PyTorch × 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 要件定義,基本設計,詳細設計,実装 自社プロダクトにおいて、営業活動をAIで最適化するための各種モデル開発やアルゴリズム設計をご担当いただきます。 チャネル推薦や成功パターン学習、商談文書の要約・特徴抽出など、生成AI・LLM/RAGの技術を活用した複合AIモデルの構築を推進します。 ビジネスサイド・PdMと連携し、モデル設計から仮説検証、再学習の仕組み設計まで一気通貫で担っていただくポジションです。 LangChainやTransformers、Snowflake＋dbt等のモダンな技術を活用し、構造化データと生成AIを融合したプロダクト開発に関われます。 ・主な業務 - 企業・人物・ニュース・技術などのマスタ／Publicデータ基盤構築（スクレイピング、構造化、日次更新パイプライン、データクレンジング） - 接点強度・受注確度・インテントなどを統合したスコアリングモデル構築と、優先リスト自動生成 - 「なぜ・誰に・どうアプローチすべきか」を説明できるレコメンド／自然言語AIの設計・実装 - RAG基盤、営業エージェント（タスク自動化）、特徴量生成パイプラインやMLOps（再学習・監視・API化・ログ／ダッシュボード）整備 ・担当領域 データ基盤を中心にプロダクト全体の開発・設計にも関与し、「機能」ではなく「提供価値」から逆算した設計思考でプロダクトをつくる。

作業内容 生成系AI技術の開発を主導していただくポジションです。GPT系のプロンプトエンジニアリング以外に、画像や音声認識、一般的なAI について、何が可能か不可能かを判断し、実際の実装まで担っていただきます。具体的には、・生成系AI技術の開発を主導・プロジェクト全体の進行管理を行い、チームをリードして生成AI技術の開発を推進・論文調査とモデル構築・最新の研究論文を調査し、既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換を行う・開発実装と高速化・開発したモデルを実装し、パフォーマンスを最適化するための高速化技術を適用・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供し、・実際のビジネス課題に対する応用を行う結果検証と改善・実際の顧客データや実環境での結果を検証し、モデルの改善を行う新技術の調査・評価・新しいAI技術の調査と評価を行い、必要に応じて導入を推進などをご担当いただきます。 ======================== ※必ずお読みください※ 【20 代から50代前半の方が活躍中】 ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です！ 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定１級お持ちの方 日本語が母国語の方 ※日本在住の方のみ ========================

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 -------------------------------- ▼CTO直下の新規事業開発チームに所属するエンジニアの募集です。 主に、アドテク・マーケティングテクノロジー領域のプロダクトの開発を担当していただきます。 【業務内容】 現在、SNSプラットフォーム向けの配信システムを社内運用チーム向けにβリリース済み。 サービスのブラッシュアップを続けた後、将来的にはSaaS化も視野に入れています。 Reactを用いた管理画面の実装やバックエンドAPI実装をなど、幅広い領域へ関わっていただける環境です。 【担当範囲】 当面は配信用管理画面、Webページに組込みタグ、LIFFアプリの構築を中心に開発していただきます。 その後は徐々にサービス特有の機能開発をお任せする予定です。（メッセージ配信・レポート） - 配信用管理画面の実装 　- 運用担当者が操作するブラウザ画面 - Webページに組み込むタグの実装 　- LOAへの流入元管理 - LIFFアプリの構築 　- LINE上で動くwebviewアプリ 【開発組織全体としての実装内容】 - 配信サーバーの実装 　- SNSプラットフォームに向けた配信を行う 　- 大量のメッセージ送信・webhookリクエストを処理 　- 技術選定・設計・実装 - 認証・認可機能の構築 - オンライン決済機能の構築 - 権限管理 - MFA - 集計基盤構築 - インフラ構築 　- IaC化したAWSを使ったインフラ構築 　- 大量のメッセージイベントを捌けるインフラ構築 【弊社の魅力】 - 70%以上のメンバーがCTO経験者 - 新規プロダクトとなり、ライブラリ選定等の技術選定に関われます - 雇用形態に関わらず、設計・実装・コードレビューに関われるフラットな組織です - リモートメインの環境。開発・スキルアップに注力できます - 開発に必要なソフトウェアライセンスの貸与制度を導入 　- 有料IDE等を無償貸与 　　- Cursor: AIを一人$1,000/月まで利用可能 　　- DataGrip 　　- その他必要なIDEは随時検討 - 主体性を重んじ、裁量が付与されます - 気軽でフラットなコミュニケーションができる社風（バーチャルオフィスを活用）

