PyTorch × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 9ページ目

作業内容 ＜概要＞ コンピュータビジョンを用いたドローンの自動制御や障害物回避技術の開発に関する業務です。 画像認識やDeep Learningなどを駆使し、安全安心な自動航行を実現させます。 潜在顧客は、日本だけでなく、シンガポール、ドバイ、ルクセンブルク、フランスなど全世界です。 またエンジニアはルワンダ、パキスタン、インド、アメリカなど、世界各国から来ています。 英語を使ったエンジニアリング経験を積みたい方、将来的に外資系企業のエンジニアになりたい方には最高の環境です。 ＜業務内容＞ コンピュータビジョンを用いたドローンの自動制御や障害物回避技術の開発 ＜使用言語＞ ・Python、C、C++、C# ・Linux Ubuntu ・Windows ・OpenCV、PyTorch、Tensorflow ・GitHub

作業内容 ・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

作業内容 ・現在開発をしている文字認識モデルをプロダクションに組み込むための 　開発業務をお任せします。 ・具体的な例としては、下記になります。 　‐機能開発、文字認識のためのクライアント処理およびサーバーの実装 　‐負荷軽減の仕組みの構築 　‐組み込みに関連する実装ならびにテスト

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト 【案件概要】 企業向けXRソリューションやイベント特化型メタバースプラットフォーム、空間演出、映像制作、ライブ制作、そしてそれらに関連するコンサルティングやビジネスプロデュースなど、幅広く事業を展開するスタートアップ企業様にて、センシング・ハードウェアエンジニアとしてご参画いただきます。 メンバーにはソニー・ミュージックエンタテインメント、チームラボ、乃村工藝社など、日本のエンターテインメントの第一線で働いてきた経歴を持つプロフェッショナルが多く在籍しています。 【業務内容】 ・3Dシュミレーションソフトウェアの作成 ・ハードウェアの作成 ・現場でのアプリケーションの設置・運用 ・エンターテイメント領域で活用できる技術の研究開発 【現在使用中の技術】 C++、Python、C#、Eigen、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、Qt、CMake、Conan、Unity、UnrealEngine、Blender、Arduino、ArduPilot 【求められる人物像】 ・自身で問題を提起し解決までできる ・自律的に業務/研究のプランを立て、関係各所とコミュニケーションを取れる ・必要に応じて現場に出れる ・業務以外にも自分の研究分野を持てる

作業内容 下記業務に携わっていただきます。 ・技術調査、要件定義、設計、実装、テスト ・AWSインフラ設計、構築 ・Pythonを利用したバックエンド開発（RestAPIのWEBシステム、Lambda、Glueなど） ※一部フロントエンドの開発に携わっていただく場合あり ⇒ML（マシーンラーニング）モジュールを利用するシステムを稼働するためのAWSの基盤構築、システム開発 ⇒新技術に関する技術調査・レポート作成

作業内容 AIを活用した様々なプロダクトを展開しているクライアント。 本ポジションではプロダクトの可用性を高めるため、インフラ設計・構築、ISMSに関する各種対応や既存プロダクトのリファクタリング、新規機能追加時のテスト、テストツールの導入などをご担当いただきます。 【業務内容】 ・クライアントシステム開発におけるAWSインフラ設計・構築・運用 ・ISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）の企画・構築・運用 ・サービスのリファクタリング ・テストツールの導入 ・既存システム改善および改善に向けた技術調査＋導入 ・ステークホルダーとのQCD調整 等 【技術環境】 ＜プロダクト開発部＞ 言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js 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 プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜R&D部門＞ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn ※データベース以降はプロダクト開発部と同様

作業内容 ・Pythonを用いたAI画像認識ソフトウェア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。 　‐デバイスやサーバーの構築、開発、アルゴリズムやロジックの改善 　‐AIカメラなどで収集された画像やデータをAIを用いて解析　　　　　 　-推論活用するデバイスやサーバの構築 　‐AIの改善のための教師データ整理を含む学習環境の構築やアルゴリズム、ロジックの改善

