AWS × データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 5ページ目

作業内容 ・Pythonを用いた建設業界のDXツールにおける機械学習モデルの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。 　-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、モデルやシステムの改善 　-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 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 -------------------------------- ※「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】 ドクターの一生をかけたクリニックの開業支援、経営支援事業を行っています。 物件の選定、開業資金、広報戦略、経営など、開業から運営までをトータルにサポートできるスペシャリストとして、 多くのクライアントから支持を受けています。生活のインフラとなる医療というフィールドでの事業を展開しているため、 社会貢献度が高く、事業としても安定しています。また大手デベロッパーと医療モール開発に取り組むなど、 事業の規模・内容ともに拡大しており、組織の強化に積極的に注力しています。 【組織体制】 データサイエンティスト：３名 アプリケーションエンジニア（デザイナー）：７名 上記の10名体制で開発をしています。 スタンスとしてそれぞれの業務分担はありつつ、フルスタックな知見を求めているため、 デザイナーでもデータベースや開発ができる組織体制となっています。 Kaggleで金賞を３回受賞した経歴を持つデータサイエンティストなど、 優秀なエンジニアが多く在籍しています。 【案件の一例】 - 大手フランチャイズ飲食店のAI売上予測の回収・新規機能提案 - 全国に多店舗展開する企業向け自社開発SaaSプロダクトのAIアルゴリズム開発リッチ戦略コンサルティング - ビックデータから、出店候補地野探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポート 【業務内容】 参画後はLaravelによる自社プロダクトのバックエンド・インフラ・フロントの設計・開発に従事していただきます。 場合により、若いエンジニアに対するPMあるいはリードエンジニアの役割も担っていただきたいと考えております。

作業内容 企画、要件整理〜実装〜運用まで一貫して担当します。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-LLM(GPT/Claude/Gemini)を活用した生成AIアプリケーション開発 　-RAGパイプラインの構築（ベクトルDB、前処理、Retriever設計） 　-プロンプト設計・開発、指標策定、運用改善 　-スコアリング・ハルシネーション抑制設計 　-Neo4jを利用したナレッジグラフ構築 　-エンティティ抽出・関係性推論・Graph Embedding 　-LLM×RAGによる分析 　-既存AIモデルのクラウドリフト（GCP/AWS） 　-FastAPI/Cloud RunによるAPI化 　-推論基盤の最適化、ログ収集、基盤整備 　-課題の深掘り、要件化、PoC設計 　-分析〜レポート〜次フェーズ提案 　-プロダクト側との長期伴走支援

作業内容 ・生成AI活用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。 -生成AIやLLMを活用したプロダクト機能の開発及び実装 -コンテンツ制作オペレーションへの生成AIやLLM導入とフロー構築 -全社的なAI利活用を推進するための企画と提案と実行 -PO、PM、ビジネスメンバーと連携したAI活用の要件定義 -AI活用に関する技術選定及びアーキテクチャ設計

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 ・行政やインフラ業界の公共サービスの経営課題解決・計画支援ができるAIサービス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。 - Webアプリケーションの開発 - 生成AIによるデータ構築基盤の開発 - データから都市分析や施策の効果測定を行うための、データ分析基盤の設計や構築

作業内容 ・データエンジニア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。 　-データ基盤の設計、構築、運用、改善 　-ETL、ELTパイプラインの開発、最適化 　-データウェアハウス、データマートの設計構築 　-データ品質の監視、改善及びデータガバナンスの推進 　-事業部門と連携したKPI設計、ダッシュボード構築 　-データ利活用促進のためのトレーニング、サポート提供 　-データを活用する新規事業、サービスの企画、構築、推進 　-新規データソースの統合、API連携の設計実装

作業内容 ・顧客のビジネス課題を解決するためWEBアプリケーション開発 ・SENSY MDを活用した案件のプロジェクトワーク ・SENSY MDに搭載されているモデルとの連携 ■詳細業務例 ・技術スタックを大幅に変更するリプレース作業 ・ビジネスサイドと協力して顧客課題のヒアリングや技術要件の確認 ・受領したデータのマネジメント（要件定義やETL） ・アウトプットをベースにした課題解決の提案 ■体制:ご担当者1名＋本ポジション 同社は、現在今までの同社プロジェクトの知見を集約した新規プロダクトを開発しております。 特に現在は小売業界（スーパーマーケット/ドラッグストア/ホームセンター）を中心に新規プロダクトを導入していただいており、 業界一位の需要予測/自動発注システムを目指しています。 今回は、開発拡大にあたり、開発スピードをあげるために、メンバーを募集しています。 具体的には、高精度の需要予測を行うWEBアプリの開発に携わっていただきます。

