機械学習基盤の設計と構築(Training pipeline, Serving, Monitoring など) 機械学習(特にレコメンデーション)を用いたプロダクトの設計・開発 要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード 運用フロー、実験管理の自動化・効率化 システムの信頼性 / 品質の向上 【開発環境】 開発言語: Python インフラ: Google Cloud 分析・モニタリング基盤: BigQuery, Tableau, Looker Studio その他: Crashlytics, Docker, GitHub, Terraform, Slack, Figma, Notion ※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~
・スタートアップやメガベンチャーなどの事業会社での就業経験2年以上 ・機械学習基盤(Training pipeline, Serving, Monitoring など)の構築の経験 ・Google CloudまたはAWSでのML領域の開発・運用経験 ・レコメンドシステムの開発、運用経験(toC、toB問わず) ・要件定義の経験 ・開発進行、技術的意思決定などのリード力
・大規模サービスの本番品質での開発経験 ・ECサービスにおけるレコメンデーション機能の実装経験 ・MLチームのリードやマネジメント、チームビルド、プロセス改善の経験 ・MLのアルゴリズム実装や運用の経験 ・MLOpsやデータ基盤構築・運用の経験
15日
140-180時間
2回
2026年5月4日





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テックリーチ
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フリーランスの魅力
フリーランスとして働くことは企業に雇用されて働く場合と違い、決められた給与が無い厳しい世界ではありますが、自身の強みやスキルを活かしながら自由度の高い働き方をしたり、スキル次第では高単価を受け取ることができます。フリーランスHubではこれからフリーランスになることを検討されている方向けに情報発信を行っています。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
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