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ 場所:フルリモート(都内) 面談:1回 作業時間:10:00-19:00 【案件概要】コミュニケーションツールの開発(バックエンド) オンラインでの営業活動の成果を最大化させるSaaSサービスの開発 -機能設計・実装・テスト並びに各技術選定 -安定したサービス提供のための改善及び新しい技術の利活用、パフォーマンスチューニング等 -適切なバックエンド・データベース設計 -新規ロジックのテストの記述 【環境】: フロントサイド:TypeScript,React,Next.js,TailwindUI サーバーサイド:TypeScript,Apollo aiサーバーサイド:Python,PyTorch,wav2vec データベース:PostgreSQL,Firestore ソースコード管理:GitHub プロジェクト管理:GithubProjects インフラ:GCP CI/CD:GitHubActions,GoogleCloudBuild AI学習:AzureML,GoogleAIPlatform ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 ・データを活用した人材活用向けのWebアプリケーションの開発に 　携わっていただきます。 ・フェーズとしては、上流工程からご担当いただきます。 ※具体的にご担当頂く作業領域はご経験に応じて変動いたします。

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 大規模言語モデル（LLM）を活用した開発に特化した企業様のチームの一員として、クライアントのサービス開発を行っていただきます。 自由度が高いですが、かなりスピード感が早いため、ご自身でボールを拾いに行く姿勢がある方がマッチします。 【業務内容】 ・LLMを活用したシステムの設計、開発、実装 ・既存のLLMモデルのファインチューニングと最適化 ・LLMを用いたアプリケーションのプロトタイプ開発 ・LLM関連の新技術調査と導入検討 ・他部門（プロダクトマネージャー、データサイエンティストなど）との連携

作業内容 同社では製造メーカー、小売流通業者、物流業者などのお客様へ 物流センター（倉庫）での入出庫や在庫管理を支援するパッケージソフトウェアなどを開発・導入しています。 今回は新製品開発を行うに辺り、 実装とチームのリードもでき、ゆくゆく正社員となって頂ける方を募集しております。 具体的には、以下業務をお任せしたく存じます。 ・テクノロジー関連の戦略/ロードマップ策定 ・新製品開発の企画と開発 ・要件定義などを含む開発ディレクション ・チームメンバーの管理/フォロー ■技術スタック 言語：TypeScript, JavaScript, Node.js, Python ライブラリ/フレームワーク：Next.JS, NestJS, React Native, Chart.js, D3.js, Pandas, PyTorch インフラ：AWS, GCP/Firebase(FCM) その他：CI/CDおよびDevOps（Docker, GitHub Actions, Terraform） 開発手法：アジャイル開発

作業内容 ・大手企業にて、医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　場合によっては本開発まで、フルスタックな立ち位置で携わって頂きます。 ・PoCや本開発を進める中で、必要があれば、シリコンバレー、ラボ、 　ベンチャーと協業することもございます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-SPAの設計と開発（React、TypeScript） 　-AWS Lambda（Python） 　-サーバーレス構成のマイクロサービスの設計と実装 　-ネイティブアプリの設計と開発（Swift、Kotlin、Flutter） 　-モック段階からの機能実装アイデア出し 　-WebGLを用いたグラフィク開発やIoTデバイスを用いた開発 　-AIモデル開発、アルゴリズム選定、アノテーション、チューニング 　-テスト ※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 ・教職員の業務等を中心とした学校教育のDX化を担う、 　新規プロダクト開発における開発業務をお任せします。 ・具体的な例としては、下記になります。 　‐新機能開発における要件定義から運用保守まで

作業内容 ■企業情報 社会産業インフラを支える業務アプリケーションの開発を行っています。 ■募集背景 現在、新規事業としてXR,AI技術を活用したソリューション開発を進めております。 実際にプロジェクトも発足しており、PMと協力し、新規ソリューション開発の、企画～実装～試験～運用まで担っていただける方を募集しております。 ■業務内容 XR技術はスマートフォンやスマートグラス等の普及により一般化しつつありますが、エンタープライズ領域への適用はそれほど進んでいません。社会産業インフラDXという観点から、従来業務をXR,AI技術を用いたサービスを用いて改革すべく、サービス企画、実装、試験、運用までお任せいたします。 ■具体的にお任せしたいこと ・XR技術を用いたサービスの全体像をPMと共に検討し、技術面での実現可能性の検証 ・サービスの要件から設計・実装・試験の計画立案～実施 ・サービス運用を通じてフィードバックを取得し、サービスの更なる改善活動 ■組織体制 約60名（開発グループ）

