Python × データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 11ページ目

作業内容 ・森林評定システムプロダクト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。 -MVPの定義、技術要件策定 -アーキテクチャ設計、技術選定 -Google Colabを活用した段階的リリース戦略の実装 -スクラム開発プロセスの導入及び運用 -GitHub及びGitHub Actionsを用いたCI/CD構築 -コードレビュー、品質管理、技術的負債の管理及び改善 -開発メンバーへの技術指導及びメンタリング -プロダクトオーナーとの連携

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,コンサルティング,データ分析 最先端の国産LLM技術を持つスタートアップにて、製造業・研究開発領域に特化したAIエージェントのコア機能開発を担当いただきます。 研究開発における技術課題の解決や新規テーマの探索をサポートするため、複雑な問いに対して最適な回答を導き出すプロンプト設計およびワークフローの構築が主なミッションです。 具体的には、顧客課題に基づいた仮説立案から、プロンプトのチューニング、精度評価、アプリケーションへの組み込み支援までを高速に回していただきます。 自社でLLMそのものを開発している環境のため、モデルの特性を深く理解した上での高度な実装が可能です。 PdMやドメインエキスパートと密に連携し、ビジネス視点を持ってプロダクトの進化を牽引していただける方を募集しています。

作業内容 ・Power PlatformおよびAzure OpenAIにおける作業アプリ、AI機能開発支援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。 　-Copilot Studio、Power Apps、Power Automateを用いた作業アプリ、自動化開発 　-Azure OpenAIとPython等を用いた連携開発 　-Foundryを活用した既存モデルベースのAI機能開発

作業内容 ・エス・エム・エスのキャリア事業におけるマーケティング活動を支援するシステムの開発、データ連携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。 　- マーケティングアプローチに用いるリストの抽出 　-ELT、ETLの開発 - MAツール、CDPなどのマーケティング業務基盤へのデータ連携

作業内容 ・Microsoft Copilotでの開発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。 　-Power PlatformおよびAzure OpenAIを活用した業務アプリ、AI機能の開発支援 　-社内タスクの自動化およびAI活用推進プロジェクトへの参画

作業内容 ・タクシー事業者が使用するクラウド型配車システム開発運用に 　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。 　-タクシー事業者が使用するクラウド型配車システムの設計、実装、運用、保守 　-自治体向けデマンド交通管理システムの設計、実装、運用、保守 　-各種定性、定量リサーチに基づくシステムの改善 　-クライアントとのコミュニケーション 　-他部署とのコミュニケーション

作業内容 ・AIモデル実装推論最適化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。 　 -LLMのファインチューニングおよびRAG構築 　 -既存アルゴリズムの精度検証およびハイパーパラメータ調整 　 -推論エンジンのパフォーマンス改善およびデプロイ

作業内容 お菓子メーカーのPSI（生産・販売・在庫）管理高度化に向け、現状データの把握・分析から改善ポイントの抽出、 在庫推移ダッシュボードのプロトタイプ構築、運用設計支援までを、同社PMの指示のもとで自走的に遂行いただきます。 具体的な業務内容 ・SQL/Pythonを用いた実績・計画・マスタ等のデータ抽出、突合、クレンジング ・PSIに関連する各種データの加工・統合および分析用データマートの整備 ・TableauやPower BIを用いた在庫推移ダッシュボード（プロトタイプ）の設計・実装 ・クライアント担当者からのデータ定義ヒアリングおよびデータ要件定義の作成 ・分析環境へのデータ実装フローの設計とドキュメンテーション ・PSI会議等でのトライアル運用に伴走し、入力フロー・運用フローの改善提案 ・物流費・保管費等の配賦ロジックや改善効果試算ロジック構築（可能な範囲で） ・PM（0.5稼働）の意図を汲んだタスク設計・進行管理および報告 データ分析・活用コンサルティングや自社SaaS提供を通じて多くの企業変革を支援してきた同社では、 DX推進部・マーケティング部を中心にデータ基盤構築ニーズが継続的に増加しています。 SnowflakeなどクラウドDWHを活用した案件が増え続ける中、 プロジェクト推進に必要なデータエンジニアが不足しており、体制強化を目的とした採用です。