作業内容 ・AIエンジニアとして生成AIの開発うや業務効率化支援に携わっていただきます。 ・主に下記いずれか、あるいは複数の作業をご担当いただきます。 - AIを用いたコーディングの自動化 - AIを用いた画像解析 - AIを用いた音声からの感情分析

作業内容 -------------------------------- ※本案件は出社が求められる案件です。出社が可能かどうか事前にご確認の上お応募ください。 ※「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 -------------------------------- 【会社概要】 ドクターの一生をかけたクリニックの開業支援、経営支援事業を行っています。 物件の選定、開業資金、広報戦略、経営など、開業から運営までをトータルにサポートできるスペシャリストとして、 多くのクライアントから支持を受けています。生活のインフラとなる医療というフィールドでの事業を展開しているため、 社会貢献度が高く、事業としても安定しています。また大手デベロッパーと医療モール開発に取り組むなど、 事業の規模・内容ともに拡大しており、組織の強化に積極的に注力しています。 【組織体制】 データサイエンティスト：３名 アプリケーションエンジニア（デザイナー）：７名 上記の10名体制で開発をしています。 スタンスとしてそれぞれの業務分担はありつつ、フルスタックな知見を求めているため、 デザイナーでもデータベースや開発ができる組織体制となっています。 Kaggleで金賞を３回受賞した経歴を持つデータサイエンティストなど、 優秀なエンジニアが多く在籍しています。 【業務内容】 参画後はチームメンバーとして、アルゴリズム・モデル設計・開発に従事していただきます。 また、若いエンジニアに対するPMあるいはリードエンジニアの役割も担って頂きたく 少数精鋭の環境で、技術・コミュニケーションの両面で開発をリードいただくことを期待しております。 【案件の一例】 - 大手フランチャイズ飲食店のAI売上予測の回収・新規機能提案 - 全国に多店舗展開する企業向け自社開発SaaSプロダクトのAIアルゴリズム開発リッチ戦略コンサルティング - ビックデータから、出店候補地野探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポート 【具体的な業務内容の一例】 - 顧客企業との要件定義、プロジェクト計画策定 - 顧客折衝 - 開発チーム・DSとの連携による機能改善新規機能企画 - プロジェクト進行管理、スケジュール調整 - 導入後の運用改善提案、データ活用支援 - AIモデル構築、データ構築、新規機能開発 - 営業メンバー育成、組織マネジメント - 営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携 - チームメンバーの継続的なトレーニングとスキル向上の支援

作業内容 ・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。 　-アーキテクチャ設計及び技術選定のリード 　-中長期的な視点でのフロントエンドアーキテクチャの設計 　-新技術の調査及びPoCの実施、技術選定方針の策定 　-パフォーマンスやアクセシビリティを考慮した設計の推進 　-開発プロセス及び体制の整備 　-コーディング規約や設計レビューの標準化 　-スクラム及びカンバン等の開発プロセス改善 　-チームの開発生産性及び品質を向上させる施策の企画と実行 　-プロダクト開発の推進 　-PdMとの要件整理、仕様策定 　-React及びNext.js を用いたWebアプリケーションの設計と実装 　-バックエンドチームとの連携によるAPI設計及び実装 　-Docker及びAWS環境下での開発、CI/CDパイプラインの整備 　-保守運用及び継続改善 　-本番環境の監視、障害対応、パフォーマンスチューニング 　-技術的負債の定期的な洗い出しとリファクタリング推進 ・主に下記の工程をご担当いただきます。 　-要件定義、基本設計、詳細設計、製造、運用、保守

