TensorFlow × 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 ■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 ・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 ■作業内容 ・営業・CS・デザインチームと伴走しながらの課題解決 ・デザインデータを中心とする各種データ管理基盤の構築 ・データを有効活用するためのツールやWebAPIの設計・開発 ・開発運用効率を高めるためのDevOpsやMLOpsの整備 ■開発環境 構成管理: GitHub, AWS CodeBuild, Code Deploy, Code Pipeline プロジェクト管理: Notion, GitHub コミュニケーション: Slack, Zoom, Discord クラウド: AWS, GCP, Azure ※メインはAWSで、GCPやAzureは一部ML系サービスを利用 バックエンド: Python, AWS CDK, API Gateway, Lambda,ECS(Fargate) etc ... DB: RDS, DynamoDB, Elasticsearch フロントエンド: Nuxt.js, TypeScript, AWS Amplify Console AI/ML/データ分析: Python, TensorFlow, Keras, GCP, Azure, Athena etc ...

作業内容 【会社概要】 AIテクノロジー領域の企業様です。 受託開発を中心に、コンサルティング、拡大フェーズであるテスト品質向上AIアプリを展開しております。 企業として8期目となり、IPOに向けて準備段階のフェーズになります。 【事業内容】 ・「経営＆IT」コンサルティング ・アプリケーション開発 ・アプリケーション運用サービス 【業務内容】 ■お任せしたいこと概要： ・自社テスト品質向上AIアプリの新規開発 ・サービス導入後のエンハンス └フロントエンド及びバックエンドの開発をタイミングに応じて適宜対応していただきます。 具体的には、 ・既存機能のエンハンスにおける要件定義、設計、開発 ・新規機能開発における要件定義、設計、開発 ・プロダクトの導入案件で発生した改修要望の対応　など ■案件補足 初回契約更新時、正社員へと切り替えていただきます。 ■募集背景・課題 自社プロダクトである、テスト自動化AIアプリは特許を取得しております。 既に大企業の導入が始まり、これから更に加速していく予定です。 IPOに向けて、自社サービスのシェア拡大を目指していくために、 開発エンジニア方に参画していただく必要があります。

作業内容 ・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 　携わっていただきます。 ・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 　-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 　-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 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 ソーシャル経済メディアを運営しているお客様の案件になります。 機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、お客様が展開する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募集します。 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。 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ています。

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 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 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 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募集します。 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ています。

作業内容 農業系LAI簡易推定について植物の葉っぱの面積を画像認識で測る画像系AIモデルを開発するプロジェクトに参画していただける方を募集しています

作業内容 生成AIを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。

作業内容 【概要】 ・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析 (中期でLLMモデルが必要と想定している） ・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価 【ポジション】 ・データサイエンティスト ・データエンジニア

作業内容 【概要】 ・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当 ・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的 ・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発 ※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション 【業務内容】 ・技術開発 -機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 -技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施 -モック開発 ・組み込み -モック開発からシステム開発へのブリッジ -実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト 【環境】 ・Python、Javascript、Typescript ・Azure、AWS ・postgresql ・github

作業内容 AIヘルスケアアプリの開発エンジニア 大手建設会社の新規事業案件