作業内容 売上予測や需要可視化などの業務に携わるデータサイエンティストとして業務をご担当していただきます。

作業内容 ・データ活用基盤構築、RAGアプリ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。 - 複数のデータソース(Zendesk、kintone、AWS 等)からデータを収集、変換処理の新規開発 - BigQueryに集約するデータウェアハウス基盤の新規構築、運用 - 蓄積データを活用したRAGチャットアプリケーションの新規開発

作業内容 ・Pythonを用いたAIエージェント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。 　-経営陣と連携した業務要件定義 　-AIエージェントの設計と開発と運用 　-M&A、FA業務におけるAI活用の実装 　-業界特化型システムの設計と開発 　-セキュリティと機密情報を考慮したシステム設計

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 -------------------------------- ■中長期的なミッション - 単一の機能ではなく、AIプロダクトのまとまりを一つの領域としてリードしていただく - ドメイン特化のデータサイエンティストと協力しながら、モデル開発〜アプリ実装〜運用までの「型」を作り、他サービスにも展開する - 開発組織全体のAI活用（AIコーディングエージェント、ドキュメント生成など）についても、使い方を試し、標準化する ■ 業務内容 - プロダクトマネージャーやBizメンバーと一緒に、解きたい課題と成功指標を整理して、AIでの解決アプローチを設計する - LLMや機械学習モデルを用いて、プロトタイプから本番を見据えた機能まで開発する - 既存のマイクロサービス / バッチ基盤上での実装（API化、バッチ処理、ワークフロー構築など）を行う - 本番環境での運用を設計し、モニタリング・アラート・改善サイクルを回す - 既存のMLOps基盤（GKE / ワークフロー基盤など）の整備や改善に、アプリケーション側からフィードバックを行う

作業内容 企画,要件定義,運用・保守,ディレクション,マネジメント,データ分析 急成長中のtoCプラットフォームにおけるデータ活用基盤を対象に、KPI設計・運用、各種データの抽出/分析、改善施策の効果検証を担います。 経営直下のデータ戦略領域にて、変動要因の分析や施策立案を推進し、データエンジニアと連携しながら分析環境の整備や仮説検証プロセスをリードいただきます。マネジメント観点での分析方針策定や推進体制の構築にも関わっていただく想定です。

作業内容 ・不動産業界向け生成AIアプリケーション開発案件 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。 -生成AIを用いたソリューションの考案と実装 -複数のモデルを用いた検証と精度の比較 -アプリケーションへの実装 -継続的な精度向上のための仕組みづくり

作業内容 ■業務詳細 ・新規開発中のSaaSにおいて、運用・モニタリング、および詳細な利用状況の分析と改善のため、 必要な情報がログに出力されるようPythonで実装されたAPIに追加・調整するとともに分析基盤を整える ・ログの運用・モニタリングを行い、コスト・負荷・エラーの発生状況を監視する ・ログから利用状況や、データの出力状況の詳細な分析を行い、 　定期的なレポーティングに 加えて、UXからロジックにわたる課題の分析を行い、改善に繋げる ・企業や個人に紐づく情報（論文・特許・企業情報・インターネット検索・クロール購入したデータ）などの 　仕様や特性を調査するとともに、これらのデータを統合し、要件に応じた形式で切り出す 同社は、企業同士のマッチングサービスや技術動向の調査を行うリサーチサービスをSaaSとして提 供すべく、新規サービスの立ち上げを行っています。 本募集ではこのサービスにおける各種ログの収集と分析、および、企業や個人にまつわる情報の整備・統合を行う、データエンジニアを募集いたします。

