機械学習エンジニア × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 12ページ目

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■業務内容 機械学習エンジニアとして、自社開発商品である 画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。 ■場所 茅場町(状況によってはリモート) ■時期 9月～ ※前倒しは応相談 ■備考 ・ロースキル不可 ・最先端の領域で豊富な開発経験を積むことが出来、常に最先端の技術開発に携わる事が出来ます。 ・ベンチャー企業に興味がある方はおススメの現場になります!!! ・ベンチャー企業のため、様々な業務を行っていただく可能性がございます。 　※直近は講師のような業務も発生しております。 ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 小売業界(ドラッグストアやコンビニエンスストアなど)のエンドユーザー向けアプリ・サービス開をお任せいたします。 本ポジションは、ユーザー数の多い小売業界のアプリを支えるセキュリティを意識したシステムインフラの設計・構築・運用・改善の業務がミッションです。 【業務内容例】 ・プロダクトの企画から携わり、機能要求を満たすサービス・システムの設計・開発を行う ・自社や顧客が利用するCMSの設計、開発を行う ・大規模なECシステムの設計、開発を行う ・機械学習エンジニアやデータサイエンティストと協力し機械学習をプロダクトに実装する ・スケールする大規模規模データ処理基盤の実装を行う ・機能改善を繰り返し、増加し続けるトラフィックに対応できるシステムの開発を行う ・小売店舗内のサイネージ（STB/タブレット端末など）にコンテンツや広告の配信を行うシステムの開発 ・小売店舗内のIoT・エッジソリューションのシステム開発 ・サイネージの端末管理と遠隔メンテナンスを行うシステムの開発

作業内容 ■業務内容 現在AI,ChatGPTなどの領域において豊富なPJ経験や知見をお持ちの人材をお探ししております。 同社では社内向けに生成AI活用したアプリを開発しようとしております。 現在外部の情報を得られるプラットフォームは、社内リリース予定となっておりますが、 業務効率を上げるという観点から、今後は社内の情報を活用したいと考えております。 着手していく上で出てくる課題やそれをどのように解決していくのかについて、 知見やご経験を発揮していただきたいです。 ※「同社におけるどのようなデータを、生成AIへ学ばせるべきか」といった観点をメインに、 　ご相談相手となっていただきたいイメージです。 ■同社について 電子部品メーカーとして、 主に自動車や家電製品などに向けてコネクターおよび関連製品を製造しております。 ■募集背景 セキュリティの観点からクローズドな環境で使用できる生成AIを開発していきたいのですが、 社内には知見がある方がいらっしゃらないので、お力添えいただきたいです

作業内容 自社開発システムの機械学習エンジニアとしてご担当いただきます。 複数のプロジェクトが並行しており、ご自身のご経歴に合わせて以下のような作業が発生します。 　- 社内他チームおよび顧客企業と連携したデータ収集、分析基盤構築のリード 　- 需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 　- 図面からの自動情報抽出 　- 図面の高解像度処理

作業内容 ■募集背景・課題 現在導入企業や自治体との協業に力を入れております。サービス拡大を今後強化していくために、エンジニアの募集に力を入れ始めました。一方で、既存のメンバーが離職することや、今後益々新規自社サービスの開発を加速化するため、お力添えできるメンバーを募集します。 ■業務内容 ※一例 ・自社ヘルスケアアプリ・WEBサイトの開発、運用 ・API、Webアプリケーションの設計、開発、運用 その他、データ関連の開発に力を入れていく予定もあるので、 以下の開発等お力添え頂ければ嬉しいです。 ・大量の収集データの管理・解析等 ・データを処理するクラウドサーバー運用 ・ユーザー調査・分析を通じたユーザーの課題発見、課題解決を実現するユーザーストーリーの策定 ・企画・コンバージョンまでの数値検証・仮説立案・施策実装・効果検証など・サービスのグロースに携わる開発 ・技術に特化し、今後サービスを大きくしていくための機能開発