作業内容 ・バックエンドシステムの設計/開発と運用など ・サービスと解析の両方に最適なデータ構造の設計、実装 ・データの可視化や解析基盤の構築や運用 ・API 等を通じた外部サービスやシステムとの連携 ・Webインフラの構築と運用、自動化 ・開発言語：php / python / go / typescript など ・データベース：Aurora / MySQL / Elastic Cache ・フレームワークライブラリ: Laravel / Express /Apollo / React など ・ETL：ArgoWorkflow / BigQuery / など ・インフラ：ECS / EKS / Cloudformation / Terraform ・インフラ管理: Cloudformation / Terraform / ArgoCD / istio ・ソースコード管理：git / github / gitlab ・プロジェクト管理：zenhub ・情報共有ツール：slack / notion

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 -------------------------------- ■会社概要 大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しているスタートアップ企業です。 「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに掲げ、生成AIの業務活用を支える法人向けツールなどの開発を行っています。 ■募集背景 既存プロダクト「ELYZA Works」のサービス拡大に伴う機能追加、および業界・ユースケース特化型の新規プロダクト開発を進めるための事業拡大フェーズです。 プロダクトのコアとなるLLMを含む機械学習モジュールの開発や、革新的なユーザー体験を実現するためのエンジニアリング強化を目的としています。 ■業務内容 プロダクト事業部の機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル/自社モデル）をコアとしたプロダクト開発およびMLOps基盤の構築を担当いただきます。 ◇プロダクト開発 - 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発 - ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善 - 自社モデルの最適化（推論速度と精度のバランス調整、軽量化）とプロダクトへの組み込み ◇機械学習×エンジニアリングのリード - MLモデルを組み込むための社内ライブラリ実装 - プロダクションデプロイのワークフロー整備 - プロダクトコードの最適化、リファクタリング - 他チームへの技術支援（アーキテクチャ・実装方針策定） ◇MLOps基盤の開発と改善 - スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計・実装 - モデルの監視・パフォーマンス評価システムの構築 - 本番運用に関するベストプラクティスの確立

作業内容 ■同社について 大学受験向け予備校や中学受験向け進学塾など教育事業を行う日本最大規模の企業です。 ■業務概要 AI教育に関する学習コンテンツの開発と業務効率化を進めています。 現在、Python（Django）を使用したバックエンドと、Reactを使用したフロントエンドのAIアプリケーションを開発しています。 今回の募集では、AIデータサイエンス領域を中心に担当していただける方を求めています。具体的には以下の業務を担当していただきます。 ・AIモデルの設計・開発・評価 ・自動採点システムの精度向上のためのデータ分析とアルゴリズム開発 ・機械学習による成績評価システムの改修および精度向上 ・データの収集、前処理、および解析 ・フロントエンドおよびバックエンドチームとの協働 ・協力会社との連携およびコミュニケーション など ■組織体制 社員：5名（PM/AI担当/バックエンド/フロントエンド/インフラ） 業務委託：3名（バックエンド/フロントエンド/AIデータサイエンス） 協力会社：1社10名程（フロントエンドやデザインがメイン業務） ■プロジェクト背景 AIを活用した自社アプリケーションの開発を進めるため、社内でプロトタイプを作成しましたが、今後より速く高品質なアプリケーションを開発するため、協力会社との連携をしプロジェクトを進めております。 ■人材募集背景 同社では現在、AIを活用したアプリケーションをアジャイルで開発しております。今後も、RAGや自動採点の精度向上、機械学習による成績評価システムの改修といったキーワードを始めとして、様々なプロダクト開発を予定しています。つきましては、今以上に速く高品質なアプリケーションの開発を目的に人材を募集します。

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 ※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 -------------------------------- ■事業概要 当社はAIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。 ■業務内容 ・AIプロダクト開発 　- AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用 　- 大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装 　- リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 　- 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ 　- マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 　- 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 　- GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 　- データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ・開発プロセス・品質向上 　- CI/CDパイプラインの構築・改善 　- コードレビュー・テスト自動化の推進 　- 監視・ログ分析システムの構築 　- セキュリティ要件に基づいた実装・運用 ・機械学習・AI 　- 統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ 　- MLOpsパイプラインの構築・運用 　- 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 　- A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 ・チーム協働・技術推進 　- 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 　- 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 　- 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 　- 開発プロセスの改善、自動化の推進