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 ・大手精密電子機器メーカー向けAIサポートツール導入案件 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。 　-生成AIプラットフォームの利用ログや業務データを活用したデータ分析、可視化 　-ユーザー行動分析、離脱率分析、機能利用状況の可視化 　-AIモデル出力データを用いた品質評定 　-Pythonを用いたデータ前処理、統計解析、特徴量抽出 　-分析結果をもとにした顧客向けレポート、経営層向けダッシュボード設計 　-BIツールを用いた可視化、レポーティング 　-AIエンジニア、ビジネス部門との協働による施策立案、モデル改善支援

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 エンタープライズ企業向けのデータ活用プロジェクトにおいて、データ基盤の設計・構築・運用を担っていただきます。 Snowflake 等のクラウドDWHやAzure/GCP/AWS 上の各種サービスを用い、 データパイプライン構築やデータモデリング、ETL/ELT 処理の設計～実装～テストまで一貫して関わっていただく想定です。 ※過去のご経験やスキルに応じてアサイン先のプロジェクトを相談させていただく想定となります。 【想定業務内容】 ・クライアントの要件整理、データ基盤構築／移行方針の検討 ・システム要件定義書など各種ドキュメントの作成 ・ETL/ELT 方式設計、IF 設計、テーブル定義、パイプライン設計 ・ディメンショナルモデリング／スタースキーマによるデータモデリング ・SQL 等を用いたデータパイプライン（ETL/ELT）の実装 ・単体・結合・総合テストの計画立案および実施 ・Git 等を用いたソースコード管理、CI/CD パイプラインの設計・運用 ・データ移行計画の策定、移行設計・移行用スクリプト作成 ・進捗管理や品質管理など、経験に応じたプロジェクト推進・チームリード業務 ※具体的な担当範囲やポジションは、これまでのご経験・スキル・ご志向を踏まえ、 数ある案件の中からマッチするプロジェクトをご紹介しながら柔軟に決定します。 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 【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 ・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 ・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 ■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 ・ゲーム開発を行う企業にて、ゲーム開発へのAI導入による開発効率化を狙うプロジェクトでAIモデルの開発、運用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。 - オープンソースAIモデルやクラウドサービスを活用した画像、動画コンテンツの制作 - 新規AIツール、技術の調査、検証、社内利用への展開 - プロンプト設計やワークフロー構築（ComfyUI、Automatic1111、Stable Diffusion系ツールなど） - 必要に応じて、生成した素材の編集、加工や社内外プロジェクトへの導入サポート

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装 自社プロダクトにおいて、営業活動をAIで最適化するための各種モデル開発やアルゴリズム設計をご担当いただきます。 チャネル推薦や成功パターン学習、商談文書の要約・特徴抽出など、生成AI・LLM/RAGの技術を活用した複合AIモデルの構築を推進します。 ビジネスサイド・PdMと連携し、モデル設計から仮説検証、再学習の仕組み設計まで一気通貫で担っていただくポジションです。 LangChainやTransformers、Snowflake＋dbt等のモダンな技術を活用し、構造化データと生成AIを融合したプロダクト開発に関われます。 ・主な業務 - 企業・人物・ニュース・技術などのマスタ／Publicデータ基盤構築（スクレイピング、構造化、日次更新パイプライン、データクレンジング） - 接点強度・受注確度・インテントなどを統合したスコアリングモデル構築と、優先リスト自動生成 - 「なぜ・誰に・どうアプローチすべきか」を説明できるレコメンド／自然言語AIの設計・実装 - RAG基盤、営業エージェント（タスク自動化）、特徴量生成パイプラインやMLOps（再学習・監視・API化・ログ／ダッシュボード）整備 ・担当領域 データ基盤を中心にプロダクト全体の開発・設計にも関与し、「機能」ではなく「提供価値」から逆算した設計思考でプロダクトをつくる。