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 -------------------------------- ■中長期的なミッション - 単一の機能ではなく、AIプロダクトのまとまりを一つの領域としてリードしていただく - ドメイン特化のデータサイエンティストと協力しながら、モデル開発〜アプリ実装〜運用までの「型」を作り、他サービスにも展開する - 開発組織全体のAI活用（AIコーディングエージェント、ドキュメント生成など）についても、使い方を試し、標準化する ■ 業務内容 - プロダクトマネージャーやBizメンバーと一緒に、解きたい課題と成功指標を整理して、AIでの解決アプローチを設計する - LLMや機械学習モデルを用いて、プロトタイプから本番を見据えた機能まで開発する - 既存のマイクロサービス / バッチ基盤上での実装（API化、バッチ処理、ワークフロー構築など）を行う - 本番環境での運用を設計し、モニタリング・アラート・改善サイクルを回す - 既存のMLOps基盤（GKE / ワークフロー基盤など）の整備や改善に、アプリケーション側からフィードバックを行う

作業内容 土木業界向けに建設DXサービスを展開する同社のAIエンジニアとして、新規サービス開発を担当して頂きます。 具体的には下記のような業務となります。 ・土木設計領域にまつわる蓄積DATAに対する、一連の分析・検証・デプロイまでを可能とする機械学習環境及びDBの構築 ・自社BtoBSaaSプロダクトへのAI実装環境構築 ・ビッグデータ解析 ・UXボトルネック分析 ・大手企業開発案件のAI領域支援 ・時系列データ／テキストデータの分析 プロジェクト一例： ・設計領域における機械学習による示唆機能実装 ・施工領域における機械学習による3Dモデリング機能実装 ・設計事例におけるLLMをもとにした事例サジェスト実装 etc… 土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。 各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。

作業内容 ・海外製分析ツールのユーザー企業（主に製造業）への製品サポート ・日本総代理店にてサポートエンジニアとして対応 ・対象製品はデータの読込／可視化／統計解析／共有が可能な競争力の高い分析プラットフォーム ・Python／Rエンジン搭載、初心者～データサイエンティストまで対応 ・米国本社や他エンジニアと連携しつつサポート対応 ・開発作業は無し、パッケージサポートが主業務

作業内容 ■同社について 大学受験向け予備校や中学受験向け進学塾など教育事業を行う日本最大規模の企業です。 ■業務概要 AI教育に関する学習コンテンツの開発と業務効率化を進めています。 現在、Python（Django）を使用したバックエンドと、Reactを使用したフロントエンドのAIアプリケーションを開発しています。 今回の募集では、AIデータサイエンス領域を中心に担当していただける方を求めています。具体的には以下の業務を担当していただきます。 ・AIモデルの設計・開発・評価 ・自動採点システムの精度向上のためのデータ分析とアルゴリズム開発 ・機械学習による成績評価システムの改修および精度向上 ・データの収集、前処理、および解析 ・フロントエンドおよびバックエンドチームとの協働 ・協力会社との連携およびコミュニケーション など ■組織体制 社員：5名（PM/AI担当/バックエンド/フロントエンド/インフラ） 業務委託：3名（バックエンド/フロントエンド/AIデータサイエンス） 協力会社：1社10名程（フロントエンドやデザインがメイン業務） ■プロジェクト背景 AIを活用した自社アプリケーションの開発を進めるため、社内でプロトタイプを作成しましたが、今後より速く高品質なアプリケーションを開発するため、協力会社との連携をしプロジェクトを進めております。 ■人材募集背景 同社では現在、AIを活用したアプリケーションをアジャイルで開発しております。今後も、RAGや自動採点の精度向上、機械学習による成績評価システムの改修といったキーワードを始めとして、様々なプロダクト開発を予定しています。つきましては、今以上に速く高品質なアプリケーションの開発を目的に人材を募集します。

作業内容 ・新規機能追加及び既存機能改善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。 　-チャットエージェントの構築に関する新規機能の バックエンド開発及び保守運用 　-既存機能の性能改善

作業内容 ・音声解析AIデータ基盤構築および営業データ分析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。 - 音声データの前処理 - テキストデータの構造化および特徴量設計 - クラスタリング/分類モデルの設計・検証 - 拒否理由や成功パターンの分析 - データ基盤設計支援 - 分析結果の可視化およびレポーティング

