PyTorch × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 3ページ目

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜具体的な業務内容＞ ・機械学習ライブラリの組み込み開発 ・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入 ・国際会議、論文などによる技術調査 ・ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など クライアント分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発を推進いただける方を募集致します。 クライアント社内でも重要なプロジェクトとなり、優先度が高い案件でざいます。 ※英語話者であれば日本語力がN1以下でも検討可能です。

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 AIの画像分類や認識モデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発をお任せいたします。

作業内容 内容　　 エンド企業にて開発・運営をしております、 　　　　　主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業での 　　　　　メンバーとして、Pytorch, TensorFlowを用いたAIアルゴリズムの 　　　　　開発・検証、AIアルゴリズムの画像処理アプリケーションへの実装を 　　　　　メインにご担当いただきます。 　　　　　現行のサービスのブラッシュアップも含め、 　　　　　0ベースで新しい事へも挑戦できる現場です。 場所　　 八丁堀（フルリモート） 環境　　 Python,Go,TypeScript,C++,Vueなど 期間　　 4月〜長期 ※開始時期相談可能 勤務　　 9:00~18:00（フレックス応相談） 面談　　 1回 備考　　　 ・私服勤務可能 　　　　　 ・リモート勤務あり

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 【企業概要】 医療分野の画像診断AI（人工知能）を開発しています。 「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。 当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。 【募集概要】 内視鏡AIの製品開発に関連した画像分類・認識モデルを作成するためのモデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発 【利用技術】 Python (PyTorchを元にして、torchvision, pytorch-image-models, mmcv(mmdetectionなど), visslなどを利用します)

作業内容 ◇業務内容： ・研究論文の調査 ・新規モデルの実装/検証/最適化 ・モデルの学習・最適化 ・データ管理 ・AIアプリの開発 ・GitHub / Paper with Code 等のサイトから研究論文を調査 ・新規モデル及び手法の実装を行う ・データ収集次第逐次アップデート ◇具体的な業務内容： ・データ調達 当社のデータチームと連携を取り、データを作成します。 アノテーション要件作成・前処理が含まれます。 ・映像解析モデルの開発 論文を調査して、最もビジネス要件に合ったAIモデルを選びます。 テストデータを使って、学習させつつ選定することもあります。 ・AIモデルの実装 モデルをビジネス要件に合うように学習し、デプロイします。 デプロイ後に速度や精度を最適化します。 ・精度改善 実務運用での課題点を洗い出し、モデルをアップデートします。 ◇使用しているツール： ・python (pycuda, cupy, numpy, pandas) ・tensorflow ・pytorch ・TensorRT ・ONNX ・C++ (コード解読) ・AWS (EC2 / S3) ・CVAT ・fiftyone

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ≪具体的な業務内容≫ ・機械学習ライブラリの組み込み開発 ・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入 ・国際会議、論文などによる技術調査 ・ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など ≪技術環境≫ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket 開発管理：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 2022年6月に実施したSeriesDラウンドのリード投資家は海外トップティアVCというように 世界的にも注目されている今、国内外のマーケットで更なるシェアの拡大を目指していらっしゃいます。 本ポジションは、AIエンジニアとして、さらなる基礎研究や応用研究の拡大・推進を通じて、 同社分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組込開発を推進いただける方を募集していらっしゃいます。

作業内容 ＜関わるサービス＞ 登録データを元にAIやスタイリストがマッチングを行い、コーディネイトされたお洋服を一式発送するサービスです。 ＜具体的な業務内容＞ 上記サービスにおける機械学習支援を担当していただきます。 ・機械学習モデルの設計/開発と運用 ・データの可視化や解析基盤の構築や運用 など

作業内容 Linux、Pythonを用いた歩行診断アプリのAIモデル開発案件でございます。ポジションはSE/PGとして開発を一貫してご担当いただきます。

作業内容 医療分野の画像診断AI（人工知能）を開発しています。 「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。 当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。 【募集概要】 内視鏡AIの製品開発に関連した画像分類・認識モデルを作成するためのモデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発 【利用技術】 Python (PyTorchを元にして、torchvision, pytorch-image-models, mmcv(mmdetectionなど), visslなどを利用します)

作業内容 機械学習を用いた予測技術開発（医療系サービス） ・学習・評価用データ（教師ラベル、被験者情報、脳波データ対応）の作成管理 ・ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 ・機械学習を用いた脳波AIモデル（分類、回帰）構築とその評価 ・解析レポートの作成 ・開発したAIモデルのコンテナ化開発（仕様作成、プロトタイプ開発、デプロイ）