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- 【企業】 企業の情報セキュリティ対策を支援するソフトウェアの開発を行う企業です。 「セキュリティコンプライアンス領域」と呼ばれる、現時点では非常にニッチですが、 これから大きく成長していく領域でサービスを提供しています。 【業務内容】 ・生成AIおよびLLMを用いたプロダクトの設計・開発・実装 ・技術的な問題の解決および新しい技術の調査・導入 ・クロスファンクショナルチーム（開発、デザイン、マーケティングなど）との連携 ・顧客ニーズの分析とプロダクトへのフィードバックの反映 ・プロジェクト計画の作成、進捗管理、リソース管理、品質管理 【環境】 ・インフラ: AWS ・コンテナ管理: Amazon ECS (Fargate) ・データベース: Aurora MySQL ・ソースコード管理: GitHub ・CI/CD: CircleCI, GitHub Actions, CodeBuild, CodeDeploy ・構成管理 (IaC): Terraform ・開発言語(フレームワーク): Ruby on Rails, Go lang, React ・脆弱性管理: yamory, AeyeScan, 手動診断 ・プロジェクト管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・エディタ指定なし 【その他】 ・PC自前 フレックスタイム制

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- 【企業】 企業の情報セキュリティ対策を支援するソフトウェアの開発を行う企業です。 「セキュリティコンプライアンス領域」と呼ばれる、現時点では非常にニッチですが、 これから大きく成長していく領域でサービスを提供しています。 【業務内容】 ・生成AIおよびLLMを用いたプロダクトの設計・開発・実装 ・技術的な問題の解決および新しい技術の調査・導入 ・クロスファンクショナルチーム（開発、デザイン、マーケティングなど）との連携 ・顧客ニーズの分析とプロダクトへのフィードバックの反映 ・プロジェクト計画の作成、進捗管理、リソース管理、品質管理 【環境】 ・インフラ: AWS ・コンテナ管理: Amazon ECS (Fargate) ・データベース: Aurora MySQL ・ソースコード管理: GitHub ・CI/CD: CircleCI, GitHub Actions, CodeBuild, CodeDeploy ・構成管理 (IaC): Terraform ・開発言語(フレームワーク): Ruby on Rails, Go lang, React ・脆弱性管理: yamory, AeyeScan, 手動診断 ・プロジェクト管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・エディタ指定なし 【その他】 ・PC自前 フレックスタイム制

作業内容 ・DX人材向けプロダクト開発にバックエンドエンジニアとして 　携わっていただきます。 ・技術で開発をリードしていただき、仕様や設計から 　コーディングまでご担当いただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 　‐技術やアーキテクチャ選定 　‐開発チームの生産性の向上 　‐コードレビューを通じた品質管理 　‐Ruby on Rails、Laravel、Flask等を使ったWebアプリケーション開発 　‐開発チームの技術的なチャレンジの推進

作業内容 ■業務内容 同社では呼吸・睡眠領域の既存事業を行っており、 Webアプリにおける学習させるデータを取り直す作業を行っていただきたいです。 新たに取り直すのは同社で行いますので、 取得した音声波形データの加工をお願いしたいです。 (SQLやETLツールができたら尚よしです) 具体的には ①正解ラベルつき音声データの加工プログラム作成とテスト └周波数フィルタ処理、特徴量抽出、学習用データの加工調整等 ➁機械学習モデルの検証用プログラム作成とテスト └アルゴリズム検証用プログラム開発、モデル性能評価と改善作業 ③機械学習モデルの実環境テストとモデル再学習 └アルゴリズム性能・再現性向上の為の検証用データ収集とモデル再学習作業 ・メンバー：3名（PM、PMO、実務担当者） ※実務担当者様と一緒に作業していただくイメージです。 ・参画スケジュール：即日～9月末 ※10月のローンチを予定しております。 ■募集背景 同社では2024年2月から現在までver.1.0の開発を進めておりますが、 当初予定していたものと比較すると結果が芳しくなく、 分析・解析したデータをデータサイエンティスト視点で より深く考察できる方に入っていただき、Ver1.1のローンチに向けて開発を進めていただきたい次第です。