作業内容 AIを活用した機械学習モデルの開発やディープラーニングを用いた自然言語処理に関わる新規開発、 アルゴリズムの構築や実装などをご担当していただきます。 具体的には、コールセンターのチャットデータを活用した分析アルゴリズムの設計・LLM実装案件、 チャットボット構築とマッチング機能開発案件、レビューAIの開発案件(AIが市場データをもとに新規・既存事業へのアドバイスを行う)など、多岐にわたります。 過去には、3Dの身体スキャンデータを元にしたオーダーメイド商品の制作案件や、大規模人的リソースの最適配置シミュレーション案件、 スポーツなどの運動解析による、定量的なフィードバック及び改善サポート案件の依頼等も有り、様々な案件に携わっていただくことが可能です。 （開発環境） インフラクラウドサービス：AWS 開発言語：Python 主要なライブラリ：Pandas, scikit-learn , PyTorch コード管理ツール：GitHub コミュニケーション管理ツール：Slack ドキュメント管理ツール：Google Drive、Notion タスク管理ツール/プロジェクト管理：JIRA ※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 ■概要 機械学習・LLMを活用したアプリケーション開発のプロジェクトリーダーとして、技術面からこの領域全体をマネジメントしていただきます。 チームメンバーのほか、ビジネスサイドのメンバーとも連携しながら、プロダクトの価値と信頼性を高める重要な役割を担います。 ■具体的な業務内容 ・LLM、機械学習、自然言語処理を活用したアプリケーション開発のマネージメント ・ビジネス的な要件に基づく実践的なタスク設定、評価データの構築、オフライン・オンライン評価の実施と改善 ・ビジネス側との議論を踏まえた、技術的な視点でのプロダクト企画のサポート ・プロダクト内、および金融機関の独自データ活用を軸に踏まえた技術的な中長期戦略の立案 ■開発環境 ＜開発言語＞ 　・Python 3 ＜フレームワーク・ライブラリ＞ 　・FastAPI、各種LLM API（Gemini, Open AI, Azure Open AI） ＜インフラ・実行環境＞ 　・クラウド：AWSをメインにGCP, Azureも必要に応じて利用します 　・コンテナ：Docker ＜開発・業務支援ツール＞ 　・ソースコード管理: GitHub 　・CI/CD: GitHub Actions, CircleCI 　・モニタリング・エラー監視: Datadog, Rollbar 　・AIコーディング支援: GitHub Copilot 　・LLMの業務利用: Gemini, Notebook LM（Google Workspaceによる法人契約） 　・タスク管理: Jira 　・コミュニケーション: Slack, Chatwork, Google Workspace ＜エディタ＞ 　・VSCode, Cursor など、使い慣れたエディタを申請により柔軟に選択可 同社では、金融機関向けSaas型ビジネスマッチングシステムのを行っております。 現在事業は成長期を迎え、プロダクトに対する期待も高まっています。 その期待に応えるべく、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した金融機関向け業務効率化の機能開発を、技術面で牽引できる方を募集しております。 技術面はもちろん、社内外のステークホルダーと連携しながら一気通貫で関わり、この領域の立ち上げを共に推進していただける方をお待ちしています。

作業内容 AIや3Dアルゴリズムに強みを持つ東京大学発の技術系スタートアップです。 直近では、大規模言語モデル（LLM）を利用した、営業強化や販売促進の領域でもソリューションを提供しています。 私たちが提供するサービス領域は、ヘルスケアからアパレル、消費財、不動産業界をはじめとして幅広くご活用いただいており、お客様のテクノロジー・パートナーとして店舗接客、営業力の強化に尽力しています。 （仕事内容） AIを活用した機械学習モデルの開発やディープラーニングを用いた自然言語処理に関わる新規開発、アルゴリズムの構築や実装などをご担当していただきます。 具体的には、コールセンターのチャットデータを活用した分析アルゴリズムの設計・LLM実装案件、 チャットボット構築とマッチング機能開発案件、レビューAIの開発案件(AIが市場データをもとに新規・既存事業へのアドバイスを行う)など、多岐にわたります。 過去には、3Dの身体スキャンデータを元にしたオーダーメイド商品の制作案件や、大規模人的リソースの最適配置シミュレーション案件、 スポーツなどの運動解析による、定量的なフィードバック及び改善サポート案件の依頼等も有り、様々な案件に携わっていただくことが可能です。 （開発環境） インフラクラウドサービス：AWS 開発言語：Python 主要なライブラリ：Pandas, scikit-learn , PyTorch コード管理ツール：GitHub コミュニケーション管理ツール：Slack ドキュメント管理ツール：Google Drive、Notion タスク管理ツール/プロジェクト管理：JIRA ※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 自社で開発しているAIプロダクト開発に携わっていただきます。 【開発】 バックエンドシステムの設計・開発・運用 大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装 リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 【システムアーキテクチャ・インフラ】 マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) 【開発プロセス・品質向上】 CI/CDパイプラインの構築・改善 コードレビュー・テスト自動化の推進 監視・ログ分析システムの構築 セキュリティ要件に基づいた実装・運用 【機械学習・AI】 統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ MLOpsパイプラインの構築・運用 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 【チーム協働・技術推進】 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 開発プロセスの改善、自動化の推進 ※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 東大発スタートアップである当社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaSを開発・提供しています。 難易度の?い職?技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による?字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 当社のVertical-SaaSは、職?さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるものです。 【具体的な業務内容】 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js（TypeScript）を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり 【仕事の魅力】 ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・当社特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・当社にしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。