作業内容 工場で医療系機器を製造するにあたり、部品等の画像を解析し、検査を実施する機械学習アプリを埋め込んだシステム開発をお願いいたします。 ＜開発環境＞ ・Windows ・Docker ・JIT

作業内容 ・Pythonを用いたニュースアプリ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 　‐ Pythonを使ったWebアプリケーションの設計、開発、運用 　‐ Deep Learningを活用した新たな Web サービスや新機能の構築

作業内容 自社音声認識モデル生成に関する研究開発や技術の提案、導入など幅広くご担当いただきます。 ＜開発環境＞ 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜基本時間＞ 10：00～18：00

作業内容 分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わっていただきます。 CSOやプロジェクトマネージャー等と連携しながら作業を進めていただきます。

作業内容 Pythonを用いたAIエンジニアの募集でございます。 工程と致しましては、基本設計～テストまでを行っていただきます。

作業内容 電力（発電・需要・価格）の予測を行うAI、および周辺機能の開発

作業内容 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。 ＜備考＞ 基本的にリモート

作業内容 査定AIモデル構築のロードマップを検討する中で、今後、業務現場で使えるApp開発とモデル精度向上の両方を同時に進めていく必要あり

作業内容 お客様の問題、やりたいことを検討し実際に開発を行い検証をしていただきます。

作業内容 ・センサーデータ解析の実務経験 ・時系列予測タスクの実務経験 ・統計的因果推論の実務経験 ・強化学習の実務経験 ・モデル予測制御やシミュレーションの利用経験 ・Representation Learning / Embedding手法の知識 ・クラウド関連（AWS / GCPなど）の実務経験

作業内容 自然言語処理を用いた自動仕訳機能(勘定科目の推論)の研究と製品サービスへの組み込み業務です。 外部の研究者と協力しながら、自動仕訳機能の正解率向上のための活動を行っていただきます。 研究開発、製品開発の両方を担当していただく想定で、作業ボリュームは製品サービスの状況により変動します。 ＜主な取り組み＞ ・過去の自動仕訳の結果の分析、正解率向上のための改善案の立案 ・効果測定のためのシミュレート ・製品・サービスへの組み込み ＜開発環境＞ クラウド：Azure、AWS 開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio 開発言語：Python、C#、C++ その他：PyTorch、fastText、ASP.NET Core コミュニケーション： Slack、Zoom、Backlog、DocBase ＜備考＞ フルリモート可 業務都合によって出張あり ＜基本時間＞ フレックスあり 9：00～17：30 休憩時間：12：00～13：00 コアタイム：10：00～15：00

作業内容 ・アルゴリズムリサーチ：画像認識、時系列解析、自然言語処理、数理最適化 ・開発・現場実装：エッジデバイス実装、クラウドデプロイ ・資料作成・顧客折衝：定例MTGにおける資料作成・報告 ・自社AIプロダクト企画、プロト開発

作業内容 （１）業務概要 　・自然言語処理モデルの構築・精度改善 （２）開始時期／期間 　　期間は8月～（9月の提案もあり）※終了時期は能力次第（最大年度末。次年度以降も可能性あり。） 想定作業場所 　　基本テレワーク（必要に応じて豊洲） 想定作業時間 　　9:30～18:15（7.75時間） ※応募条件：30代後半まで ※選考を進めるにあたってスキルシートが必要です ※外国籍の方はお断りしております

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 弊社クライアントの機械学習エンジニアチーム、ビジネスチームと共に、大手企業、研究機関、自治体とのプロジェクトに参画頂き、学習モデルの開発に従事頂きます。 基本的なチーム体制は弊社機械学習エンジニア、コンサルタントメンバーとチームで進行します。

作業内容 　データサイエンスチームが構築したモデル・プロトタイプをベースに　 　システム・プロダクトの設計・実装 　機械学習システムデザインの構築 　学習システムの構築・改善 　ETLやデータパイプラインの構築

作業内容 ロボット関連開発に携わっていただきます。

作業内容 ・AIキャラクター自動生成案件に携わっていただきます｡ ・主に下記のような作業をお任せいたします｡ 　- AIキャラクターの自動生成ロジックの開発 　- 話す内容に合わせて顔の表現や体の動きを制御

作業内容 ・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析【概要】 Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。【開発環境】 ・言語:Python ・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン:MacBook Pro 【開発手法】 プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり

作業内容 既存のDeepLearning学習ツールで行えている「物体検出」「異常検知」に加え、 「Classification」「Segmentation」も扱えるようにするために機能追加を行う。 DeepLearningFWはPyTorchを利用。