作業内容 概要： 業種問わず、画像認識を活用した業務改善サービスを顧客へ提供されている会社です。 具体的には自社構築したAIサービスをjetsonへデプロイし、導入先のラインへ組み込みを行っています。 当サービスをPOC～実運用までの工程において内製化を目指していますが、ナレッジが足りていない状況です。 業務内容： 顧客ごとのアーキテクチャ仕様書作成及び、提案内容のバリエーションを提示いただけるエンジニアリングアドバイザーを探しております。 基本設計～テストの手を動かすフェーズは社員側で対応します。 内製化を目指すために社員へ仕様書の作成方法や留意すべき点を説明、QA対応をお願いします。 内製化が進めば、社員側で作成した仕様書の壁打ち業務、QA対応に移行していく想定です。 開発環境： Python、Pytorch サービス提供先の環境によってC++, C#などのWindowsアプリケーションの構築（コンバート）が必要 体制： PM　1名 データサイエンティスト　2名 フロント/バックエンドエンジニア　1名 稼働時間イメージ： 週1回のmtg　2時間/回 説明資料作成で4～8時間/週

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ 音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発 開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入 音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 国際会議、論文などによる技術調査 モデリング設計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 ・大手企業にて、医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　場合によっては本開発まで、フルスタックな立ち位置で携わって頂きます。 ・Flutterを用いたアプリ開発をメインで行っていただきます。

作業内容 ・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務 ・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証 ・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見 　- 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定 　- 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得 　- 上記実装を用いた精度評価実験 　- 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告 ・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証 　・社内関連部門と連携した、新技術の商用化 　・外部研究機関との連携プロジェクトの主導 　・論文発表等のアウトリーチ活動 ・新技術の研究・開発　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 【組織】 R&D部門への配属を予定しております。 R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてプロジェクトマネージャと連携しながら、 実践的かつ最適な技術の選定・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ ・音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発 ・開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入 ・音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 ・国際会議、論文などによる技術調査 ・モデリング設計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 等 ≪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ます。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃり、 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、 既存の音声認識モデルの改造ではなく、自社モデル生成の研究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 例1：図面解析 パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う 図面からの自動情報抽出図面の高解像度処理類似図面検索図面からの自動工程分解図面からの自動設計ミス検出 例2：サプライチェーンデータ分析 発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。 課題設定と仮説構築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 【開発環境】 利用言語: Python, Rフレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colabコミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

作業内容 R&D部門のAIリードエンジニアとして以下業務をお任せします。 自社大規模言語モデルの研究開発 機械学習に関連する応用研究開発およびソフトウェア開発 PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント プロダクト開発チーム及びビジネス部門との仕様調整 仕様調整、課題提案、QCD調整などのクライアントとのコミュニケーション など ※提案から運用までのフェーズにおいて、顧客のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、顧客と共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値ある方向に推進いただきます。 【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 資産運用系アプリ開発にデータエンジニアとして携わっていただきます｡ 具体的には以下の作業を想定しております。 　- データ活用をスムーズに行うためのデータ基盤開発やETL処理の実装 　- データを活用した機能開発(e.g. レコメンド開発)