作業内容 【概要】 クライアントの課題解決に直結する自社プロダクトの「技術的意思決定」をリードするテックリード募集です。 アーキテクチャ設計からWebアプリ開発・運用、リリース後のログ分析によるUX・パフォーマンス改善まで、プロダクトの成長を一気通貫で推進。 AIエンジニア／データサイエンティストと連携し、アルゴリズムの価値を最大化するシステム設計・実装・基盤整備にも裁量を持って取り組めます。 技術と事業インパクトの両面で手応えを得られるポジションです。 【このポジションのミッション】 ・顧客価値に直結するアーキテクチャを設計し、品質・スピード・拡張性のバランスを最適化 ・企画〜開発〜運用までの技術的意思決定をリードし、持続的なプロダクト成長を牽引 ・AI/データサイエンスの成果をプロダクトに適切に落とし込み、安定運用できる基盤を整備 ・チームの技術力を底上げし、開発プロセスとエンジニアリングカルチャーを改善 【プロジェクト詳細】 ◎アーキテクチャ設計・技術選定 ・クライアント課題に基づくシステムアーキテクチャの設計、非機能要件（可用性、性能、セキュリティ、拡張性）の定義 ・技術選定の方針策定、PoCの推進、標準化・ベストプラクティスの整備 ◎Webアプリケーションの開発・改善・運用 ・サーバサイド／フロントエンドの機能開発、コードレビュー、品質担保 ・機能拡張・運用改善（リリース管理、CI/CD、エラーバジェットの管理） ◎リリース後の継続的改善 ・ログ収集・可観測性（Observability）設計、UX改善のための分析と施策立案 ・パフォーマンスチューニング、ボトルネック改善、キャパシティプランニング ◎AI／データサイエンス連携 ・アルゴリズムのシステム設計・実装、推論基盤・フィーチャー管理・モデル更新の仕組みづくり ・オンライン／バッチ推論の運用設計、データ品質・再現性の担保（MLOps） 【リモート勤務について】 フルリモート勤務が可能です。

作業内容 【案件概要】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発を行う新規事業に参画いただきます。現在は定性情報の構造化、文脈理解を伴う解析、意思決定支援AIなど、最新の生成AI技術を活用したサービスを提供しており、大手企業での導入が急速に拡大しています。その中でより多くのお客様が安心してデータ利用いただけるような環境を提供し続けるのがデータチームの役割です。それを支えるBIやデータ基盤の構築や、データ品質の監視体制構築、データリネージ整備等のデータインシデントやデータ品質改善を想定した基盤整理をしていく必要があり、その開発業務をお願いします。 【業務内容】 以下を中心としたデータ基盤・BI構築をお願いいたします。 ・データ品質の監視に加え、データインシデント発生時に対応できるようにするためのデータ基盤構築 ・Amazon Quick Suiteを用いた顧客のBI作成・サポート ・上記2点に関連する業務ならびに、将来的にスケールできるようにするための仕組み・ルール構築 【求める人物像】 ユーザー視点での価値提供を重視する方です。顧客が自力で分析できる環境を構築でき、データの可視化を通じて洞察を引き出せる方を求めます。分析要件を的確に理解し、実装に落とし込め、チームメンバーと連携して業務ができる方であることが重要です。 【開発環境】 最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。開発ツールや生成AIサービスとして、Github CopilotやAzure OpenAI Serviceなどを利用しています。

作業内容 ・AI開発支援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。 　 ＜プロジェクト管理全般＞ 　-クライアントの課題ヒアリング、要件定義、提案と説明資料の作成 　-AI開発プロジェクトの計画立案、進捗と品質管理 　-エンジニア、データサイエンティストとの連携、意思決定支援 　-スケジュール調整、仕様変更や課題発生時の整理、解決推進 　 ＜エンジニアメンバーの技術サポート＞ 　-開発チームと連携したアジャイルでのチーム運営 　-フロントエンド、バックエンドの基本理解を前提とした技術的コミュニケーション 　-エンジニアが詰まった際の設計、実装方針の整理 　-(必要に応じて)Python等を用いた一部開発、検証業務