作業内容 東大発スタートアップである当社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaSを開発・提供しています。 難易度の?い職?技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による?字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 当社のVertical-SaaSは、職?さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるものです。 【具体的な業務内容】 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js（TypeScript）を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり 【仕事の魅力】 ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・当社特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・当社にしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。

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 ※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 -------------------------------- # 会社概要 ブロックチェーンやAIなどの先端技術を使ったスタートアップを、コアメンバーとしてサポートするTech Acceleratorカンパニーです。 # ご担当いただくこと - クライアント先であるブロックチェーンゲームスタートアップにて、事業横断テックリードをご担当いただきます。事業としては大手企業と連携した社会貢献型のブロックチェーンゲームを提供しており、今後、国内での上場を控えている成長中スタートアップになります。 - CTOを中心としてAI駆動開発を用いた開発プロセスの推進も行われており、AI駆動開発の立ち上げに携われます。 - 暗号資産に関わる実務経験は不要です。暗号資産自体の開発経験よりも、ソフトウェア開発全般の知見(要件定義~テスト)の方が活かせるポジションになります。 # 求められるアウトプット例 - 生成AIを用いた開発プロセスの定義 - プロジェクトマネジメント - プロジェクト課題一覧の作成 - テスト計画書の作成 - 要件定義・非機能要件定義　など # この案件の魅力 - 社会貢献型ブロックチェーンゲームという、世界的にも前例がほぼ存在しない独自性を持つサービスに中心人物として携わることができます。 - 急成長中スタートアップの中核としてご活躍頂けます。 - AI駆動開発の導入に中心人物として携われます。 # 弊社にご参画いただいた場合のメリット - PM/テックリードとして、今後どの会社でも活躍できるスキルを身につけることができる。 - 弊社経由でないとリーチが難しい企業やプロジェクトに参画し、経験を詰める。 - 弊社の別の案件もご紹介可能。 - クライアント企業のCXOと直接関わり、人脈を広げることができる。