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 ■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 -------------------------------- ※「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】 民放各局が制作した安心・安全なテレビコンテンツを、いつでもどこでも完全無料でお楽しみいただける民放公式テレビ配信サービスを主に運営しています。 2015年のサービス開始以来、累計アプリダウンロード数は9,000万、月間ユニークブラウザ数は4,100万を超え、2025年10月には月間動画再生数も5.4億回を突破しました。 今後も「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を」をミッションに、どこでも自由なスタイルでテレビの楽しみ方がもっと広がるサービスを目指し、新たなスタートを切っています。 【募集背景】 再生数月間4.9億回を超えるサービスで、大規模かつ高負荷なプロダクトを開発面で支えるサービスプロダクト本部では、「プロダクトの開発・運用・保守から新たな価値を創造し、事業成長を牽引する」をミッションとし、事業戦略に沿ったプロダクト戦略の策定、アプリやCMS等の開発ディレクションや、バックエンド・データ・インフラ等システムの設計、開発、運用のほか、大量データの収集や処理、分析などを行っています。 想定配属先となるサービスプロダクト本部は約40名で構成されており、PdMやディレクター、機能を実装・運用するバックエンドエンジニア、SRE、インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、フロントエンジニア、各種スマートフォンエンジニアなどが在籍しています。 今後スピード感を持ってさらなるサービス拡大を目指すにあたり、体制の増強を急いでいます。 日本国内でのサービス認知率が7割を越え、ユーザー数、アクセス数、利用時間が大きく、常に高負荷なシステムの安定稼働を実現していくことは、社会的なインパクトやプレッシャーの大きさを常に背負う中ではありますが、このサービスの安定稼働を実現している技術を体験し、ご自身の経験にすることができます。 また、当初はベンダーに頼っていたアプリ開発も、市場に合わせた最新のアーキテクチャを考慮して内製化を進めている段階です。 サービス規模に対して少数精鋭の状況であるため、ご自身の技術力を向上できる環境であることはもちろん、組織づくりや開発体制の在り方を、主体的に提案・実践できる環境であることが大きな特徴です。 【業務内容】 本ポジションでは、Product Security Engineerとして具体的に以下の業務に携わっていただきます。 ・プロダクトセキュリティにおける施策の推進 ・DevSecOpsの高度化と継続的改善 ・クラウドセキュリティとガードレール整備 ・脆弱性の特定と対策実施 ・リスクマネジメントとセキュリティ評価 ・データセキュリティ方針の策定と実施 ・セキュリティ教育と啓蒙活動 月間4,100万以上のユーザーが使う巨大サービスであり、現在も大きな成長を続けているサービスのセキュリティレベルを向上していく重要ポジションです。

作業内容 ・下記を行っていただきます。 -プロジェクトマネジメント 、データドリブン施策提案 、BIツール(Tableau、Domo)を用いた分析 -Webアクセス解析(AdobeAnalytics、GoogleAnalytic) -RまたはPythonでの分析 -AWSインフラ基盤構築

作業内容 AIサービスを利用したQAデータベースの自動作成機能の実装、運用ポジションでの募集です。

作業内容 就活支援サービスの開発運用にて、データサイエンティストを募集しております。

作業内容 プラットフォーム企業様において、データ分析とモデイング及び実装に携わって頂きます。 【環境】 　・使用言語：Python 　・DB　：　SQL 　・インフラ：AWS 　・フルリモート

作業内容 ・大手百貨店のデータサイエンティストとして、ご参画いただきます。 ・バスケット分析や顧客動向データのDMP化、 　マーケティングツール構築のためのビッグデータ分析をお願いします。

作業内容 【業務概要】 ・データサイエンティストとして参画して頂き、AWS上に蓄積したデータを元に社内外向けに 可視化出来るようにサービスの構築をして頂きます。 ・具体的には、AWSのサービスでもあるQuickSightを用いて0→1での構築を行っていただきます。 ・エンドの社員様に対してスキルトランスファーもご担当して頂きます。 【参画のメリット】 ・勤務形態としてフルリモートになりますので、ご自身のリラックス出来る環境で働くことが可能となっております。 ・大手メーカーの案件となりますので大規模な開発に携わることができます。 ◆主な開発環境・ツール ・使用言語：Python、Java、JavaScript（React） ・インフラ：AWS（QuickSight）