作業内容 ■同社について 大学受験向け予備校や中学受験向け進学塾など教育事業を行う企業です。 ■業務概要 同社AI教育開発部にて、AI教育に関する学習コンテンツの開発と業務効率化を進めています。 現在、Python（Django）を使用したバックエンドと、Reactを使用したフロントエンドのAIアプリケーションを開発しています。 今回は、AIデータサイエンス領域の担当として、以下の業務をお任せします。 ・AIモデルの設計・開発・評価 ・データの収集、前処理、および解析 ・機械学習による成績評価システムの改修および精度向上 ・協力会社との連携およびコミュニケーション など ■組織体制 社員：5名（PM/AI担当/バックエンド/フロントエンド/インフラ） 業務委託：3名（バックエンド/フロントエンド/AIデータサイエンス） 協力会社：1社10名程（フロントエンドやデザインがメイン業務） ■プロジェクト背景 AIを活用した自社アプリケーションの開発を進めるため、社内でプロトタイプを作成しましたが、今後より速く高品質なアプリケーションを開発するため、協力会社との連携をしプロジェクトを進めております。 ■人材募集背景 同社では現在、AIを活用したアプリケーションをアジャイルで開発しております。今後も、RAGや自動採点の精度向上、機械学習による成績評価システムの改修といったキーワードを始めとして、様々なプロダクト開発を予定しています。つきましては、今以上に速く高品質なアプリケーションの開発を目的に人材を募集します。

作業内容 ・グローバルのデータマネジメント、ガバナンス作業を推進するための 　データ基盤の整備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。 - データエンジニアリングに関連する技術選定、設計や構築に関わる開発物のレビューを実施 - データ分析、機械学習などの作業を定常的に実施するための仕組み、環境整備 - 法律関連の機密データを扱うため、個人情報保護法やその他の関連規制を踏まえた 　 セキュアなデータ管理体制の設計、構築 - 各ステークホルダが継続的かつ効率的にデータへアプローチできるセキュアなインフラを整備 - データ要件を元にしたデータの抽出ロジック、アルゴリズムを開発、運用 - 定常的に実行されるデータパイプラインの実行環境を、定義した要件に基づき運用、保守

作業内容 ・大製造小売業におけるデータ設計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。 - DWHやデータレイクの設計や構築、運用 - ETLやデータパイプラインの開発や改善 -分析向けデータモデルの設計および dbt を用いたモデル開発 - データ処理の品質管理やパフォーマンス改善、運用フローの最適化 - 運用チームのタスク管理やトラブルシューティング

作業内容 ■業務内容 大きくは以下2点をお任せする想定です。 ① Copilot Studioなどを用いた生成AIエージェント開発・改善（RAG 連携含む） ・Copilot Studioによるフロー／プロンプト設計 ・Azure AI Search・AI Foundry を用いた RAG（ナレッジ検索）構築・改善 ・生成AIモデル選定・回答品質向上 ・エージェントの運用・改善、トラブル対応（RAG／API／データの切り分け） ・必要に応じた Power Apps／Power Automate／外部API連携 での補助機能開発 ②業務部門とのコミュニケーション/要件整理 ・業務課題のヒアリング、ユースケース整理 ・エージェント設計、改善提案 ・運用サポート、継続的な改善推進 ■稼働工数 0.5人月～※応相談 ■募集背景 親会社始め社内での生成AI活用ニーズが拡大しており、Copilot Studio を活用した業務エージェントの構築、 およびエージェントの回答精度向上のための RAG 構築（Azure AI Search／AI Foundry）のニーズが増えております。 現状の社内リソースではユーザーからの要望に対応できていない状況です。 実際のユーザーからの要望を確認し、AI活用における業務効率化を推進できる方を新規募集いたします。