作業内容 ■背景 AIサービスを展開されているクライアントにて3月~受注確度が高いPRJが複数走っている ■概要 お客様におけるAI/機械学習活用に向けたコンサル・クライアント折衝・分析・機械学習システム・モデル構築業務 ※複数案件に携わっていただく可能性はありますが、スキル・条件に応じてポジション検討可(1案件も可能) ■案件候補_例 ①機械学習エンジニア(エンドは1000名規模の会社_エンタープライズ系) ・基本的にリモート対応 ・エンドはリテール業界 ・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築はクライアントが対応 ┗構築・テストを進めている ┗機械学習システム構築 ┗上記モデルをクライアントのMLconnect上でデプロイしていく ②自然言語モデル(クライアント社内サービスの改変・改修) ・日本語の自然文をAIが自動スコアリングする仕組みの開発 ・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築 ③需要予測モデル構築(AIエンジニア) ④製造業SCM領域のAI案件(コンサル) ・横でPower BI レポートや基盤構築PRJも走っている ・案件によっては、リモートによる対応も可能 ・案件によってはコミュニケーションを図るために週1～2程度の出社相談あり ・スキル・条件に応じて、複数案件に携わっていただく可能性有

作業内容 自社プロダクトである不動産企業向けCRMへのAI機能追加に向けた企画～要件定義をお任せします。 開発は外部ベンダーに依頼する想定のため、企画～要件定義の上流工程をメインにお任せ致します。 現在想定している追加機能としては以下のような内容です。 生成AIを組み込んだ、業務効率化 └営業情報の誘導を促すビジュアルポップアップ └音声による文字情報の自動入力 └物件情報などの提案資料を自動作成 等 ■同社CRMに関して 外部システムから物件情報の取り込み、ポータルサイトからの問い合わせ情報の取り込み 自社ホームページのCMS 機能などを備え、不動産のWEB 集客を狙いとしています。 ■チーム体制 部長1名 開発チームリーダー2名 ※主に上記３名とコミュニケーションをとっていただきます。 同社は不動産企業を主要ターゲットに代理広告支援やDX支援を進めている企業様です。 現在、既に導入も進んでいる自社開発CRMに、新たな機能としてAIによる文字入力や資料作成の機能追加を検討しています。 一方で、AI機能の追加／導入に関して知見のある方がいないため歩留まりが発生している状態です。 同社のサービス開発部長様と壁打ちをしながら、追加機能の企画～要件定義を推進してくださる方を探しています。

作業内容 同社は位置情報ビッグデータの可能性に着目し、分析ダッシュボードや、カスタマイズレポーティング作成、 データ提供の形で地域活性化支援ソリューションを提供している企業です。 そのような同社にて、生成AIと位置情報ビッグデータを掛け合わせた新プロダクトを鋭意開発中です。 今回は、そのプロダクトのデータエンジニア/AI・機械学習エンジニアチームのPLとしてご活躍いただきます。 ■業務内容 人流データ(位置情報)と生成AIを掛け合わせた新プロダクトの一連の開発業務や、開発チームのリード。 少数メンバーで構成されるチームのPMやディレクターのような要素もありつつ、ご自身でも手を動かしていただきます。 具体的には… ・プロダクトのアーキテクチャ要件定義、新規技術を採用した企画 ・メンバーのタスク管理 ・開発環境、情報等の整理(管理) ・新メンバー入社時の導入対応 ・開発タスク ・プロンプトエンジニアリング(LangChainやベクトル検索なども含む) などを想定しています。 ■稼働について 平日週3日、できれば月・水・金曜日(難しければ月・金曜日+平日もう1日) 日中帯であればフレックス可 ■募集背景・課題 開発体制の強化

作業内容 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。 また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 ・どういったプロダクトか AI/DXソフトウェアを顧客が内製し、運営することを可能にする開発環境の提供をしていくプロダクトになります。 ・プロダクトの開発目的 わかりやすいUIで、開発の煩雑な手順をオートメーション化することで開発プロセスを大きく変え、AIの民主化を実現します。 経営者や業務をよく知る社内人材を中心としたサービスの設計・更新、部門をまたいだアジャイル型のサービス拡張を可能にします。

作業内容 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを 一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 下記の業務を担当して頂きます。 1. データ基盤の開発・改修・保守運用 ○ データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ○ データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ○ データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 同社で保持する学習データ やアセスメントデータの活用にも本腰を入れ始めています。 またR&D的な取り組みとして、集合研修などリアルな場におけるデータ解析なども検討しています。 これらの実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを組成し、体制強化を進めています。 なお、チーム内での役割分担は下記のようにしています。 ・データサイエンティスト: データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。 ・機械学習エンジニア: サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。 ・データエンジニア: データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。 このうち、データエンジニアリング領域のコアメンバーとなるデータエンジニアを募集します。

