AIエンジニア × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 16ページ目

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 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、弊社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。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：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・システムの改善 ２：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・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 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。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 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、弊社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。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：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・システムの改善 ２：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・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 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。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 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、弊社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。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：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・システムの改善 ２：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・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 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。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 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、弊社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。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：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・システムの改善 ２：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・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 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。

作業内容 空間認識ソフトウェア及びハードウェアを開発されているクライアントにて、AIエンジニア業務に従事いただきます。 【業務スコープ】 ・技術調査 ・アルゴリズム実装 ・モデル構築 ・モデルのデプロイ

作業内容 ・IPを使ったエンタメ業界のクライアントでの自然言語処理・AIエンジニア業務 ・Vtuberやデジタルヒューマンなど、AIを使ったエンタメ事業。

作業内容 AIベンチャー企業が提供している自然言語処理を用いた自動入力サービスの、AIエンジニアポジションになります。

作業内容 ・ビッグデータの統計/分析/AIエンジニアリング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。 　-統計処理 　-分析 　-機械学習 　-AIエンジニアリング

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 研究のための機械学習モデルの作成および評価

作業内容 下記のような課題に対し、生成AIを活用したアプローチで業務効率化をはかりたい。 企画・施策案の検討をするコンサルではなく、生成AIエンジニア（技術要員）として一人称で技術支援ができる方を探している状況。 コミュニケーションを取りながらPoC的にも進めていくプロジェクトであり、ステークホルダーと折衝・調整できる方だとありがたい 課題例 ・問い合わせ1件あたりの対応時間 ・対応キャパに対して問い合わせ過多であり、全件捌けていない ・問い合わせ種類別の集計・登録に工数がかかる

作業内容 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

作業内容 自動車会社におけるグループ内サービスのTableau化開発

作業内容 ・Pythonを使って、ディープラーニングの技術を用いたアプリケーションの開発を行います。 ・具体的には、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で、CNNやRNNなどの深層学習アルゴリズムを用いて、高度な予測モデルの開発を目指します。

作業内容 ■顧客 大手自動車メーカー■業務内容 Webでクローリングした法規関連の文書をAIで選別

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア ゼネコン様の災害シミュレーションアプリケーションの最適化 イジングモデルの構築ないし検討

作業内容 薬剤の在庫管理をAIにて実施するため、データの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

作業内容 ・クライアント内に入り、生成AIチャットボットの開発をご担当いただきたい クライアント：情報通信系大手事業会社

作業内容 Sier様の施策としてDatabricksにてGenAIを開発する。

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 -------------------------------- ◆案件：大手メーカーのAI活用サービスにおけるAIエンジニア 【業務概要】 ・今回のエンド様がAIを用いた自社の製品に取り入れたり、社内DX等を進められており、AIエンジニアとして参画をして頂きます。 ・自社製品へのAI組み込みや、データ分析などを行っていただきます。 【参画のメリット】 ・大手の企業様になりますので、大規模なシステムに携わることが可能でございます。 ・AIなどの最新技術に携わることができる為、ご自身のスキルアップにつながる案件かと存じます。 ・フルリモート案件になりますので、リラックスした状態で勤務が可能でございます。

作業内容 大手自動車メーカー子会社にて、社内AIプロダクトの開発を進めており、以下スキルセットを持った方を探している。 ・Azure Open AI Service開発経験 ・ファインチューニング開発経験

作業内容 ・大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 【特徴】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。 　　　 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch、HuggingFace、SpeechBrain、scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS、GCP、Azure等 コミュニケーションツール：Zoom、Slack、Google Workspace

作業内容 プレシーズンの販売計画モデルを高度化する

作業内容 大手金融機関向けコンタクトセンターにおける生成AIを活用した業務効率化支援をお任せいたします。 企画・施策案の検討をするコンサルではなく、 生成AIエンジニア（技術要員）として独力で技術支援ができる方を募集しております。 コミュニケーションを取りながらPoC的にも進めていくプロジェクトの為、 ステークホルダーと折衝・調整しつつ業務を遂行していただく想定です。 下記のような課題に対し、生成AIを活用したアプローチで業務効率化を図っていただきます。 ・問い合わせ1件あたりの対応時間 ・対応キャパに対して問い合わせ過多であり、全件捌けていない状況 ・問い合わせ種類別の集計・登録に工数がかかる ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※

