーションを取りながら進める ・機械学習エンジニアチームの組成・リード ・機械学習に利用するデータの集計 ・ELT/ETL処理などのデータパイプライン ・データレイクまわりの整備

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 ・LLMを用いたAIプロダクト開発に携わっていただきます。 主に以下の作業に携わっていただきます。 　-LLMを使ったプロダクト開発 　-API統合プロジェクト 　-パフォーマンスやメンテナンス性を意識した設計・実装 　-Webアプリケーション開発

作業内容 自社サービスの価値向上のために、画像解析に関する研究を自ら 主体的に行い、既存の解析機能の性能向上、新たな解析機能の処理開発、要素技術の確立する。

作業内容 セルフガソリンスタンドにおける顧客の危険行動を監視するシステムの開発（エッジ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。 　-AIモデルのエッジデバイスへのデプロイと運用 　-エッジデバイス上で動作するカメラを利用したPythonプログラムのメンテナンスと改修

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 【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！ 【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 研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング・機械学習前処理（アノテーション等）・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発【期待する責任】・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

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 ・車載アプリケーションプラットフォー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。 　-組み込みLinuxの開発 　-車載アプリケーションのプラットフォームを構築

作業内容 自社サービスの価値向上のために、画像解析に関する研究を自ら 主体的に行い、既存の解析機能の性能向上、新たな解析機能の処理開発、要素 技術の確立する。

作業内容 アジャイル開発プロジェクトにおいて、お客様のデータを活用した機械学習モデルの開発、システム導入やデータを活用した最適化システムの構築を行っていただきます。 具体的には ・車両の到着時間予測 ・在庫管理最適化 ・需要予測 をテーマとした、機械学習モデルの構築と最適化アルゴリズムの構築を行うチームの一員として活動していただきます。 また、必要に応じて、以下の業務を行なっていただきます。 ・顧客との折衝や仕様検討 ・スクラムイベントへの出席 ・会議のファシリテーション ＜備考＞ フルリモート相談可能 ＜基本時間＞ 10：00～19：00

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 【募集背景・課題】 現状、インフラチームとして、AWS構築を牽引頂いているメンバーが1名と データ基盤の構築を進めているメンバーが1名ですが、 データの基盤をスケールさせ、扱いたいデータが増える中で人手不足が大きな課題です。 【業務内容】 事業拡大フェーズの為、同社CRMプロダクトの取り扱いデータ量が増加しており、 データの基盤をスケールさせていくようデータウェアハウスの基盤構築をお任せします。 プロダクトの状況としては、オンプレでサービス利用頂いている顧客が多い状況から、 クラウド環境化へのリフトを考えております。 AWSへのシフト＆データの基盤の構築を再設計していく方針です。

作業内容 ■募集背景・課題

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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- 【作業内容】 電子書籍システムのコンテンツ価値を機械学習とデータを駆使して最大化するために、下記業務をご担当いただきます。 ・自社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 【備考】 国内の大手出版社にて、電子書籍システムにおける機械学習の案件になります。 漫画や小説、アニメなど複数のコンテンツに携わることができるため、興味・関心のある方に向いています。 また30代の技術者が多く、落ち着いた雰囲気の中で働いていただけます。

作業内容 ・AIエージェントの設計・開発業務に携わっていただきます。 主に下記作業を担当していただく想定です。 　-PdMと協力し、人事、営業、カスタマーサポートなどの他職種で日常的に行われる業務の理解 　-上記の職種の業務を自律的に遂行するAIエージェントの開発 　-エージェントの作成に必要となるプログラムの実装 　-他社サービスとのAPI連携 (認証用の画面実装を含む) 　-技術スタック 　 -Python3 　 -TypeScript 　 -React 　 -Next.js 　 -Prisma 　 -GCP

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 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査" 　　　 ◼️使用技術 ・Google Cloud Platform ・Python -Jupyter notebook ※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。

作業内容 機械学習エンジニア募集 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査 ＜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、データ分析 ＜開発環境＞ ・Google Cloud Platform ・Python ・Jupyter notebook ＜備考＞ ※掲載金額は週5日稼働の金額です

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 ・機械学習モデルを用いたプロダクト開発に携わっていただきます。 具体的には下記をご担当いただきます。 -LLMを使ったプロダクト開発:大規模言語モデル (LLM) を活用したプロダクトの開発を行います。 -API統合プロジェクト:複数のAPIを統合し、新たなAPIを生成するプロジェクトを担当します。 -設計・実装:パフォーマンスやメンテナンス性を意識した設計・実装を行います。 -Webアプリケーション開発:TypeScript、Next.jsなどを用いたWebアプリケーションの作業を行います。

作業内容 ・自社プロダクトの技術開発及びアプリ開発支援業務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。 　-機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 　-技術の精度改善などの仮説検証プロセスの実施 　-モック開発

作業内容 ・Pythonを用いた新規サービス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。 　-既存の技術を改善して実用化 　-機械学習や(生成系を含む)AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 　-技術の精度確認や改善などの仮説検証プロセスの実施 　-モック開発

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 ・Pythonを用いた新規サービス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。 　-外部の論文、特許、インターネット検索APIやそこから得られた数十～百万件規模の情報源から必要な情報を検索 　-検索する自然言語処理アルゴリズム開発と改善

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 MLOps エンジニア募集 ＜業務概要＞ ①フィルタリングAI、ピックアップAIを既存の業務システムと連携するためのデータパイプラインの設計・開発 ②継続的なML学習サイクルの仕組み構築(MLOps) ＜①の業務詳細＞ ・業務システム連携におけるシステム制約の洗い出し ・データパイプライン全体の設計/構築 ・特徴量生成に必要なデータのETL ・推論処理実行のためのワークフロー整備 ・データパイプライン全体の監視・運用 ＜②の業務例＞ ・モデル再学習時のデプロイフロー整備 ・モデルのバージョン管理 ・業務システムで日々生成される正解データを機械学習モデルへフィードバックする機構の構築 ＜開発環境/使用技術＞ これから機械学習システムを初めて構築するので、機械学習関連の技術スタックはまだ定まっていません。 言い換えると、技術選定を自由度高く行えるフェーズにあります。 以下参考情報として関連する領域の技術スタックになります。 ＜機械学習関連＞ ML環境：SageMakerもしくはVertex AI CI/CD：CircleCI コンテナ技術：AWS ECS/Fargate ワークフローエンジン：AWS Step Functions ＜Web系開発環境＞ ・HTML5/CSS3/JavaScript(ES6)/TypeScript ・Vuetify/Vue.js/Nuxt.js ・React ・Node.js(Puppeteer) ・PHP(Laravel/CakePHP) ・AWS(Fargate/ECS-EC2/ElasticBeanstalk/S3/Aurora/ElastiCache/Elastic Search Service) ・Docker ＜その他＞ 監視ツール：Datadog/AWS CloudWatch インフラ構成管理：Terraform コード管理：GitHub ツール類：Slack/Google Workspace ＜備考＞ 初日は出社 ＜服装＞ 自由

作業内容 ・電力の需要家と発電家をマッチングさせ、需要家が必要な電力量を売買する市場の取引ロジック開発業務を担当していただきます。 ・主に以下の作業をお任せします 　-要件定義 　-設計 　-実装 　-コードレビュー 　-障害対応 　-ドキュメントの記載と更新 　-MLOps 環境の整備や運用

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。