作業内容 AIや3Dアルゴリズムに強みを持つ東京大学発の技術系スタートアップです。 直近では、大規模言語モデル（LLM）を利用した、営業強化や販売促進の領域でもソリューションを提供しています。 私たちが提供するサービス領域は、ヘルスケアからアパレル、消費財、不動産業界をはじめとして幅広くご活用いただいており、お客様のテクノロジー・パートナーとして店舗接客、営業力の強化に尽力しています。 （仕事内容） 下記どちらかの案件をお願いする想定です。 ①AIを活用した機械学習モデルの開発やディープラーニングを用いた自然言語処理に関わる新規開発、アルゴリズムの構築や実装などをご担当していただきます。 ②受託開発している案件のソフトウェアエンジニアとしてフルスタックにご対応いただきます。 具体的には、コールセンターのチャットデータを活用した分析アルゴリズムの設計・LLM実装案件、 チャットボット構築とマッチング機能開発案件、レビューAIの開発案件(AIが市場データをもとに新規・既存事業へのアドバイスを行う)など、多岐にわたります。 過去には、3Dの身体スキャンデータを元にしたオーダーメイド商品の制作案件や、大規模人的リソースの最適配置シミュレーション案件、 スポーツなどの運動解析による、定量的なフィードバック及び改善サポート案件の依頼等も有り、様々な案件に携わっていただくことが可能です。 （開発環境） インフラクラウドサービス：AWS 開発言語：Python 主要なライブラリ：Pandas, scikit-learn , PyTorch コード管理ツール：GitHub コミュニケーション管理ツール：Slack ドキュメント管理ツール：Google Drive、Notion タスク管理ツール/プロジェクト管理：JIRA ※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 最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進 AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供 柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れる Backend Engineerとして、JAPAN AIのプロダクト群のバックエンドシステムの設計・開発・運用をリード スケーラブルで堅牢なバックエンドアーキテクチャの設計・構築、AIエージェント技術や大規模言語モデルを活用した次世代プロダクトの技術基盤構築に取り組む 多職種チームとの協働を通じてプロダクトの価値向上に貢献 作業内容： AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用 大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装 リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) CI/CDパイプラインの構築・改善 コードレビュー・テスト自動化の推進 監視・ログ分析システムの構築 セキュリティ要件に基づいた実装・運用 機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ MLOpsパイプラインの構築・運用 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 開発プロセスの改善、自動化の推進 人物： コミュニケーション能力の高い方 ※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 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

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 ※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 -------------------------------- ■事業概要 当社はAIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。 ■期待する役割 Fullstack Engineerとして、プロダクト群のフロントエンドからバックエンドまで一貫した設計・開発・運用をリードしていただきます。 スケーラブルで堅牢なアーキテクチャの設計・構築、AIエージェント技術や大規模言語モデルを活用した次世代プロダクトの技術基盤構築に取り組むとともに、優れたユーザー体験を実現するフロントエンド実装、多職種チームとの協働を通じてプロダクトの価値向上に貢献することを期待しています。 ■業務内容 - AIプロダクト開発 　- AIプロダクトのフロントエンド・バックエンドシステムの設計・開発・運用 　- 大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装 　- TypeScript / React / Next.jsを用いたモダンなフロントエンド開発 　- リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 　- 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 - システムアーキテクチャ・インフラ 　- マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 　- 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 　- GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 　- データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) - フロントエンド開発 　- React / Next.jsを用いたSPAアプリケーション開発 　- TypeScriptによる型安全な実装 　- レスポンシブデザイン・アクセシビリティ対応 　- パフォーマンス最適化 (Core Web Vitals改善) - 開発プロセス・品質向上 　- CI/CDパイプラインの構築・改善 　- コードレビュー・テスト自動化の推進 　- 監視・ログ分析システムの構築 　- セキュリティ要件に基づいた実装・運用 - 機械学習・AI統合 　- 機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ 　- MLOpsパイプラインの構築・運用 　- 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 　- A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 - チーム協働・技術推進 　- 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 　- 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 　- 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 　- 開発プロセスの改善、自動化の推進

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ・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。

作業内容 ・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。 【技術環境】 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

作業内容 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。 ＜技術環境＞ 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 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。 ＜技術環境＞ 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 ・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。 【技術環境】 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 【特徴】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

作業内容 ・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。 【技術環境】 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 【特徴】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

作業内容 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。

作業内容 人工知能・データマネジメント・自然言語処理における開発をご対応いただきます。 ＜備考＞ フルリモート ＜基本時間＞ 10：00～19：00

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 ※他の技術の社内導入も歓迎いたします

作業内容 自社サービスから得られる大量の音声や画像などからマルチモーダルAIに取り組んで頂きます。メインは、アルゴリズム設計、開発、展開などAIの実装部分を担いますが、プロダクト開発で必要と思われる役割は幅広く関わって頂きます。 また、大学や外部パートナーとの共同研究を行うメンバーとしても人事領域における先端分野で活動いただく可能性があります。 【関わる領域】 ・コンピュータビジョン ・音声解析 ・自然言語処理 ・マルチモーダル解析 【利用技術】 言語：Python ライブラリ：PyTorch

作業内容 ・Pythonを用いた、AI/特定画像認識アプリ開発に携わっていただきます。

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 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 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 ◇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