・求 人情報一括検索システムにおける機械学習・生成AIを活用したサービス改善やプロダクト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。 - 機械学習モデルの設計・開発・運用(検索ランキング、レコメンド、需要予測など) - 生成AI(LLM)を活用した新機能の開発・プロダクト実装 - 自然言語処理技術を用いた求 人情報の解析・分類・マッチング精度向上 - DX推進に向けた社内向けAIアプリ・ツールの企画・開発 - A/Bテストの設計・効果検証による継続的なモデル改善 - MLOpsパイプラインの構築・運用
・機械学習モデルの設計・開発・運用経験 3年以上 ・Python を用いた機械学習・深層学習の実務経験 ・TensorFlow / PyTorch などの深層学習フレームワークの使用経験 ・検索、レコメンド、自然言語処理のいずれかの領域での実務経験
・LLM(大規模言語モデル)を活用したアプリケーション開発経験 ・RAG、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリングの実務経験 ・MLOps(モデルのデプロイ・監視・再学習パイプライン)の構築経験 ・Vertex AI / SageMaker などクラウドML基盤の利用経験
1回
2026年3月10日





レバテックでの実績がある企業の案件でございます。 データサイエンスの経験を活かすことができます。 新しいアイディアや技術を積極的に導入し、 経験豊富なメンバーと成長が出来る環境でございます。 スキルアップされたい方、長期的に参画されたい方にオススメの案件です。 リモート作業を導入しております。 ※現場作業のできる方は大歓迎です。
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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。フリーランスの将来性やニーズ
フリーランスは契約期間が定まっているため、企業は経営や事業の状況に合わせて必要な人材配置を実施できるため、今後の流動的な事業環境においても需要が高まると予想されています。業務委託契約でフリーランスを受け入れる企業は増加しており、今後もニーズが高まる傾向にあります。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。