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 | 4ページ目

作業内容 ・AI開発、データの知見が豊富な開発の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。 - LLMを活用した機能開発でシステム解析や統計、予測 - AIを活用した新機能のPoCおよびそのベンダー管理 - 仕様詰め

作業内容 ・ニュース配信向けAI自動翻訳ツール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。 　-英語ドキュメントの読解 　-機械学習オープンソースAPIの実装

作業内容 ・AIエージェント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。 - エンドユーザの特徴をもとに生成AIを用いるための処理手順設計 - プロンプトエンジニアリング

作業内容 建設分野の業務課題をデータ活用で解決するプロジェクトにおいて、機械学習エンジニアとしてモデル開発や分析基盤の設計、構築を担当いただきます。 回帰、分類モデルの実装や自然言語処理（LLM）を用いた解析、クラウド環境（AWS）でのシステム開発、運用を中心にお任せします。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導、およびLLM連携の最適化を担っていただきます。 ■担当工程（業務範囲） LLM連携（OpenAI/Anthropic等）のモデル選択、プロンプト最適化、評価 ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） 品質評価基盤・A/Bテスト・自動評価メトリクスの実装 データの取得、分析および加工（FAQ、マニュアル、会話ログ等） ■チーム体制 事業責任者・PdM：1名 CTO：1名 BizDev：2名 AI R&D：6名 ソフトウェア開発：8名 デザイン：1名 ■業務の流れ PoCの実装から、チーム内でのディスカッションを通じたソリューション提案、実現可能性の評価まで、裁量を持って進めていただきます。 ■開発環境 言語：Python、TypeScript FW：Hono、Drizzle、React、Next.js DB：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） インフラ：AWS、Terraform ツール：GitHub Actions、Datadog、OpenAI API、Anthropic API ■開発フェーズと予定 新規事業におけるPoCおよび、プロダクト実装・運用改善フェーズとなります。 ■案件の魅力 最先端のAI技術をダイレクトにプロダクトへ反映し、一気通貫で推進できる環境です。 優秀なエンジニアが集まる環境で、技術的な議論を深めながら開発が可能です。 フルリモート・フルフレックスのため、自律的な働き方が推奨されています。 ■リモート稼働について フルリモートでの参画が可能です。 MTG頻度：デイリーでの進捗確認、および必要に応じた随時相談。 コミュニケーション：Slack、Zoom等を使用。 報告方法：GitHubおよびチャットツールでの共有。 PC貸与：有（スペック等詳細は別途相談）。 ■働き方（時短・フレックス・土日夜間可否） フルフレックス制を導入していますが、平日の日中に稼働・連携できる方を想定しています。 関わるサービス・プロダクト ■企業について 東大出身の機械学習研究者によって創設された、AI領域に強みを持つスタートアップ企業です。最新のAI技術を駆使して様々な社会課題の解決に挑んでいます。外部の有力企業とも強固なパートナーシップを築いており、ベンチャーならではのスピード感と、事業をスマートに推進できる安定した基盤を併せ持っています。 ■プロダクトについて 生成AI（LLM）を活用し、業務の自動化・効率化を実現するための新規プロダクトを開発しています。ナレッジベースの構築やマルチチャネル対応、オペレーター支援など、企業の生産性を抜本的に変えるソリューションを提供しています。 ■募集背景 生成AI領域の独自性強化および、品質・速度・コストの最適化を加速させるため、技術基盤を牽引していただけるAIエンジニアを新たに募集いたします。

作業内容 AIエンジニア

作業内容 ・独自のオンプレミスAI技術を用いたシステム基盤の構築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。 - システムの導入コンサルティング・要件定義 - MLOps/LLMOpsの設計・導入・運用に関する作業 - クラウド・オンプレ機械学習システム(基盤含む)の設計・開発・運用 - 機械学習・自然言語処理に関するソフトウェアの設計・開発・運用 - 小規模案件のプロマネ - システム設計・開発 - クラウドサービスの設計・構築

作業内容 【作業内容】 ・情報検索やレコメンデーション技術を中心とした機械学習活用やデータ活用の支援を行います。 ・ベクトル検索システムの構築を行います。 ・レコメンドAPIの構築を行います。 ・LLMアプリケーションのPoCやツール化を行います。 ・アプリケーション開発を担当します。 【求める人物像】 ・適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方を求めています。

作業内容 【作業内容】 ・情報検索やレコメンデーション技術を中心とした機械学習活用やデータ活用の支援を行います。 ・ベクトル検索システムの構築を行います。 ・レコメンドAPIの構築を行います。 ・LLMアプリケーションのPoCやツール化を行います。 ・アプリケーション開発を担当します。 【求める人物像】 ・適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方を求めています。

作業内容 ＜想定業務＞ ・レコメンドAPI・検索APIの設計〜実装〜運用 ・ベクトル検索システムの構築 ・LLMアプリケーションのPoC開発・ツール化 ・モデルの運用自動化やパイプライン整備 ・仕様調整・技術提案 ベクトル検索システムの構築・レコメンドAPIの構築・LLMアプリケーションのPoCやツール化を行なっており、 アプリケーション開発をお任せできる方を募集しております。