作業内容 AIを活用して社会課題に正面から向き合うAIスタートアップ企業様の案件です。 本ポジションでは、AIを活用した変革を本気で検討されている大手クライアント様と、協働でのAIプロダクト開発を推進していくプロジェクトに従事いただきます。 【依頼業務内容】 ・顧客の営業成果向上や業務体験の向上等を目的とした業務システム開発案件となります ・AIを組み込んだ業務システムをゼロベースで組み上げる案件となります。クライアントのベテラン営業員の営業ナレッジを吸収しながら営業成果やUXを向上させるためのAI活用方法及びシステムを設計していきます ・弊社のビジネスコンサルタント、デザイナー、機械学習エンジニア、ソフトウェア・エンジニアなど様々な専門性を持ったメンバーと協業しながらシステム開発のプロジェクト・マネジメント業務を担当します 【魅力】 生成AIを始めとした最先端のテクノロジー活用プロジェクトにおいて、実際に業務で使われるための業務設計からプロダクト設計、導入、運用まで、最上流の段階から最後の運用まで推進いただけます。

作業内容 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 データ基盤の開発・改修・保守運用 ・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 [開発環境] インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow) DWH：BigQuery その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun 可視化ツール：Google Data Portal / Tableau 分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML その他：GitHub / Slack / Notion [チーム体制（業務委託の方含む）] ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 (兼務) ・データサイエンティスト: 3名 ・技術顧問: 1名

作業内容 リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。 GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。 IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。 【業務スコープ】 分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。 [データエンジニア概要] ■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装 （具体的な職務） ・収集対象：ECサイト ・データ分析基盤の開発・運用 ・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発 ・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備 ・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用) ・技術調査 [MLOpsエンジニア概要] ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築 ■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用 （具体的な職務） ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

作業内容 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 データ基盤の開発・改修・保守運用 ・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 [開発環境] インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow) DWH：BigQuery その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun 可視化ツール：Google Data Portal / Tableau 分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML その他：GitHub / Slack / Notion [チーム体制（業務委託の方含む）] ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 (兼務) ・データサイエンティスト: 3名 ・技術顧問: 1名

作業内容 自社開発の主力プラットフォーム製品において、ユーザーがアプリケーションや機械学習のスケーラブルでリアクティブなパイプラインをAPIとして容易にデプロイ・実行できるように設計・実装を担当します。 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 プラットフォーム全体のプロダクト戦略は、メインビジネスやプロダクトオーナーからのフィードバックを元に、チームで議論しながら決定していきます。

作業内容 自社開発の主力プラットフォーム製品において、ユーザーがアプリケーションや機械学習のスケーラブルでリアクティブなパイプラインをAPIとして容易にデプロイ・実行できるように設計・実装を担当します。 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 プラットフォーム全体のプロダクト戦略は、メインビジネスやプロダクトオーナーからのフィードバックを元に、チームで議論しながら決定していきます。

作業内容 自社開発の主力プラットフォーム製品において、ユーザーがアプリケーションや機械学習のスケーラブルでリアクティブなパイプラインをAPIとして容易にデプロイ・実行できるように設計・実装を担当します。 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 プラットフォーム全体のプロダクト戦略は、メインビジネスやプロダクトオーナーからのフィードバックを元に、チームで議論しながら決定していきます。

作業内容 自社開発の主力プラットフォーム製品において、ユーザーがアプリケーションや機械学習のスケーラブルでリアクティブなパイプラインをAPIとして容易にデプロイ・実行できるように設計・実装を担当します。 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 プラットフォーム全体のプロダクト戦略は、メインビジネスやプロダクトオーナーからのフィードバックを元に、チームで議論しながら決定していきます。