作業内容 同社では、LLMを活用したAI機能開発により、金融機関向けSaaSサービスの法人営業・事業支援を高度化しています。金融企業の取引先企業・業界情報や技術シーズ、顧客課題を素早く整理・可視化し、誰でも一定品質の提案や課題起点のマッチングができる状態を目指しています。そのため、AI機能の企画・開発・改善を主体的に担えるAIエキスパートを募集します。 ■業務内容 ①AI機能開発プロジェクトへの参画（約50％） 課題・要件を基にPdMやデザイナーと協議し仕様決定。新規領域ではPoCや技術検証を実施。要件を踏まえた機能設計、タスク分解・見積もり、依存関係整理、開発ロードマップ作成と実装までを担当。 ②AI機能の継続的評価・改善（約40％） 開発済みRAGやプロンプトの定性・定量評価と改善ロードマップ策定。評価結果に基づく機能精度・パフォーマンスの向上活動。 ③事業横断的データ活用リード（約10％） 金融機関の独自データ活用を軸に中長期技術戦略立案。社内データ基盤整備・他部署との協業推進、メンバーの技術支援・スキル向上、知見共有。 同社の金融機関向けSaaSサービスにおいて、利用している金融企業が顧客・業界情報の収集や課題整理、提案検討に多くの時間と属人性が発生している状況です。 これらを解消し、誰でも一定品質で顧客理解・課題起点の提案が行える状態を実現するため、LLMを活用したAI機能の開発・高度化を推進しています。 そこで今回は、AI機能の企画・開発・評価改善を主体的に担える方を募集しております。

作業内容 AIエンジニアリング事業を迅速に拡大するための生成AIエンジニアとして、主に下記作業を担っていただきます。 ・独自データ×生成AIによる新規プロダクトの企画・設計・開発・運用 ・複数AIが協調するマルチエージェント・システムの設計・実装 ・パートナー保有データとの組み合わせによるRAGシステム開発 ・高速PoCによる仮説検証・価値最大化

作業内容 ■業務内容 大きくは以下2点をお任せする想定です。 ① Copilot Studioなどを用いた生成AIエージェント開発・改善（RAG 連携含む） ・Copilot Studioによるフロー／プロンプト設計 ・Azure AI Search・AI Foundry を用いた RAG（ナレッジ検索）構築・改善 ・生成AIモデル選定・回答品質向上 ・エージェントの運用・改善、トラブル対応（RAG／API／データの切り分け） ・必要に応じた Power Apps／Power Automate／外部API連携 での補助機能開発 ②業務部門とのコミュニケーション/要件整理 ・業務課題のヒアリング、ユースケース整理 ・エージェント設計、改善提案 ・運用サポート、継続的な改善推進 ■募集背景 親会社始め社内での生成AI活用ニーズが拡大しており、Copilot Studio を活用した業務エージェントの構築、 およびエージェントの回答精度向上のための RAG 構築（Azure AI Search／AI Foundry）のニーズが増えております。 現状の社内リソースではユーザーからの要望に対応できていない状況です。 実際のユーザーからの要望を確認し、AI活用における業務効率化を推進できる方を新規募集いたします。

作業内容 新機能の企画/開発：測量データの可視化や操作を強化するUIの設計/実装 （例：3D点群のインタラクティブな表示）。 機能改善：ユーザーからのフィードバックをもとに、既存UI/UXの継続的な最適化。 技術選定/調査：最新のフロントエンド技術やGISライブラリを評価し、プロダクトに導入。 営業支援：モックアップやデモ画面を作成し、顧客への提案をサポート。 チーム連携：バックエンドエンジニアやデータサイエンティストと協力し、プロダクト全体の品質向上。 （開発環境） フロントエンド：React / Next.js, Vue.js / Nuxt.js, TypeScript, HTML, CSS GISライブラリ：Leaflet, OpenLayers, MapLibre バックエンド：PHP（Laravel）, Python クラウドインフラ：AWS タスク管理：Backlog 開発ツール：GitHub Copilot, Devin ※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 ・現在あるデータをもとに購買やヒット作品、読者の志向などの傾向を分析し改善施策にまとめる。 ・どのデータがあったらより分析精度が高まるか、どうしたら取得できるかなどデータ分析担当としてPDCAを回していく。 ・事前準備としてデータ分析用のデータ収集から行っていく。

