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 | 7ページ目

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】 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査 【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 「フィッシング・釣り」に関するプロモーション、マーケティング、商品企画、BtoCへのDX、システム、データ領域など、IT・デジタル・DXに関する領域の業務をお強みに合わせてお任せいたします。ご希望やマッチするスキルをご教示ください。

作業内容 機械学習の実装・開発を行なっていただけるエンジニアを募集しています。 企業様の方で、クライアントからの中小規模複数の研究開発案件を受注予定にあたり、実際に手を動かしていただく機械学習エンジニアを求めています。 ＜具体的な業務内容＞ 外部企業からの受託案件での開発、設計、運用など ＜稼働日数＞ 週2〜3日

作業内容 ■募集背景・課題 開発リソース確保のため

作業内容 ・アノテーションサービス開発において、 　機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には、下記業務を想定しております。 　- OpenCVを使用した画像、動画処理 　- Pythonを使用した機械学習モジュールの開発(主に画像認識、物体検出等) 　- 機械学習を使用した教師データ作成、選定の自動化(ML for ML)

作業内容 MLOps エンジニア募集 ＜業務概要＞ ①フィルタリングAI、ピックアップAIを既存の業務システムと連携するためのデータパイプラインの設計・開発 ②継続的なML学習サイクルの仕組み構築(MLOps) ＜①の業務詳細＞ ・業務システム連携におけるシステム制約の洗い出し ・データパイプライン全体の設計/構築 ・特徴量生成に必要なデータのETL ・推論処理実行のためのワークフロー整備 ・データパイプライン全体の監視・運用 ＜②の業務例＞ ・モデル再学習時のデプロイフロー整備 ・モデルのバージョン管理 ・業務システムで日々生成される正解データを機械学習モデルへフィードバックする機構の構築 ＜開発環境/使用技術＞ これから機械学習システムを初めて構築するので、機械学習関連の技術スタックはまだ定まっていません。 言い換えると、技術選定を自由度高く行えるフェーズにあります。 以下参考情報として関連する領域の技術スタックになります。 ＜機械学習関連＞ ML環境：SageMakerもしくはVertex AI CI/CD：CircleCI コンテナ技術：AWS ECS/Fargate ワークフローエンジン：AWS Step Functions ＜Web系開発環境＞ ・HTML5/CSS3/JavaScript(ES6)/TypeScript ・Vuetify/Vue.js/Nuxt.js ・React ・Node.js(Puppeteer) ・PHP(Laravel/CakePHP) ・AWS(Fargate/ECS-EC2/ElasticBeanstalk/S3/Aurora/ElastiCache/Elastic Search Service) ・Docker ＜その他＞ 監視ツール：Datadog/AWS CloudWatch インフラ構成管理：Terraform コード管理：GitHub ツール類：Slack/Google Workspace ＜備考＞ 初日は出社 ＜服装＞ 自由

作業内容 ■案件概要： ・ユーザー属性予測システム開発プロジェクトへ、メンバーとして携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきたい想定です。 　‐SQL実装、AWS連携等Tresure Data workflowの実装 　‐パイプライン構築等AWS上への予測システム構築 　‐Python、Dockerを用いた分析アプリ開発 　‐単体テストおよび結合テスト ■開発環境： ・言語：Python，SQL ・クラウド：AWS（S3,Lambda），Docker ・構成管理ツール： GitHub Enterprise,Code Commit, etc ・課題管理ツール：Jira, GitHub Issue, Backlog

作業内容 ・大手企業の100%子会社のDXで、 　機械学習/データマイニングを用いたデータ分析に携わって頂きます。 ・グループ内の数百ある各事業会社の要件を実現していくため、 　AIやIoTの技術なども使いながら、少人数でPoCを回して頂きます。 ・データ分析だけでなく、サービスの改善提案まで担当して頂きます。 ・ご経験がある方は、アーキテクチャ設計や技術選定、 　及びデータ分析基盤の構築なども併せて依頼されることがございます。 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ■募集背景・課題 事業規模の急速な拡大に伴い、自動運転システムの環境認識モジュールの研究開発に従事して頂けるエンジニアを募集しています。