作業内容 ①【Rails】サーバーサイドエンジニア ②【React】フロントエンドエンジニア ③【Android/iOS】エンジニア ④UI・UXデザイナー ⑤QAエンジニア ※その他、データエンジニア/機械学習エンジニア/SREエンジニアも募集中 今後は国内向けをメインに展開してきた動画学習アプリのグローバル展開などにより、全世界のオンライン教育市場を獲得していくほか、アジア圏以外への国外拠点の拡充も展開中です。 さらに、今後も複数のサービスを展開予定。さまざまな学習サービスを一元管理できるプラットフォームを構築し、学習者の新たなラーニング・エクスペリエンス、社会人教育のDX実現を目指します。 国内外でさらなる高みを目指して挑戦を続ける組織の中で、エンジニア・デザイナーとしてのスキルを活かして活躍したいという意欲のある方からのご応募をお待ちしています。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装 【企業概要】 マーケティング効率化SaaSを提供するスタートアップ企業です。 この1年で顧客数は約2.5倍、従業員数は約3倍の95人に拡大し、事業・組織ともに急成長しています。 【業務内容】 ・各事業において、将来投入することで大幅な改善効率が達成できそうな機械学習等の技術における研究開発 ・半年以上検証に時間がかかるデータ案件に対するリード ・他のメンバーと論文・手法に関するディスカッションを行いながらアルゴリズム・プロトタイプの構築 ・事業・開発チームのメンバーとコミュニケーションを取り、短期・中期のMLのR&Dにおける方向性の決定 ・開発チームと協力し、研究・開発したソリューションの導入支援 ・自ら検討・開発した手法等を論文化し、カンファレンスにて発表 【推しポイント】 ・モダンな技術を取り入れており、技術選定も柔軟に行える ・日本有数のデータトラフィックを扱うプロダクトに携われる ・CTOがW3CのAdvisory Committeeのメンバーに選出されています ----------------------------------- 【開発環境】 ・Google Cloud Platform(BigQuery, CloudRun等) ・Python ・Jupyter Notebook ※その他、PoC推進や論文の再現性確認、手法の実験等にて各種ライブラリを利用することはありますが研究開発のスコープにおいては使用技術の制約はございません。 ----------------------------------- 【ポジションの魅力 / やりがい】 ・機械学習のバックグラウンドがあるCTOがMLチームを今後も管掌していくため、ML独自の課題に理解が深く、働きやすい環境があります。 ・本ポジションは中長期的な課題解決やPublicationによるブランディングを担うリサーチサイエンティストの募集ですが、本人の希望によりリサーチ業務7割、機械学習エンジニア業務3割のように担当するプロジェクトによりデータ分析案件に携わるロールを兼任することができます。 ・MLにおける評価性能の多寡が弊社サービスを導入いただいている顧客のビジネス成功に大きく影響を与えられるため、様々な機械学習の手法が直接事業成果につながることを肌で実感できる環境があります。

作業内容 実装,テスト,運用・保守 機械学習による脳計測データの解析等に携わって頂きます。 ・機械学習モデルの量子化、圧縮 ・機械学習による脳計測データの解析 ・モバイル向け開発

作業内容 【概要】 ・位置情報データとクライアントがアップロードするPOSデータを基に、エリアや店舗を分析する機能の開発 ・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発 ・アルゴリズムのメンテナンス ・上記ミッションを実現するための方針策定とチーム運営 【開発環境】 ・言語: Python, JavaScript, SQL ・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

作業内容 ・LLMを駆使したAIチャットボットに関連するスタートアップ企業の自社プロダクトのプロダクト改善並びに研究開発プロジェクト ・上記プロダクトの導入支援先のエンタープライズ企業様が自社にて挑戦してきたAI活用が上手く行っていないというご相談を受けながらオーダーメイドで環境構築～RAG迄ご支援をすることでハルシネーションを避け、ユーザー様は難しいLLMのことがそこまで理解できなくても、ChatGPTをベースとしたAI活用に踏み出すことに挑戦している状況

作業内容 ・Pythonを使って、機械学習モデルのアルゴリズムを開発します。 ・具体的には、分類、回帰、クラスタリング、深層学習などのアルゴリズムを実装します。

作業内容 ・開発した機械学習モデルの運用を行います。 ・具体的には、APIやWebサービスとして提供するための設計や実装、モデルの改善やチューニングなどが含まれます。

作業内容 AIヘルスケアアプリの開発エンジニア 大手建設会社の新規事業案件

作業内容 自社運営サービスを中心としたプロダクトの 企画・設計・管理を行っていただきます。

作業内容 ・機械学習に適したデータを作るために、データの収集・加工・前処理を行います。 ・具体的には、欠損値の処理、外れ値の除去、カテゴリカル変数の変換などが含まれます。

作業内容 ヒューマンライクなアバターを作り出しアバターにAIを教え込ませる アバターの音声改善・感情を伴う音声合成の改善 性能評価や、機械学習等、AIがキーワードです。

作業内容 機械学習エンジニアとして、開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。