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 | 13ページ目

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。

作業内容 ■募集背景・課題 同社で案件を受託されましたが、PJを牽引できる方がいらっしゃらず、ご支援いただける方をお探ししております。

作業内容 ■募集背景・課題