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- ■企業概要 弊社は創業以来、 AI（人工知能）及びML（機械学習）を活用し、生産性を飛躍的に向上させる事業を創ることを目指しています。 日本のマクロ環境を鑑みると、少子高齢化が進み労働力人口が大きく減少しており 他の先進国と比較してもGDPの伸び悩みが予想されています。 最先端のAI技術を用いて、生産性の向上を後押しするプロダクトを産み出すことで これらの課題解決に寄与すべくミッションを定めています。 ■業務内容 ・最新AI技術の追跡: Whisperのような音声認識モデルやGPT-4のような大規模言語モデルの最新技術動向に追従し、学習し続けます。 ・モデル微調整: 学習済みAIモデルのパフォーマンスを評価しながら、動画・音声データの処理方法を微調整することで 　ユーザデータに合わせた最適なパフォーマンスを引き出します。 ・AIモデル組み込み開発: AIモデルの調整だけではなく、サービスに組み込む開発まで行います。 ・CI/CDパイプライン: AIモデルをサービスとしてデプロイするためのCI/CDパイプラインを 　設計、構築、および維持し、効率的なデプロイを実現します。 ・パフォーマンス監視: AIモデルのサービス上でのパフォーマンスを監視し、問題が発生した場合に対処します。 ・MLOpsプロセス: MLOpsプロセスを構築し、AIモデルの開発とデプロイメントを効率化し 　品質を確保するための仕組みを構築します。 ・クラウドベースのAIサービス: GCP、AzureなどのクラウドベースのAIサービスを最大限活用し、MLOpsプロセスを効率化します。 ※以下各ポジション共通※ ・ドキュメンテーションの作成と更新、技術的な知見の共有 ・チームメンバーや他部署との連携、技術的なリーダーシップの提供 ・最新技術動向の追跡と学習、新しい技術の採用 ■使用ツール ・コミュニケーション：Slack ・プロジェクト管理：Jira / Github ・ドキュメント管理：Notion / Miro ■開発環境 Lang：Python AI/ML：Whisper AI/ML：PyTorch AI/ML：GPT Infra：ShellScript Infra：Terraform Infra：Docker Infra-GCP：Cloud Pub/Sub Infra-GCP：Google Cloud Storage Infra-GCP：Google Kubernetes Engine Infra-Azure：Azure OpenAI Service ■求める人物像 Stack Bricks - レンガを積み上げる ・中長期的視野を持って仕事に取り組める方 ・お客様の声に真摯に向き合える方 ・継続と安定を重視して成果を出せる方 Trust, Respect, Giving - 信頼、尊重、Giveの精神 ・相手を思いやり、適切なコミュニケーションを大切にする方 ・部署を超えて、働く仲間の事を深く理解しようとする方 ・チームと事業の成長に貢献する意欲が強い方 Learning Professionals - 学び続けるプロフェッショナル ・結果にコミットし、常に学びつづける方 ・高い目標を持ち、業界トップレベルを目指す方 ・謙虚な姿勢で、自己とチームの成長を追求する方 ■働き方 稼働開始：相談 稼働場所：初日含めフルリモート 稼働時間：原則10:00〜19:00（相談） PC貸与　：無（OS不問） 選考フロー：書類選考/技術面談/コーディングテスト/オファー面談（想定）

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- ■企業概要 弊社は創業以来、 AI（人工知能）及びML（機械学習）を活用し、生産性を飛躍的に向上させる事業を創ることを目指しています。 日本のマクロ環境を鑑みると、少子高齢化が進み労働力人口が大きく減少しており 他の先進国と比較してもGDPの伸び悩みが予想されています。 最先端のAI技術を用いて、生産性の向上を後押しするプロダクトを産み出すことで これらの課題解決に寄与すべくミッションを定めています。 ■業務内容 ・最新AI技術の追跡: Whisperのような音声認識モデルやGPT-4のような大規模言語モデルの最新技術動向に追従し、学習し続けます。 ・モデル微調整: 学習済みAIモデルのパフォーマンスを評価しながら、動画・音声データの処理方法を微調整することで 　ユーザデータに合わせた最適なパフォーマンスを引き出します。 ・AIモデル組み込み開発: AIモデルの調整だけではなく、サービスに組み込む開発まで行います。 ・CI/CDパイプライン: AIモデルをサービスとしてデプロイするためのCI/CDパイプラインを 　設計、構築、および維持し、効率的なデプロイを実現します。 ・パフォーマンス監視: AIモデルのサービス上でのパフォーマンスを監視し、問題が発生した場合に対処します。 ・MLOpsプロセス: MLOpsプロセスを構築し、AIモデルの開発とデプロイメントを効率化し 　品質を確保するための仕組みを構築します。 ・クラウドベースのAIサービス: GCP、AzureなどのクラウドベースのAIサービスを最大限活用し、MLOpsプロセスを効率化します。 ※以下各ポジション共通※ ・ドキュメンテーションの作成と更新、技術的な知見の共有 ・チームメンバーや他部署との連携、技術的なリーダーシップの提供 ・最新技術動向の追跡と学習、新しい技術の採用 ■使用ツール ・コミュニケーション：Slack ・プロジェクト管理：Jira / Github ・ドキュメント管理：Notion / Miro ■開発環境 Lang：Python AI/ML：Whisper AI/ML：PyTorch AI/ML：GPT Infra：ShellScript Infra：Terraform Infra：Docker Infra-GCP：Cloud Pub/Sub Infra-GCP：Google Cloud Storage Infra-GCP：Google Kubernetes Engine Infra-Azure：Azure OpenAI Service ■求める人物像 Stack Bricks - レンガを積み上げる ・中長期的視野を持って仕事に取り組める方 ・お客様の声に真摯に向き合える方 ・継続と安定を重視して成果を出せる方 Trust, Respect, Giving - 信頼、尊重、Giveの精神 ・相手を思いやり、適切なコミュニケーションを大切にする方 ・部署を超えて、働く仲間の事を深く理解しようとする方 ・チームと事業の成長に貢献する意欲が強い方 Learning Professionals - 学び続けるプロフェッショナル ・結果にコミットし、常に学びつづける方 ・高い目標を持ち、業界トップレベルを目指す方 ・謙虚な姿勢で、自己とチームの成長を追求する方 ■働き方 稼働開始：相談 稼働場所：初日含めフルリモート 稼働時間：原則10:00〜19:00（相談） PC貸与　：無（OS不問） 選考フロー：書類選考/技術面談/コーディングテスト/オファー面談（想定）