作業内容 ・AIプロダクト開発支援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。 　-プロジェクト全体のリード、進行管理 　-生成AI技術の開発推進 　-論文調査とモデルの設計構築 　-開発実装と高速化 　-クライアントのニーズに応じたAIソリューションの提供や、 ビジネス課題に対する応用 　-結果検証と改善 　-新技術の調査、評定、必要に応じた導入推進

作業内容 ・YouTubeチャンネルの視聴者コミュニティアプリの開発のPM案件です。 ・具体的には下記のような作業をおまかせします。 - AIチャットの回答精度向上施策の検討と検証 - LLMを用いた技術検証と実験の実施

作業内容 【作業内容】 弊社は情報検索やレコメンデーションの技術を中心に、企業様の機械学習活用やデータ活用をご支援するソリューション事業を展開しています。現在、アイテムのランキングをユーザーに合わせてパーソナライズする機能を開発&提供をしており、MLアプリケーションやLLMアプリケーションのPoC, 評価、アプリケーション開発をお任せできる方を募集しております。 【求める人物像】 適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方

作業内容 ・金融系SaaSサービス運営企業向けデータ解析及び機械学習モデル活用案件 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。 -データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築評定及び改善 -機械学習モデルのパフォーマンス最適化 -プロダクト内及び社内へのAI導入

作業内容 ・Azureを用いたAIサービス向けデータ構築案件 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。 -Azureのデータ構築 -APIを用いたアプリ開発 -データベーススキーマ設計

作業内容 ・広告会社向け生成AI活用DX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。 - 部門単位での作業改善プロジェクトの実行 - 生成AIツールを活用した作業効率化 - 外部開発作業の内製化 - システムの品質管理、検証作業の自動化 - アプリケーション開発における開発プロセス効率化のための実装(API連携など)

作業内容 ・生成AI活用プロダクト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やLLMを活用したプロダクト機能の開発及び実装 -コンテンツ制作オペレーションへの生成AIやLLM導入とフロー構築 -全社的なAI利活用を推進するための企画と提案と実行 -PO、PM、ビジネスメンバーと連携したAI活用の要件定義 -AI活用に関する技術選定及びアーキテクチャ設計

作業内容 ・不動産向けAI画像加工サービス開発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。 - パイプライン構築 - 要件定義〜実装〜改善までのリード

作業内容 建設分野の業務課題をデータ活用で解決するプロジェクトにおいて、 機械学習エンジニアとしてモデル開発や分析基盤の設計・構築を担当いただきます。 回帰・分類モデルの実装や自然言語処理（LLM）を用いた解析、 クラウド環境（AWS）でのシステム開発・運用を中心にお任せします。 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30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 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

作業内容 ・テレビ視聴データ収集用エッジデバイスにおける「感情判定(表情認識)機能」の実装・最適化を担当していただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - OpenVINOを用いた表情認識モデルの選定・実装 - 既存の視聴判定処理(OpenVINO)と並行稼働させるためのリソース最適化(CPU/メモリ) - 実機環境(Linux)での安定稼働検証およびPoC

作業内容 ・大手製造業向けAI需要予測モデル構築及び業務適用支援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。 -AIを用いた需要予測モデルの構築、既存統計モデルからのリプレイス等の精度向上 -過去の発注や需要実績データ、数値やテーブルデータを用いた機械学習モデル構築 -現場の業務プロセスに合わせたAIツールのカスタマイズ開発、適用支援 -若手メンバーへの技術的なフォロー、横串でのサポート -ステークホルダーに対するAI技術の解説、提案等のコンサルティング

作業内容 ・森林評定システムプロダクト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。 -MVPの定義、技術要件策定 -アーキテクチャ設計、技術選定 -Google Colabを活用した段階的リリース戦略の実装 -スクラム開発プロセスの導入及び運用 -GitHub及びGitHub Actionsを用いたCI/CD構築 -コードレビュー、品質管理、技術的負債の管理及び改善 -開発メンバーへの技術指導及びメンタリング -プロダクトオーナーとの連携

作業内容 【作業内容】 金融系SaaSサービスにおけるデータ解析および機械学習モデルの活用をご担当いただきます。 データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価・改善、機械学習モデルのパフォーマンス最適化、プロダクト内および社内へのAI導入対応に携わっていただきます。 【開発環境】 開発言語：Python、TypeScript 機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy クラウド：Google Cloud Platform 分析基盤：BigQuery アプリケーション：Next.js、FastAPI 構成管理：Terraform、Cloud Build データ関連：Dataform、Cloud Storage 可視化：Metabase、Redash その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

作業内容 ・大手キャリアと大手ゼネコンがタッグを組んで進めている建設業界向けDXプロジェクト(建設業向け工程表作成アプリ開発)のバックエンド開発者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。 - アルゴリズムの開発

