・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" ◼️使用技術 ・Google Cloud Platform ・Python -Jupyter notebook ※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。
・何らかの業界にて、機械学習等のデータ分析案件における設計、実装、テスト、運用経験または、意思決定のためのデータ分析案件への従事経験 ・機械学習に関連する基礎的な代数・確率・統計知識 ・AWS/GCPの利用経験
・コンピュータサイエンス、コンピュータエンジニアリング、科学(物理学または数学)、またはその他の関連する専攻で理学士以上の学位を取得されている方 ・プロダクト開発/MLチームを率いてプロジェクトを推進した経験 ・機械学習関連の学会、カンファレンス及びイベント等への登壇・寄稿経験 ・DeepLearning(特に画像・自然言語系)の実装・リサーチ経験 ・強化学習の実装・リサーチ経験 ・適切な実験計画を設計した上でのA/Bテストを推進した経験 ・MLOpsの経験 ・英語でのコミュニケーションが可能な方
1回
2023年3月21日
※募集中の案件だけでなく過去の募集案件を中心に掲載しております。
※ プロフィールのスキル・ご経験や地域によっては案件が少なく、メールが配信されない場合がございます。
【クラウドエンジニア(その他クラウド)】【業務委託(準委任)】統合データウェアハウスの運用案件【ビジネスカジュアル】
【クラウドエンジニア(AWS)】【業務委託(準委任)】バックエンドエンジニア・データエンジニア
【クラウドエンジニア(AWS)】自社サービス/データ活用・データ基盤構築
【Python(Web開発系)】【業務委託(準委任)】プログラムの保守改修及び新規開発
【Python(データ分析系)】【業務委託(準委任)】ファイナンシャルプランナーマッチングサービス開発【外国籍OK】
【Python(Web開発系)】【業務委託(準委任)】バックエンドエンジニア
【Python(データ分析系)】【業務委託(準委任)】データエンジニア(フルリモート・週4日)
【クラウドエンジニア(AWS)】某グループ会社アパレル会社向け/システムのインフラ構築支援
【クラウドエンジニア(AWS)】【業務委託(準委任)】データ基盤整備
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エンジニアがフリーランスエージェントを選ぶコツ
スキルや言語、稼働可能な日数に特化してフリーランス案件を紹介してくれるエージェントもあるため、自らの希望に合った案件があるかを考慮してエージェントを選ぶことがおすすめです。フリーランスHubでは、フリーランスエージェントの各特徴やおすすめポイントの閲覧、エージェントへの応募を一括で行うことができます。フリーランスHubからエージェントのフリーランス案件に応募した際の流れについて
フリーランスHubからエージェントのフリーランス案件にご応募頂いた後、各エージェントからのメールや電話などで日程調整を行った後、一対一のカウンセリングでスキルや希望の働き方をエージェントの担当者の方からヒアリング、その後希望にあった企業と商談し、案件に参画して頂きます。フリーランスエージェントとクラウドソーシングサイト(サービス)の違い
フリーランスエージェントは企業の案件とフリーランスを検討している人のマッチングをカウンセリングや営業代行を通してサポートするのに対し。クラウドソーシングはサイト上で直接案件を探すものになります。クラウドソーシングサイトを利用する際は、フリーランスと発注者が直接プラットフォームでやり取りするため、エージェントによるサポートはありません。フリーランスHubではフリーランスエージェントの保有する案件を多数掲載しています。