作業内容 クライアントでは「商品名○○」など、クライアントの提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システム「●●」を運用しております。 今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。 クライアントのデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 技術環境 ＜プロダクト開発部＞ 言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js 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 プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜R&D部門＞ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn

作業内容 ■概要 　「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援 ■工程 　2023/02~2024/03：概念設計、（研究の）要件定義 　2024/04~2024/06：信用スコアリング機能試作開発準備 　2024/07~2024/11：信用スコアリング機能試作開発（評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し） 　2024/12~ ：信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価 ■業務内容 ・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント（機能）である、多様な環境の多様なデバイスからコンテキスト情報を収集するETL機能の研究開発の支援 　- （主要な作業）方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価 　- （発生可能性のある作業）評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新 　　　 ※追加や変更が発生する可能性あり ※重視する点を★としています 　AIフレームワーク ：★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補 　コンテキスト収集用途 ：★Fluentd★ FluentBit 　プログラム言語（メイン） ：未定 　プログラム言語（採用可能性あり）：Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け 　DB（Tobe） ：★YugabyteDB等のNewSQLが候補 　DB（単一環境での試作段階）：PostgreSQL, MySQLほか（こだわらない） 　DPU ：NVIDIA BlueField-2 DPU 　OS ：AlmaLunuxほか 　その他開発に利用するツールや環境：Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか

作業内容 同社が提供されている各種サービスをひとつのIDで使用できる 自社統合管理システムを運用していらっしゃいます。 今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、 統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。 具体的な業務内容は、以下となります。 ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 ≪開発環境≫ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn 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ます。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃるなかで、 様々な種類・形式のデータを取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、 この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアを募集していらっしゃいます。

作業内容 同社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、 CTO・プロジェクトマネージャー等と連携していただきながら、以下業務をお任せいたします。 ・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般/プロンプトエンジニアリング ・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発 ・PoC および PoC によって実行確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 ・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント ・他部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等 ≪開発環境≫ 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ます。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃり、 自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、 自社大規模言語モデルの開発推進および、より効率的な活用の実現に向けて、 同社事業を推進してくださる方を募集されていらっしゃいます。

作業内容 MLエンジニアが開発した機械学習、深層学習のアセットを容易にデプロイし、 スケーラブルなWebAPIとして提供するためのプラットフォームの設計・実装をご担当いただきます。 実装にあたっては自身での実装の他、チームメンバーのコードレビューも行っていただきます。 機能拡張の方向性についてはユーザーとの対話を元に、プロダクトマネージャーやTech Leadと協議しながら決めます。本ポジションの方にも、実装のみならず機能拡張の方向性の議論にも積極的に参加していただけます。