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！ 【概要】 ビックデータを独自のAI分析で情報を加工し、提供している会社にて、 データサイエンティストとして分析を行っていただきます。 利用者ニーズを理解した上で、チームメンバーと議論・提案しあいながら作り上げていける方を求めております。 場所:フルリモート 清算方法:140-180H 打合せ回数:2回 備考: ・就業時間:9:00-18:00 ・長期参画可能な方 ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 【概要】 大手アパレルメーカー社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。 必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。 課題例： ECサイト運用にあたり、2回目以降の購入者が少ない。 【現フェーズ】 分析環境の構築、収集、整備 【業務スコープ】 ・顧客折衝、要件整理、設計 ・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析） ・機械学習モデルの構築（場合によって） ・ステークホルダー向けの分析レポーティング ・メンバーアサイン、進捗管理（場合によって） 【環境】 ・サーバ/AWS EC2 ・ストレージ/S3 ・DWH/Amazon Redshift Spectrum ・BI/Tableau ・Python（pandas） ・SQL ・Github ・Slack,backlog

作業内容 大手小売企業が新規に展開中の衣類レンタルサブスクリプションのレコメンドシステムに関し、 データサイエンティストとして下記を行っていただきます。 ・各種データを開発環境から取得、分析のためのデータを構築 ・分析における仮説立案/集計およびインサイトの創出 ・レコメンドのためのロジック実装 ・作成したコードに関するクライアントへの解説と仕様書の作成

作業内容 【募集背景】 ・新規のプロジェクト進めていく上で、データサイエンティストが不足している為業務委託にて募集をしています。 【業務概要】 ・金融機関向けにプラットフォームサービスを展開されている企業様にて、データサイエンティストとして参画をしていただきます。 ・具体的には、レコメンド機能の開発や機械学習を用いたベクトル検索機能の開発を行っていただきます。 ・海外向けサービスになりますので多言語実装にも携わって頂きます。 ◆主な開発環境・ツール ・使用言語：Python ・DB：PostgreSQL ・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等） ・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack 【参画のメリット】 ・リモート併用案件になりますので、ご自身生活に合わせた勤務が可能でございます。 ・海外向けサービスで大規模なデータに携わって頂きますので、ご自身のスキルアップにつながる案件かと思います。

作業内容 リーガルテックプロダクトへの生成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案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。 ・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析 ・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開発及び評価 ・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案 ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 　　　 ・開発基盤 　・AWS, Microsoft Azure ・ツール 　・GitHub(Enterprise), GitHub Copilot ・CI/CD 　・GitHub Actions, CircleCI ・グループウェア 　・Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理 　・ClickUp, Jira, GitHub ・関連技術 　・Python3 　・OpenAI, Hugging Face 　・AWS SageMaker

作業内容 [概要] 社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。 必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。 プロジェクトは創成期で、現場課題を抽出しているフェーズ。 [主業務] ・課題整理、要件定義、設計 ・分析（AWSを利用しての分析環境構築、分析） ・機械学習モデルの構築（場合によって） ・ステークホルダー向けの分析レポーティング

作業内容 【募集背景】 ・新規のプロジェクト進めていく上で、データサイエンティストが不足している為業務委託にて募集をしています。 【業務概要】 ・金融機関向けにプラットフォームサービスを展開されている企業様にて、データサイエンティストとして参画をしていただきます。 ・具体的には、レコメンド機能の開発や機械学習を用いたベクトル検索機能の開発を行っていただきます。 【参画のメリット】 ・リモート併用案件になりますので、ご自身生活に合わせた勤務が可能でございます。 ・海外向けサービスで大規模なデータに携わって頂きますので、ご自身のスキルアップにつながる案件かと思います。 ◆主な開発環境・ツール ・使用言語：Python ・DB：PostgreSQL ・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等） ・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

作業内容 ・金融機関向けにプラットフォームサービスを展開されている企業様にて、 　データサイエンティスト業務に携わって頂きます。 ・レコメンド機能の開発や機械学習を用いたベクトル検索機能の開発を行っていただきます。

作業内容 ・ビジネスプラットフォームを展開されている企業様にてデータサイエンティストとして参画をしていただきます。 ・具体的には データの分析とモデリングや機械学習の実装等に携わって頂きます。 【参画のメリット】 ・勤務形態としてフルリモートになりますので、ご自身のリラックス出来る環境で働くことが可能となっております。 ◆主な開発環境・ツール ・使用言語：Python ・DB：PostgreSQL ・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等） ・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

作業内容 ・データ分析・特徴量解析・予測モデル構築によるビジネス提案 エンド企業にて様々なPJが同時進行しており、対応内容はPJ毎に異なります。