作業内容 ・生成AIの独自性強化と品質、速度、コストの最適化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 連携(OpenAIやAnthropic 等)、モデル選択とプロンプト最適化、査定 - ベクトル検索(Qdrant)、インデキシング、関連度改善 - 推論パイプラインの設計、最適化(レイテンシ、コスト、再現性) - 品質テスト基盤、A/B テスト、自動査定メトリクスの実装 - サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導 - データの取得、分析、加工

作業内容 プロダクト課題、ビジネス課題における定量・定性分析を行い、課題特定と解決をしていただきます。 【具体的な業務内容】 ・課題解決：プロダクトやビジネスの課題を抽象的な段階から掘り下げ、データに基づいた解決策を導き出します。 ・データ分析の設計：事業の課題に合わせて、最適なデータ分析の計画を立てます。 ・指標の運用：目標となるKGIやKPIを設定し、可視化と運用を行います。 ・分析実務：データの抽出、加工、集計、分析といった一連の作業を行います。 ・関係者との連携：様々な部門と協力し、分析結果を施策へとつなげます。 ・施策立案の支援：分析結果をもとに、具体的な施策の立案をサポートします。 ・レポート作成と活用促進：分析結果を分かりやすく報告し、業務で活用されるまでサポートします。 【場合によってお任せすること】 ・経営課題への貢献：経営レベルの抽象的な課題を解決します。 ・提案と実行：事業責任者に対し、データ活用に関する施策を提案・実行します。 ・社内教育：データ活用のための社内教育を推進します。 ・プロジェクト推進：データ活用を促進する新しいプロジェクトを企画・実行します。 ・データ基盤の構築・改善：BIツール（Tableau、LookerStudioなど）を使ったデータ可視化や、データ基盤の構築・メンテナンスを行います。 ・分析環境の高度化：より高度な分析ができるよう、環境の改善に取り組みます。 同社の発見型ECサービスは、DL数400万人を突破し、多くのアクティブユーザーを抱える急成長中のモデルです。 特に、購入商品をユーザ同士でレビューしあう機能や、ゲームコンテンツなど、 ソーシャルな要素を追加した点がユニークで、他のECサイトとは一線を画しています。 このような特性から、ユーザーのログイン数やログイン時間が通常のECサイトよりも多く、機能追加が事業へ大きな影響を与える状況です。 プロダクトの機能を追加するたびに事業が成長する仕組みが整いつつあり、 この成長をさらに加速させるため、データアナリストを募集します。

作業内容 ・金融業界向けAIサービス導入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。 　-最適なAIソリューションを選定及び設計し、実装を推進 　-AI業界動向の把握と最適ソリューション選定 　-最新のAI/LLMトレンド、各サービスの特性把握 　-ビジネス課題に対する最適なLLM及びAIサービスの選定 　-コスト、性能、セキュリティを考慮した技術選定 　-各LLMの強みと弱みを理解した使い分け提案 　-ビジネス課題の理解とAI適用設計 　-各事業部門からのAI活用ニーズのヒアリングと要件整理 　-ビジネス課題に対するAI適用可能性の評定と提案 　-ROI及び実現可能性を考慮したプロジェクト優先順位付け 　-PoCの企画及び実施とビジネス価値の検証 　-AIソリューションの実装推進 　- プロンプトエンジニアリング、RAGの設計及び実装 　-LLM APIの統合、既存システムとの連携設計 　-ファインチューニング、エンベディング活用の検討及び実装 　-AI活用のためのデータパイプライン設計 　-セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス考慮 　-プロジェクト推進及び運用 　-AIプロジェクトの計画立案及び進行管理 　-グローバルチームのエンジニア、デザイナー、ビジネス部門との協働 　-英語でのステークホルダーミーティング、進捗報告及び調整 　-クライアントへの技術提案及び説明 　-タイムゾーンをまたいだチームコラボレーションの推進 　-本番環境でのAIシステムのパフォーマンス監視及び改善 　-ビジネスインパクトの測定と報告 　-技術ドキュメントの作成

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 機械学習のための独立したデータ前処理用ユーティリティクラスを複数開発して頂きます。 ・仮説立案、分析アプローチ検討 ・データ分析、分析結果検証・報告