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 | 6ページ目

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 案件名：製薬企業データ分析基盤拡張案件 環　境：・お客様AWS環境上にデータ統合基盤を構築 　　　　・複数部門横断の基盤プロジェクトとしてお客様統合運用環境との連携を実現 　　　　・最先端のテクノロジー/ソリューションを活用し、以下を実現 　　　　　- 大容量データを高速で処理できる処理性能 　　　　　- 他システムとの連携性や利用拡大に伴う基盤の拡張性の担保 　　　　　- 利用量に対してコスト発生する従量課金型を採用 内　容：a　SnowflakeのSSO認証構築 　　　　ゼロトラスト施策によりDCへの迂回が不可が見込まれるため、 　　　　セキュリティの見直しとSnowflake-SSO認証環境の構築を行う。　 　　　　b　分析環境立ち上げ/ADAM(PowerBI) 　　　　必要なデータをEDIPに集約し分析を行うための環境を構築する。 　　　　将来的には定型的な分析を自動化するデータパイプラインを構築することを目指す。 　　　　c　データカタログ導入 　　　　マルチベンダ開発のガバナンス強化と営業系データの探索の効率化向上を図る。 　　　　今後のデータカタログ利用に対するデータカタログ構想策定/アーキ選択を実施後、 　　　　営業本部向けに1ユースケース実現する 　　　　※想定される比較対象ソリューション：Snowflake-Horizon、Alation、Collibra、他 　　　　d　データメッシュPoC 　　　　他に倣ってデータメッシュのプロトタイプを立ち上げたい 　　　　ビジネス部門にどういった使い方ができるかイメージをしてもらうためにもまずは作ってみる想定 　　　　⇒業務システムから断面を拾ってSnowflakeにおきかえてアクセスできる事。 　　　　　自動パイプラインでなくても良い。複数ベンダーに協業してやってほしい。 　　　　e　非構造データ取り込み(MI部) 　　　　　　他APとの連携 　　　　　　生成AI（RAG）を7月リリースしており、現在手作業でSPOに配置している対象を 　　　　　　Snowflake側の非構造管理領域に接続先に変更し切り替え 　　　　　　※年内はつなぐぐらいか

作業内容 ・大手メディアにおける音声AIプロダクト開発に携わっていただきます。 ・音声AIの実装、運用、サービス統合などを担当いただきます。 ・AIリサーチャーと協力してAI倫理/パフォーマンス改善なども行っていただきます。 ・直近で主に担当いただく作業は下記です。 　-音声認識の辞書機能実装 　-ASRのMLモデル更新 　-音声対話モデル学習用データの整備 　-LLMを用いた各種機能開発 ・担当範囲はスキルや経験および進捗状況により変動いたします。

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 ■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 ・大手総合商社のDXプロジェクトの推進において、 　生成AIを活用した新規ソリューションのテックリード兼PMをご担当いただきます。 ・具体的には、以下のような作業をお任せする想定です。(全てではなく、スキルに応じて要相談) 　-生成AIのリサーチおよび最新技術の検証 　-生成AIプロジェクトの推進、およびアプリケーションのフルスタック開発 　-社内外への情報発信(勉強会、技術ブログでの事例共有)　など ※開発言語は、プロジェクトによって逐一選択しておりますが、基本はPython(FastAPI,Django,Flask,Severlessなど)、クラウドインフラ(AWS,GCP,Azure)の構成になります

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 ・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 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 【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 ・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。

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 -------------------------------- 生成AIプロダクトのサービス向上支援におけるデータサイエンティストを募集いたします。 【プロダクト概要】 - 通信業向け生成AIプロダクト 【業務内容】 - Google Analyticsデータ、ログ、ユーザ声を活用した改善提案 - プロダクトの機能要件/使用状況の分析 - スクラム開発での推進（AWS環境）

作業内容 [ポジション]：データアナリスト ・AIを活用した様々なサービスを開発。物流・教育・様々な分析・データの基盤構築、分析

作業内容 データサイエンティストとして、データ集計・データマート作成業務をお任せいたします。 ＜具体的な業務内容＞ 検索・レコメンドプロダクトの内容をご理解いただき、 現在不足しているデータや集計項目を主体的に見つけ、改善業務に取り組んでいただきます。 また、折衝周りも行っていただくことを想定をしています。 ＜開発環境＞ 開発言語：Python，SQL 開発プラットフォーム：AWS，GCP（VertexAI Workbench，BigQuery） ＜担当工程＞ 上流工程 ※施策のための準備や施策実施後のデータ集計業務となるため、 　一般的な工程では要件定義や保守運用あたりの工程になるかと思います。 ＜備考＞ アダルトコンテンツの取り扱いがございます。 ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※