作業内容 【作業内容】 金融系SaaSサービスにおけるデータ解析および機械学習モデルの活用をご担当いただきます。 データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価・改善、機械学習モデルのパフォーマンス最適化、プロダクト内および社内へのAI導入対応に携わっていただきます。 【開発環境】 開発言語：Python、TypeScript 機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy クラウド：Google Cloud Platform 分析基盤：BigQuery アプリケーション：Next.js、FastAPI 構成管理：Terraform、Cloud Build データ関連：Dataform、Cloud Storage 可視化：Metabase、Redash その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

作業内容 【作業内容】 ・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。 ・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。 以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。 - AIによるレベルデザイン支援プロジェクト - 自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト - パズルゲームのレベル生成（ステージ生成） - 大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト 等 【ポジションの魅力】 ・大手インターネット広告事業会社での経験を積んでいただけます。 ・現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、意見、提案なども言いやすい環境です。

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 ※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 -------------------------------- 弊社は、アルゴリズムを軸とした複数の自社AI SaaSの開発/運用を行うAIスタートアップです。 ■アサイン先案件 内規定等のナレッジデータを用いたRAGシステムを構築し、社内規定等に関する質問を回答できるAI ヘルプデスクを開発するプロジェクト ■業務内容・期待役割 機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。 　- 社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する 　- RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する 　- RAGシステムにおける要件定義、開発 　- RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発 　- 検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告 　- 弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告 　- 内部MTG及び顧客との定例MTGの出席 　- ※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

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 -------------------------------- - 建築図面（PDF）からの物体検知、領域抽出、およびテキスト抽出ロジックの構築。 - 抽出した情報を基に、図面内の不備やアラートを出すための判定ロジックの実装。 - AWSを用いた機械学習実行環境の構築および運用。 - プロダクトの仕様に基づき、自律的なタスク管理と関係各所との調整。

作業内容 ・工業用ミシンにおけるエッジAIの開発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。 - STMicroのマイコンを使用したセンサー値(I/O) とエンコーダー(A, B, Z) 信号の読み込み、及び統計データの取得 - データをprojectファイルを作成して取り込む - 取り込んだデータを使用したAI分析の機能開発 - ミシンの制御ボードに組み込めるエッジAIの構築 - 学習機能と判断機能が行えるソフトの作成

作業内容 ・AIプロダクト開発における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。 - Pythonを用いたバックエンド開発 - AIモデルの導入・調整・開発

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの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、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のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

作業内容 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 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30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 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

作業内容 ・社外向けAIサービス開発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。 - 社内・社外向けAIサービス開発

作業内容 耕作放棄地活用製品における機械学習モデル開発と改善をご対応頂きます。 ・衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析の為の機械学習モデル開発と最適化 ・画像処理技術を用いた農地状態分析アルゴリズム開発 ・データパイプラインの設計及び実装 ・機械学習モデルの本番環境への展開、運用、評価、改善

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 大手HR領域事業を展開するクライアントのデータサイエンス部門にて、レコメンデーション施策に係るシステム開発を担当いただきます。 Pythonを中心に、SQLやAWSを用いた機械学習モデルの開発、バッチ処理/API提供などを通じて、マッチング精度やユーザー体験の向上に貢献いただくポジションです。 主体的に推進できる方を歓迎します。 ※初日出社後は基本フルリモート想定。 ■主な業務内容： - 機械学習を用いたレコメンド施策の要件定義・実装 - Python・SQLによる開発・データ加工・分析 - バッチ処理/APIのAWS環境構築・提供 - モデルの精度向上・効果検証

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 -------------------------------- - 新規機能の開発 - 既存機能の改修・機能追加 - お客様からの問い合わせに対する技術的な調査 - その他上記の目的達成に必要なチーム活動やミーティングへの参加など

作業内容 ・TypeScript, Next.js, Python, LLM, ComfyUIなどを用いたWebアプリケーションゲーム開発に携わっていただきます。 ・主に下記のような作業をご担当いただきます。 - 生成AI技術の調査 - 機械学習アプリケーションのデプロイ - Webアプリ開発

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 -------------------------------- ‐ビジネスドキュメントの解析（OCR等）およびAI化 ‐ナレッジグラフ（グラフデータベース）を用いたデータ構造化の設計・実装 ‐既存AIモデルのアップデートおよび精度改善

作業内容 【募集背景】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【作業内容】 Python、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し、実装開発を行っていただきます。 各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築・提供していただきます。 要件定義以降の工程をご担当いただきます。 【求める人物像】 主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方を求めています。

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 -------------------------------- ‐開発プロセス内でのQA活動（インプロセスQA） ‐仕様のレビュー、テスト計画の策定、テスト実行 ‐複雑なロジックを伴う機能や共通基盤に対する品質保証 ‐開発スピードと品質の両立に向けたプロセス改善提案