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 | 2ページ目

作業内容 不動産データ（家賃）の分析、およびモデル構築

作業内容 小売業界から上がってくる様々なPOSデータの分析、モデル構築・評価 実装はクライアント社内SEが実施致します。

作業内容 様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用 ・本募集は推薦チームにアサインを想定。【業務スコープ】 「機械学習モデルの開発およびシステム実装」 - ※以下、DWHのDBログを想定 - 案件の要件定義をPMと行う - 前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation - 機械学習モデルの構築（推薦、CFML、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか） - モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用） - BIツール(Looker)上で、案件のKPIとモデル精度の監視

作業内容 クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。 └各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ データサイエンス（機械学習エンジニアリング）部署において、レコメンドアルゴリズム開発実務を担当いただきます。 Pythonでの機械学習アルゴリズム実装がメイン業務となります 【日本語ネイティブの方、活躍中！】 【20代・30代・40代、活躍中！】 【出社可能な方、活躍中！】

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する AI実装メンバーを募集しています。

作業内容 ■担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,データ分析 ■開発手法：アジャイル ■案件の内容 当社の営農向けアプリ開発チームにおける機械学習エンジニアとして衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。 営農アプリでは衛星データを活用した農地の土壌解析や農作物の生育診断を行っており、予測モデルの作成や精度向上、自動化などに取り組んでいただきます。 将来的には、この解析結果を活用し、使うべき肥料のレコメンドなど農業のコストダウン・効率UPに向けて農家さんをサポートできる機能を開発していきたいと考えております。 【開発環境】 ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

作業内容 ・AIモデル検討、構築/AIエンジニアメンバーへの指示出し　・要件に応じたモデル検討、構築・若手メンバ－への実装指示出し・技術相談への回答

作業内容 ・事業課題解決に向け必要となるAI技術の開発 ・多変量解析や機械学習によるデータ分析/モデル化

作業内容 機械学習/深層学習等AIアルゴリズム開発全般自社プロダクトの企画/設計

作業内容 様々な企業関連データをもとに企業のスコアリングを行うモデルを構築する。例えばある企業が営業活動をする時に、最適な企業を見つけるアルゴリズム構築など(有望度スコアリング)。どういうアルゴリズムかは決まってないため、要件から担当する予定となります。

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア ・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装 ・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

作業内容 ●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業 -基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

作業内容 担当工程 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 案件の内容 多視点深度画像、３次元点群を用いた物体検出・姿勢推定を担当していただきます。 以下の実務を経験したことがある方に参画をしていただけると嬉しく思います。 ・深度画像・点群処理 ・２次元・３次元空間でのコーナー・直線・平面・ブロブ検出

作業内容 新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。 （所属はR&D事業部） ・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助 ・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装 ・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

作業内容 機械学習エンジニアとして衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。 【具体的には】 現在、下記プロジェクトが進行しており、一緒に取り組んでいただきたいと考えております。 ・現在人手で作成されている農地の区画情報(ポリゴン)を予測モデルを用いて予測し、農地ポリゴンの作成効率の向上を図る ・ ACTABAにて利用している耕作放棄地率予測モデルの精度向上 ・デタバにて利用している作物種類判定モデルの精度向上 ・気象データ（日射量、降水量など）活用方法の提案 　　　 【開発環境】 ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

作業内容 1. （眼底画像）画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、　専門家と協議しながらラベルを作成して深層学習を用いて分類精度を上げる。 2. 物体検出用の1000枚のデータセットに対し、　深層学習を用いて11種類のラベルの検出精度を上げる。3. 1と2を組み合わせたアルゴリズムを専門家と協議しながら研究開発する。

作業内容 ECサイトにおける商品価格の自動決定（ダイナミックプライシング）モデルの構築。一般的なECサイトでは無く、販売する期間が決まっているECサイトとなり、期間内で売上最大化をしたい。このアルゴリズムというのは決まって無く、今あるものを検討しながら決めていく予定です。想定ではルールベースか、強化学習か等々を検討中。

作業内容

作業内容 機械学習によるデータ解析に関わる幅広い業務をお任せします。 現在、衛生データを利用し、農業や地方自治体における公務のDX化を推進するプロダクトをいくつか展開しております。 データの分析から予測データの精度向上・活用方法の提案までスキルに応じて幅広くお手伝い頂ける方大歓迎です。 　　　 【開発環境】 ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

作業内容 これまで多くのアプリ受託を行われていた企業様が新たにAIラボを立ち上げられ、分析基盤を構築されました。 それに伴い、実際に分析やAI実装を行っていただけるエンジニアの方を募集されています。 ・Webサイトのアクセスログ解析 ・ECサイト・ポイントサイトにおけるユーザーインサイドの深堀り ・レコメンド構築 ※さまざまなエンド企業にあわせ分析PJがございます。

作業内容 大手人材系クライアントが運営するサービスの分析用データマート設計・開発、マート作成後のBIツールによる可視化をメインに行なっていただきます。 プロダクトのデータアナリティクス部門のため、ゆくゆくはデータ活用施策支援や企画まで幅広くお任せいたします。

作業内容 HR系のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、LLMを使ったプロダクト開発、運用 ・案件の要件定義をPMと行う ・前処理 ・機械学習モデルの構築 ・モデルのWebアプリケーションへの実装（GCPを活用）

作業内容 機械学習エンジニアとしてサービスの改善／開発を行っていただきます。主にデータを活用したアルゴリズムの開発とその基盤開発を担当していただきます。 - 機械学習技術を用いたサービス開発および改善。具体的には推薦システムや診断といったサービスに従事していただきます。 - 機械学習モデルの安定的な運用・基盤整備（ML pipeline/MLOps） - 香りのデータを活かしたチャレンジングな課題の解決（R&D） - データ利活用のためのデータ基盤整備（Data Engineering/Data pipeline）

作業内容 ・未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定をします。 ・モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる等の検討段階から参加していただきます。 ・テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） ・テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）を想定しています。 例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。 チームメンバーに外国籍の方も多くいらっしゃるので、英語に抵抗なく稼働していただける方を探しています。 ・データクレンジング / データ前処理 / データ可視化 ・モデル構築、学習 ・ドキュメント作成（日本語、英語） ・スプリントレビューにて作成物の説明 ・定期的なレビューMTG 環境：GCP,Git,JIRA 言語：Python

作業内容 ■概要 動画を解析し、3Dモデルを作成し、モデルに対して点数等を表示させるサービス開発のデータサイエンティストを担当いただきます。■業務 ・論文読解・データ処理、分析、モデル設計構築 ・上記に付随するドキュメンテーション■環境 Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender

作業内容 [ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア - 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」 - ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ (a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる) (b)機械学習モデルのPoC 　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか 　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか） 　(b-3)PoC結果のレポーティング (c)モデルのWebアプリケーションへの実装 　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装 　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

作業内容 従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使してスマート店舗を実現していくことが最大目的。既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、実証実験(PoC)段階のものも多数。内容：・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。　・需要予測した結果を基づいて、発注システムに組み込んでいく。

作業内容 機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。 具体的には、下記の業務を担当します。 ・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案 ・投稿写真、スナップ写真の画像認識向上