作業内容 【募集背景】 AI専門のスタートアップベンチャーが受注した大手金融機関様の 案件を担当できる人材の不足。 【職務内容】 大手金融機関内のAI推進課の方々、またそれに関わるベンダーの方々と協力しながら、 大手金融機関内の多くの部署毎にAIを活かしたDX推進を進めています。 本件では、すでに開発済みのAIシステムの運用・保守をメインとしてご支援いただきます。 ・クライアント企業の要望に応じて既存システムの改善 ・同様のデータを用いたデータ分析 例：顧客マーケティング、為替や投資の予測、ニュースから言語処理を用いたリスク管理など

作業内容 アノテーションサービス開発において、 機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 具体的には、下記業務を想定しております。 　- OpenCVを使用した画像、動画処理 　- Pythonを使用した機械学習モジュールの開発(主に画像認識、物体検出等) 　- 機械学習を使用した教師データ作成、選定の自動化(ML for ML)

作業内容 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,コンサルティング ======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に出社可能な範囲にお住まいの方 （フルリモートでも不定期に出社が必要な可能性がございます） 【外国籍の方の場合】 日本語が母国語の方 ======================== 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。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測　等

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。 ■作業内容 機械学習エンジニアとして、画像アプリケーションにおけるPythonを用いた 開発推進（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測　等 勤務時間：9:00-18:00 勤務地： 茅場町 or ご自宅(リモート週3日程度) 期　間：4月～長期 面接：1回 ※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 同社では、3D CAD設計解析およびモデルベース開発(MBD)、3Dプリンティング、 製品開発における変革推進コンサルティングの領域に強みを持っています。 特にデジタルエンジニアリング技術に自信がございます。 そのようななかで、要求文書読解をAIがサポートする自社プロダクトにおいて、 自然言語処理AIエンジニアとしてご活躍いただきたいという内容です。 具体的には… ・対象システムの自然言語処理エンジンの研究開発 └数十から数百ページのドキュメントの各パラグラフに対して 　トピック分類を実施する 　(ただしアノテーションされた箇所はデータ全体の一部のみ) └ドキュメントをヘッダーフッター本文に分割し、 　さらに本文からパラグラフや箇条書きや表の部分を認識する などを行っていただく予定です。

作業内容 ・AWS本番環境で以下の作業をご担当いただきます｡ 　‐プロダクトにおけるクラウド基盤のアーキテクチャ設計構築・実装・運用 　‐プロダクトの監視システム設計構築・運用 　‐調査及びデータ分析可能なログ基盤の構築・運用 　‐ログ基盤構築における機械学習エンジニアとの連携 ・言語・ツール 　‐TypeScript 　‐Go 　‐Ruby

作業内容 ・広告プラットフォーム開発に携わっていただきます。 ・具体的には以下のような作業が発生いたします。 　‐Pythonを利用した機械学習の設計、開発、運用 　‐プロダクト開発における機械学習エンジニアリーダー 　‐機械学習モデルの効果検証及び改善提案 ・サービス内で起きている課題をデータ分析及び機械学習を 　用いて、最適な状態にしていただきます。

作業内容 2019年4月に正式リリースした契約書レビュープラットフォーム は導入社数が1000社（2021年7月時点）を 突破するという驚異的なスピードで成長しており、依然多くの会社に興味を持っていただいています。 LegalForceは今に多くのユーザーに使っていただくため、様々な新機能や改善を予定しています。 また、既存サービスだけではなく契約書ワークフローにまつわる第2第3のプロダクト開発を構想しています。 現在、機械学習で用いるための教師用データの作成基盤である、「アノテーションシステム」を開発しております。 社内に抱えている沢山のアノテーターが、契約書に対して情報を付与していくツールであり、 いわば、機械学習のためのデータを作成する工場のようなものです。 このアノテーションシステムの開発のリーダーを担っていただきたいと思っております。 現在リーダーが不在ですので、ご入社頂いてすぐにリーダーをお任せする場合もあります。 【具体的な業務】 - バックエンド / フロントエンドの技術選定、設計、実装、テスト、運用保守 - バックエンド / フロントエンドに関わるコードレビュー 【開発環境/使用ツール】 - 言語: Ruby, Vue, Nuxt - フレームワーク: Ruby on Rails - ツール: Swagger (OpenAPI 3) - インフラ管理: Docker, Terraform - ミドルウェア: MySQL Aurora, Redis, Cloud SQL, BigQuery - クラウドインフラ：GCP / AWS - デプロイメント: AWS Fargate, AWS Lambda, CircleCI, Github Actions - 監視: Datadog - タスク管理: Jira - コミュニケーション: Slack, Zoom, Google Meet, Discord - ドキュメント管理: Notion 【仕事のやりがい】 - 少数精鋭の優秀なメンバーと仕事をすることができる - 弁護士と仕事をすることができる - リーガルテック分野で未だかつて存在しなかった全く新しいプロダクトを世に送り出し、日本の法務を変革することができる - Webエンジニアとしてのキャリアを中心に機械学習エンジニアと密にコミュニケーションを取りながら仕事ができる - 先進的かつ複雑な設計要件に対するチャレンジングな開発に加え、新たな提案をすることができる 【仕事を通して得られるもの】 - まつもとゆきひろ氏（Matz）とRubyについての議論ができる - インフラ、サーバから研究開発分野まで各方面で優秀なエンジニアと交流できる