作業内容 ・データサイエンティストとして、下記作業をお任せします。 　-脳波AIモデル構築及び脳波データ解析 　-脳波データ解析基盤の構築 　-ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 　-統計解析（分散分析）、機械学習モデル構築（画像分類課題、回帰予測） 　-解析結果のサマリレポートの作成 　-業務を高速且つ効率的に進めるAI開発基盤の構築 ・開発環境は以下になります。 ■使用言語 [開発] Ansible(on-premisses), Terraform(AWS/GCP), Serverless Framework(AWS), Python(Server), Go(Server), Kotlin(Android), C++(Android) [解析] Python, R, MATLAB ■使用ツール、フレームワーク 開発：Docker, Git 開発(Cloud)：AWS Lambda, AWS Fargate 解析：Kubeflow Pipelines, MLflow, JupyterLab, R-Studio, MATLAB, SPSS Statistics 解析(機械学習)：H2O-3, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 解析(Cloud)：GCP Vertex AI, GCP AI Platform

作業内容 ・現在開発をしている文字認識モデルをプロダクションに組み込むための 　開発業務をお任せします。 ・具体的な例としては、下記になります。 　‐機能開発、文字認識のためのクライアント処理 　‐負荷軽減の仕組みの構築 　‐組み込みに関連する実装ならびにテスト

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 大手通信事業者様向けのモバイルペイメント関連業務において、加盟店管理をはじめとした業務プロセスの効率化・自動化を目的とし、生成AIを活用したPoCおよび実運用レベルのシステム開発を推進いただきます。 業務部門・AIコンサルタント・開発チームの間に立ち、DifyやCursorなどの最新ツールを活用しながら、PoCから開発、リリースまでを短いサイクルでご対応いただきます。 主な業務内容は以下の通りです： ・生成AIを活用した業務効率化の企画・設計・実装 　- 例：Difyによる加盟店審査業務の自動化PoC～本導入 　- 例：Cursor等を活用したプロジェクトマネジメント業務の効率化 ・必要に応じたLLMモデルの最適化・チューニング ・アプリケーションプロトタイプ開発（バックエンド～フロント含む） ・AIコンサルタントや業務部門との連携・仕様調整支援 ・PoC段階から基盤・データ連携・フロント構築までの一貫対応 ・効果測定（KPI設計・評価） ※一定の生成AI基盤は整っておりますが、必要に応じて改善等が発生いたします。 ※検証・開発・リリースを短期間で繰り返すスタイルです。 備考： ・2025年5月～参画可能な方を優先いたします ・終了時期は未定ですが、複数案件が並行しており長期継続の可能性がございます ・クライアントのセキュリティ要件により、貸与PCをご利用いただく場合がございます

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 特定業界における企画プロセス全体をAIで支援するプロダクトに関する開発案件でございます。リサーチから企画立案、検証、提案に至るまで、AIが一貫してサポートする仕組みを構築しております。 現在は社内PoCフェーズで、プロダクトは12の機能モジュール（例：Researchモジュール、Predictモジュール等）に分けて設計されており、それらを自然言語指示によってフロントUIから統合的に連携させる形を想定しております。 主な業務内容は以下の通りです： ・リサーチモジュールの実装 　- 定量データ収集・分析パイプラインの構築 　- Python／pandasを用いた統計分析処理の実装 　- 分析結果提供用APIエンドポイントの開発 　- データ可視化機能（地図・グラフ等）開発 ・その他追加モジュールの実装（状況に応じて） 　- LLMを用いた定性分析系モジュール開発 　- 必要に応じたデータクローリング処理の実装 ・技術スタック選定・実装 　- Difyプラットフォームでのワークフロー設計とAPI構築 　- LangChainベースのエージェント開発 　- またはFastAPI等を用いたバックエンド構築 ・7月以降のフェーズ2に向けた準備 　- 最小限のフロントエンドUI設計 備考： ・2025年5月より参画可能な方を優先しております ・終了時期は未定ですが、複数案件を含む長期継続の可能性がございます ・年内はPoCフェーズ（フェーズ1を6月末まで、フェーズ2を7月以降に予定） ・プロダクト体制：PdM 2名（メイン1名＋サブ1名）、デザイナーはフェーズ2より参画予定