作業内容 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等 アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 他メンバへのメンタリング・育成に前向きなかた（インターンや若手メンバー) シミュレーションモデルの構築、設計 付加的業務内容 （プロジェクト状況とスキルセットによって以下タスクを追加依頼することがあります） 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案

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！ 【業務内容】 以下業務をご担当いただきます。 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語:Python ・インフラ:AmazonWebServices ・AWS製品:ECS,S3,StepFunctions,Lambda ・機械学習ツール:Tensorflow,Keras 【精算幅】140-180h 【面談】1回 【勤務地】リモート 【備考】 ・服装:自由 ・就業時間:9:00-18:00 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！

作業内容 顧客プロダクトにて、生成AIや大規模言語モデルを活用するための開発を行っております。 今回はデータサイエンティストとして、プロダクトの新機能のAPI実装、 及びデプロイ作業や既存システムの保守まで幅広く対応していただける方を募集しております。 ＜開発環境＞ AWS(SageMaker)、Azure(OpenAI)、GitHub(Copilot)、Python3 等 ＜就業時間＞ 10:00～19:00 ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※

作業内容 下記を行っていただきます。 ・データ分析企画の立案、実行、レポート作成、報告 ・リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いたクライアントインサイトの抽出 ・各種分析プロセスのシステムオペレーションの組み込み ・グループ内へのデータサイエンス教育

作業内容 主にAIのプロダクト設計や映像データ解析 人事領域のデジタル技術による改革（デジタルトランスフォーメーション、DX）を促進させるサービスを開発しています 大学や外部パートナーとの共同研究を行うメンバーとしても活動いただく可能性があります。

作業内容 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト AWS Sagemakerを利用したMlops開発及び他サービスとの検証作業を行っており、機械学習に沿ったMlops構築や、アノテーション等の機能拡充を検討・開発に携わって頂きます。 ・施策から実案件獲得に向け、検証作業（POC）を実施する支援 ・それぞれのメンバーが単独で解消していくという進め方 ・開発方式：アジャイル

作業内容 ■募集背景・課題 ・データ集計基盤構築 ・機械学習基盤構築 ・新機能の開発 ・機能改善要望についての開発 ・予測モデルの開発および運用 ・障害発生時の対応 【募集背景】 新バージョンの機能追加が急務であり、エンジニアリソースが不足しているため。 【開発環境】 ・開発言語： Python ・DB：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換) ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Kedro, MLflow ・ツール： GitHub、ZenHub、Slack、CircleCI、Sentry

作業内容 同社では、営業支援ツールの開発・提供しており、 同社プラットフォームには、営業に関するビッグデータが蓄積されています。 そのような同社にてデータサイエンティストと協業し、分析に利用するデータ基盤の開発・運用を担当していただきます。 具体的には、 ・データパイプラインの構築と運用 ・機械学習実行基盤の構築と運用 ・データ可視化システムの構築と運用

作業内容 【概要】 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語： Python ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。 =開発環境= ・AWS（S3,Athena） ・Tableau, alteryx ・Confluence, JIRA, Bitbucket =対応内容= ・データサイエンス系のデータ分析支援 (例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析) ・レコメンドシステム構築時におけるソリューション調査

作業内容 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当頂きます。 各種データを使って各種指標や統計値さらに機械学習を応用した予測モデルを構築し管理していきます。 ▽データサイエンティストの担当範囲 ・統計的指標、予測モデルの構築 ▽業務内容 ・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

作業内容 ■内容 ・AI開発・実装プロジェクトのリード ・営業担当者と共に企業に課題をヒアリング、スコープを設定 ・コーディングを含む先端技術の社会実装 ・プロジェクトメンバーのマネジメント・育成 ■担当工程 企業の課題をヒアリング→スコープ設定→提案 ■募集人数 複数名 ■作業環境 Python,AWS

作業内容 【概要】 プロダクトに溜まったデータを活用したデータソリューション事業立ち上げに伴うデータサイエンティスト業務をお願いします。 【業務スコープ】 ・ビジネス課題の理解・構造整理 ・技術コンセプト策定 ・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定 ・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備 ・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等） ・コアとなるAI技術開発（技術課題特定, 開発, 精度改善） ・プロダクト開発業務(モデリング、モニタリング等) ・上記に付随するドキュメンテーション、報告 【開発環境】 ■主な環境 ・Python ・Jupyter notebook ・Redash ・Databricks ・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等） ■ライブラリ等 ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP