データサイエンティスト × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 13ページ目

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 -------------------------------- ※「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 ・データ系IT企業向け業務改善システム開発案件 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。 　-生成AIを利用した業務改善、効率化等の検討、開発 　-障害表の分析及びリスク要素や対策案の出力 　-プロジェクト特性等の情報をインプットとした、 リスク要素や最適な試験ストーリーの出力

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 ■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 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 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 ■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 ■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 【概要】 全国約2000店舗の携帯キャリアショップを対象に、事業計画に関する数値管理と幹部向け資料作成を担当するポジションです。 ExcelやTableauでの集計・分析、PowerPointでの報告資料作成を行い、担当社員とディスカッションしながら施策を検討します。 【募集背景】 現体制の見直しに伴う増員。 【業務内容】 ■週次資料作成（定型） 　サービス主管部・担当部長向け進捗資料（PowerPoint約6枚）を毎週火曜または水曜までに作成 　数字以外の分析内容は担当社員と相談の上で反映 ■月次報告資料作成（定型） 　副社長・執行役員向け月次報告資料（PowerPoint約15枚）を作成 　担当部長向け資料のサマリに情報を追記する構成 ■予実管理・事業計画支援 　販売店で年間を通じて計画しているキャンペーンや加入者向け施策のキャッシュインの予実管理 　半期に一度、担当社員と施策検討の壁打ちを実施 ■集計・分析 　Tableau・Excelでのデータ集計・分析（Tableauはデータ元、主作業はExcel） 　大量データを扱うため、Excel上級レベルのスキル必須 【リモート勤務について】 本案件では基本リモート勤務ですが、以下状況下では出社対応していただきます。 ・初日PC受け渡し時 ・事業計画の壁打ちなど、対面にてディスカッションする必要がある場合（２時間程度） ・３カ月に１回程度、不定期に出社（最寄り：溜池山王）をしてもらうことがあります。 ※時間は決まっておらず、都度日程はご調整いただきます。

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 同社は、自動車部品のハーネスを製造しております。 設計、受注、製造、物流までの工程のグローバルでのリアルタイム情報収集・見える化を 目標に全社統合データベースの構築を行っております。 現状の課題として、２点あげております。 ①アーキテクトやあるべきシステム構成がベンダー頼みになっているので、社内に知見者が少ない状況です。 ②Snowflakeに知見のある方が少なく、構築スピードをあげられていない。 将来的には、DifyやUiPathエージェントなどのAIエージェントを用いた業務プロセスの高度化・自動化 を推進いただきます。 そのため、同部署にご参画いただき、実際のデータ基盤開発をお任せする予定です。 下記、詳細業務になります。 ・データ基盤構築の全体の設計/構築 ・ベンダー/各ユーザー部門との調整 ・DWH構築に向けた、ETL処理の実装 ・データ分析に必要なデータ入出力の検討、分析環境の整備 ※どういうデータを集めてきて、データクレンジングをしていく進め方などもご相談いただけますと幸いです。 ・Dify／UiPath Agent 等を用いたAIエージェント・自働化推進 Dify を活用した社内向け AI エージェントの企画、設計、開発などの業務もご相談させてください。 組織体制：15名 ∟社員2名 　社内副業者4名→ここのポジションをお願いします。 　＋外部ベンダー5名(フルタイムではない、請負で入ってります。） 　※大手２社→基盤面と運用面で入っていただいております。 ■技術環境 ・DWH：Snowflake ・ETL：CDC(クリック社様を活用） ・BI：Tablearu 顧客は、縦割りで独立したシステムを持つ複数の拠点を統合し、データドリブンな経営を実現するために、データ基盤を構築したいと考えています。また、社内にアーキテクトやシステム構成に関する知見が不足しているため、その分野でのサポートも必要としています。

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 【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 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 ・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 〇システム開発 複数のSaaSサービスに分散している人事情報を一元化する統合データベースを構築し、 そのデータを人事戦略に活用するシステムを開発します。 これにより、データ管理の効率化と戦略的な人事管理が可能となります。 ・要件定義 　∟クライアントとのヒアリングを通じて、システムに必要な要件を明確にします。 　∟必要な機能やデータベースの構成、インターフェース等を定義します。 ・設計 　∟要件定義を基にシステムの設計を行います。 　∟データベースの設計、システムアーキテクチャの設計、UI/UXの設計など多岐にわたります。 ・構築 　∟買う設計書に基づき、システムを構築します。 　∟必要なプログラムの開発やデータベースの構築を行います。 　∟PowerPlatform (PowerApps、PowerAutomate) や PowerBIを活用し、システムの実装を行います。 ・テスト 　∟開発したシステムが要件を満たしているかを確認するためのテストを実施します。 　∟単体テスト、統合テスト、ユーザ受け入れテストなど、様々なテストを通じて品質を保証します。 ・本番移行 　∟テストが完了したシステムを本番環境へ移行します。 　∟移行後の動作確認や、ユーザーへの操作説明、運用サポートを行います。 〇役割 SEとして、以下の役割を担っていただきます。 ・各フェーズの成果物の作成 　∟例えば、要件定義書、設計書、テスト計画書など ・成果物を作成するために必要なステークホルダーとのコミュニケーション　 　∟ヒアリング、QA、説明および合意形成 ・プロジェクトの進捗管理や課題の報告 ・必要に応じて、技術的なアドバイスや解決策の提供 ■作業期間 2025/10/1(開始が1W程度遅れる可能性あり)～2026/3月末(未定) ■作業場所 リモートワーク、クライアントオフィス(要件定義フェーズで月1～2回、新宿) 同社のクライアントは複数のSaaSサービスを利用しており、人事情報が分散している状況です。 これにより、効率的なデータ管理や戦略的な人事戦略の立案が困難となっています。 これを解決するために、統合データベースの構築およびそのデータを活用したシステムの開発を行うこととなりました。 今回の募集は、このプロジェクトを成功に導くための重要なポジションであるSEを求めています。 経験豊富でコミュニケーション能力に優れた方のご応募をお待ちしております。

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 ■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 ・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 各種データを組み合わせて、分析していく中で受注率の改善について顧客に示唆を与える。

作業内容 ・電力業界における電力使用量などの分析を実施するデータサイエンティストを募集するもの。 データサイエンティストとしての経験はもちろんんこと、電力業界に必要な知見を必須とする。 （電力業界の大まかな知識はクライアントも保有しているため、調べてすぐに出てくる知識レベルだと対応が難しい。）

作業内容 ・AI、データサイエンティスト教育研修事業向け講師兼チューターをご担当いただきます。 ・下記をご対応いただきます。 -データサイエンティストを養成する講座のカリキュラムの企画、改善、提案 -各種研修の企画、資料作成、研修実施 -クライアント企業の社員研修、自社内人材への研修 -カリキュラムの提案

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 ・大手自動車メーカーの案件で、ビジネス側からの要望に対して、ビッグデータを使って、プロジェクトの検討から、立案、実際のデータマイニングまで一貫してお願いいたします。 ・課題の解決に向けて、様々なステークホルダーとコミュニケーションをとっていただきます。

作業内容 ・Pythonを用いたデータサイエンティスト案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業を担当いただきます。 　‐データ処理システム開発 　‐ACRデータの加工処理 　‐データセットの分割、擬似標本を生成 　‐マッチング(BigQueryの機械学習)処理

作業内容 【案件概要】 ・先方からオーダーいただいたデータ分析 ・分析に基づいた示唆だし ・会議のファシリテーション ・開発ベンダーのコントロール ・要件定義書、テスト計画書等の各種ドキュメント作成

作業内容 LLMを用いたユーザー行動のシュミレーションを応用してデジタルクローンを制作するプロジェクトが走っており以下の業務をお願いできる方を探しています。 【業務スコープ】 ・研究開発テーマは既にあるため、最適なテーマの研究を行う。 ・検証の実施 ・レポーティング この一連のPDCAを回していただきます。

作業内容 ・金融業向けデータ分析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。 　-為替やマーケット分析 　-与信モデル分析等

作業内容 クライアント内データを活用し、事業開発メンバーとしてPJを推進していただけるデータサイエンティストを募集しています。 データ内容例） 位置データ（緯度経度）、飲食店データ、上場企業データ、理美容店データ、法人電話帳データ、統合POIデータベースetc既存PJの更なる推進や0→1の新規PJ発足への事業開発をお願いします。

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 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、運用にご対応頂ける方を募集しています。

作業内容 既存のサービスをデータ活用でグロースさせていく方針だが、社内には未経験でスタートしたスタッフ1名しかおらず採用もできない状態。 週1程度で顧問として、壁打ちなどをおこなってくれるデータサイエンティストが必要。 ＜想定業務内容＞ データサイエンティスト顧問としての支援。 週1のミーティングの参加でデータ活用についてのアドバイス及び壁打ち及び育成を行うものとする。

作業内容 ビジネスパーソンの情報収集の課題を解決し、企業の進化を加速する経済情報プラットフォームのPJにデータサイエンティストとして携わっていただきます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高めていきます。

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 生体情報を活用した健康経営を中心とする経営コンサルティングにおけるデータ分析ソリューション案の設計、及び実証実験におけるデータの分析作業