作業内容 新規プロダクトのコアコンピタンスとなる機能を、 LLMやMLの技術を使い、PoC、R&D、プロトタイプ実装などの工程を経て、 技術検証および社会実装するまでをご担当いただきます。 創業当初よりナレッジマネジメントを徹底の上で建設部材調達の実業を遂行することで、 従来は属人化され取得が困難であった設計図面や仕様データなどのアセットを社内にて保有しています。 これらのデータを利活用し、新たな価値を産出することで、 建設業全体の最適化に貢献することをミッションとしていただきます。 【具体的な業務】 ・生成AI/LLMおよび独自AIを利用したPoC設計、開発 ・社会実装のためのプロトタイピング ・Biz、PdM、PjMとのコラボレーション ・PoCした技術のデモンストレーションと、レポートの作成・プレゼンテーション ・顧客や社内からの設計図関連ニーズの把握と、それに基づく具体的な開発目標の設定 ・機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握 同社は建設業を最適化することを目指すスタートアップ企業です。 建設業全体の最適化を目指しつつ、現在は「建設部材の調達」領域で事業を展開しています。 同社ならではの特徴として、建設部材メーカー機能とITテクノロジー開発機能の両方を備えており、 業界の現場に入り込みながら実務有効性のあるプロダクト開発を推進することを実現しています。 現在、テクノロジー開発部では、社内ナレッジを業界展開する建設ドメインでのVerticalSaaSや、 建設業界に持続的な調達サプライチェーンを構築するためのサプライチェーンマネジメント基幹システムなど、 複数のプロダクトにおいて0→1での企画・設計・開発しています。 ▼正社員切り替え 開発メンバー14名中インハウス2名と少ないため、 参画後に正社員切り替えをご検討いただける方を募集しております。

作業内容 機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、クライアントが展開するB2B SaaSプロダクトの価値を高めるデータサイエンティストをお任せいたします。 どのプロダクトにおいても、自社で収集、保有する経済情報コンテンツ（各種企業情報やアナリストレポート）をはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、プロダクトの価値を高める挑戦を続けています。 私たちは機械学習モデルをプロダクトとしてデプロイし、ユーザに価値を届けることに重点を置いています。モデルのチューニングによって精度を追い求めるだけではなく、データの蓄積から学習パイプラインや精度改善のループ構築、予測APIの提供までの全てを一気通貫で設計、実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練・デプロイパイプライン構築、API開発といった一連の開発業務が主となります。ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、最先端の学術理論を取り入れながら、サービスや事業に貢献する、ということが求められる案件です。

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- 【企業】 弊社は、世界中の全ての人が自分自身のパーソナル人工知能を持つことによって、 労働（ Lavoro）から解放され、 創造的でアーティスティックな営み（Opera） に 没頭することができる世界を実現するための研究開発を行ってい ます。 【業務内容】 LLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CEO・プロジェクトマネージャー・AIエンジニア等と連携しながら、自社LLM（大規模言語モデル）や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ ・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般 ・自社大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発 ・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 ・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント ・プロダクト開発チーム及びビジネス部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等 【環境】 Python / TypeScript / Dart / PyTorch / HuggingFace / SpeechBrain / scikit-learn / Vue.js / Nuxt.js / Node.js / Flutter / AWS / GCP / Azure / Cloud Firebase / Cloud Functions / Zoom / Slack / Google Workspace / Notion / JIRA / AWS / GCP / Azure / Cloud Firebase 【その他】 リモート： リモートワーク可能。 ▼求める人物像 ・労役をなくし創造的な仕事にのみ集中できる世界を1日でも早く実現するというMissionに向けて、スピード感とプロ意識を持って働ける方 ・世界に広げるべき徹底した効率化を常に模索し続けられる方 ・やるべきと決めたことを即実行できる方 ・できないを証明するのではなく、できるに変えるようにアイディアを出し実行できる方 ・高度なビジネスコミュニケーションスキル（ファシリテーション・プレゼンテーション・ネゴシエーション）をお持ちの方 ▼就業時間 10:00～18:00