作業内容 TV会議システムを提供している企業にて、自社サービスのプロジェクトマネージャー(PM)を募集中です。 ・PoCプロジェクト管理 機械学習プロジェクトはPoCを1～2人の少人数で行っており、常に同時並行で複数進行しています。それらPoCプロジェクト全体の管理や撤退基準の調整をしていただきます。 ・組み込みプロジェクト管理 弊社主力サービス本体開発の部分はPoCプロジェクトのメンバーを増員し、本体へ組み込むフローで開発が行われています。その際に発生する本体側開発チームとの連携、要件調整、タスク管理をしていただきます。 ・ユーザーヒアリング及びプロダクト改善 新しいプロダクトをローンチする前に、まず社内で弊社サービスを利用している営業メンバーに利用してもらいフィードバックをもらいながら改善しています。それらのユーザーヒアリングのスケジュール調整や、現場から受けたフィードバックを元に改善するべき方向性を調整及び提案いただきます。 顧客視点の課題は主にプロダクトマネージャーが、技術的な視点での課題はCTOやSREチーム所属のエンジニアが、それぞれBacklogに起票して希望ベースのスケジュールとともに担当をアサインします。その後、エンジニアが改めて見積もり、適切な期間を設定して開発を進めています。 開発はGitHubを用いたプルリクエストベースで行っており、基本的にすべてのコードはレビューされています。今後も品質を向上させるための取り組みには積極的に取り組みます。 CTO、リソース配分を行う開発ディレクターそれぞれと、週次で1on1を行っています。個人やチームの状況から、プロジェクトの進捗まで随時すり合わせを行っています。 サーバーサイド：PHP 7, CakePHP 2, Laravel 5 フロントエンド：Vue.js, Nuxt DB：MySQL インフラ：AWS (EC2, RDS(Aurora), S3, ALB, Cloudfront) , Kubernetes CI・テスト：CircleCI ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：Backlog, GitHub issue 情報共有ツール：Slack, DocBase その他ツール：Datadog, Sentry, Redash

作業内容 ■募集背景・課題 今後全社でデータの利活用を促進していくにあたり、ビジネスに必要なデータに関する管理運用方針への理解を深め、 データを中心とした社内外の課題に対しての提案・解決能力を発揮いただきたい 日本最大級のコスメ・化粧品の口コミ・ランキングサイトにおけるデータ基盤の開発・運用 【具体的な仕事内容】 •Google Cloudを利用したデータパイプラインの開発・運用 •ETL/ELTツールを利用したサービスデータの取り込みと分析チームへの提供 •データに関する問い合わせや依頼対応 •データ分析システム・サービスの監視設計・運用 •日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

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 ■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 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 ■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 日本で一番使われているオンライン商談システム開発企業にて機械学習エンジニアリーダーを募集中です。 【具体的なお仕事】 これまで勘と根性で行われていた営業をデータドリブンに変革していくために、毎月蓄積される数万時間分の動画・音声・書き起こしのテキストデータを活用した PoC （Proof of Concept / 概念実証）や製品版の機械学習 / 深層学習に関するアルゴリズムの開発や改善に携わっていただきます。 またチームのリーダーとして自らアルゴリズムの設計・実装をするだけでなく、チームのリソース配分やパフォーマンスを向上させるための仕組みづくりも行います。 ・深層学習（ディープラーニング）を活用した新機能の本番実装 ・機械学習チームのマネジメント

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 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。