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 -------------------------------- ■案件概要 【コンタクトセンターにおける生成AIを活用した業務効率化支援_コールセンター業務に明るいプロフェッショナルエンジニア×生成AI】 下記のような課題に対し、生成AIを活用したアプローチで業務効率化をはかりたい。 企画・施策案の検討をするコンサルではなく、生成AIエンジニア（技術要員）として一人称で技術支援ができる方を探している状況。 コミュニケーションを取りながらPoC的にも進めていくプロジェクトであり、ステークホルダーと折衝・調整できる方だとありがたい。 【課題例】 ・問い合わせ1件あたりの対応時間 ・対応キャパに対して問い合わせ過多であり、全件捌けていない ・問い合わせ種類別の集計・登録に工数がかかる

作業内容 AIを利用したプロダクトの設計から実装

作業内容 エンジニア数名規模から拡大フェーズに入るのに合わせて、AIエンジニア採用（候補者）の質と量を恒常的に高められる相談役を募集します。

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 自社で開発中のライブ配信と生成AIを掛け合わせたサービスのAI/機械学習エンジニアを募集します。

作業内容 畜産業向け既存AIモデル（画像認識＆予測）における精度向上がメイン業務となります。 エンドクライアントは温度や湿度などをシステムで環境管理できるソリューションを開発しており、 その中でステレオカメラから取得する動画データをディープラーニングを活用して動物のサイズ等を認識し、体重を予測するモジュールがあるので、そのモデル精度向上のためのAIエンジニア(データサイエンティスト)ポジションを募集。 [利用ツール・環境] Python、Linux、オンプレ＋AWS

作業内容 機電系学生向け就活サイト・アプリに対して、生成AIを活用したナーチャリング施策及びエントリー獲得業務効率化施策の企画〜POC〜開発まで行います。

作業内容 有識者に参画いただき、実際に開発やアドバイスをして頂きながら、動画像データや触覚センサーデータをエッジデバイスで処理し高度に同期・転送できるようにしていきたい。

作業内容 某金融機関でLLM構築のプロジェクトが走っています。LLM構築の人的リソースが不足している為、LLM構築、信用リスクモデル構築が出来る方を募集します。

作業内容 ■案件概要：生成AI適用による業務効率化検証におけるチューニング・効果検証を実施する。 お客様の業務に合わせてチューニング作業を実施する。 またお客様向けに説明する資料作成も行う。

作業内容 電話応対サービスを生成AIの技術を使って完全自動化する取り組みでエンジニアとして稼働していただくことを想定しています。 【開発手法】アジャイルアプローチ (Scrum × 2チーム)

作業内容 要件定義,データ分析 証券会社にて生成AIエンジニアとして、業務要件整理、RAG環境構築をメインにご担当いただきます。 端的に言いますと、業務要件詰めるところからRAG実装までできる方を求めております。 ◇ビジネス視点・課題発見力 -組織の課題を正しく抽出し、AI 活用の優先度や期待効果を見極めるスキル -ビジネスインパクトや実現可能性を基にユースケースを選定し、KPI を設定できる能力 ◇データ要件定義（必要なデータの所在や品質を把握し、活用計画を立案するスキル） ◇RAG環境構築およびチューニング

作業内容 下記のような課題に対し、生成AIを活用したアプローチで業務効率化をはかりたい。 企画・施策案の検討をするコンサルではなく、生成AIエンジニア（技術要員）として一人称で技術支援ができる方を探している状況。 コミュニケーションを取りながらPoC的にも進めていくプロジェクトであり、ステークホルダーと折衝・調整できる方だとありがたい。 課題例 ・問い合わせ1件あたりの対応時間 ・対応キャパに対して問い合わせ過多であり、全件捌けていない ・問い合わせ種類別の集計・登録に工数がかかる ※1月下旬〜2月に開始

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 弊社クライアントの機械学習エンジニアチーム、ビジネスチームと共に、大手企業、研究機関、自治体とのプロジェクトに参画頂き、学習モデルの開発に従事頂きます。 基本的なチーム体制は弊社機械学習エンジニア、コンサルタントメンバーとチームで進行します。

作業内容 ・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace 【特徴】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

作業内容 広告効果のモデル構築 GA4を利用した分析支援 ※上記経験がなくても、全般的な分析手法経験、PL経験、要件定義経験等があれば ※手は動かせる方を求められている。

作業内容 【概要】 建設現場等の報告管理業務を効率化するためのWebサービスのグロースに伴い、新規機能開発等に従事いただきます。 6月末までにMVPを作り切るスケジュールとなります。 【サービス機能】 ・2D→3Dへのマッピング ・SLAM　等 【業務スコープ】 ・リサーチャー ・モデル設計、構築（OpenCV等） ・ドキュメント作成 【作業環境】 Python、C++、AWS

作業内容 ・社内業務への活用 ・システム開発への導入 ・新規サービス時の実装検討 上記の３つのWGを立ち上げるため、 各WGに参加していただき、ＷＧ内で決めた目標に向かって推進する役割