機械のフリーランス案件・求人一覧 | 59ページ目

作業内容 Pythonを用いた、メーカー向け既存システムの機能改善案件となります。 ユーザーが作成・運用する為の既存の社内システムの機能改善と保守業務をご担当いただきます。

作業内容 製薬企業で生成モデルのPoCを予定しており、ベンダーサイドでエンジニアをお願いする想定です。【体制】 ベンダー　PM1名 エンド（製薬企業）　2名【PoCテーマ例】 ・GPT　ファインチューニング ・Text to SQL【業務スコープ】 ・生成モデル等の調査 ・上記モデルの検証、実装

作業内容 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

作業内容 セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。 ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。 単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

作業内容 Java、C#を使用した鉄道向け機械・建築領域システム開発支援でございます。 ポジションはSE/PGとなり、企画、保守、改修を担当していただきます。

作業内容 ・原因推定技術、運用情報の可視化技術(ホワイトボックス機器)に加え、 　ブラックボックス機器の構成分析の調査検討/開発を実施いただきます。

作業内容 ・自社にて介護領域向けのプラットフォームを開発運営している大手企業での案件になります。 ・Pythonを用いた機械学習・AI領域のプロダクト開発をご担当いただきます。 ・自発的に開発を行っていただける方がマッチ度高いです。

作業内容 生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務

作業内容 ■概要 ネットワークの状態を機械学習により分析し、異常を検知するシステムの技術検討～開発をしております。 様々なポジションがございますが、 今回は、既に動いているセキュリティシステムを 社会実装のための技術検証をメインでお願い致します。 基本的には、開発メインではないため、 ・検証業務が苦にならない方 ※未経験の言語も含まれるため、技術的には伸ばせます ・研究所の方と直接やり取りするため、そういった作業が苦にならない方 ・長期でも問題ない方 このような方がイメージに合います。 下記はシステムの一部・参考例となります。 ・既存のサーバマシンのセキュリティ(改ざん検知)システム ・IoTのセキュリティ(攻撃的痕跡検知システム/改ざん検知)システム ・ネットワーク上の動的異常検知/攻撃的痕跡検知するシステム 　(機械学習による予測や判断の精度を上げ、異常判断を行う) ・(システムログの)動的改ざんを検知するシステム(デジタルフォレンジック) ・IoT-GWを使った、低レベル危機のセキュリティ(改ざん検知システム)

作業内容 =短期的= ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索A/Bテストによる施策の効果検証統計的因果推論による施策の効果検証自由記述データの自然言語処理上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション =長期的=定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築コンテンツやオンラインイベントのレコメンド検索エンジンのアルゴリズム改良コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

作業内容 ■業務内容 同社グループ全体の課題に対して、 データ分析・データを活用した企画 / モデル評価 / PoC（概念実証）/ MLOps（機械学習運用）を 行っていただきます。 具体的には、 ・ビジネス部門と連携し、データに基づく意思決定のサポート ・データの前処理、クリーニングおよび特徴量エンジニアリング ・AUTOMLツールを活用した機械学習アルゴリズムの開発と最適化 ・BIツールを用いた直感的なデータの可視化とレポーティング ■組織体制 情報システム部 システム企画課 現状4名（情報システム部全体としては9名） 30代を中心に20代〜40代と幅広い年齢層のメンバーが在籍 ■勤務体系 基本的には、吉祥寺に最低週3日以上出社していただきます。（週5日稼働の場合） リモートは要相談。 AIを活用した課題解決のためのテーマを設定し、これまでの社内のAIの取組み、他社の事例などを踏まえて、 自社にAIを活用したPoCを回していきたいが、専門性・リソースが不足している状況。

作業内容 MLOps エンジニア募集 ＜業務概要＞ ①フィルタリングAI、ピックアップAIを既存の業務システムと連携するためのデータパイプラインの設計・開発 ②継続的なML学習サイクルの仕組み構築(MLOps) ＜①の業務詳細＞ ・業務システム連携におけるシステム制約の洗い出し ・データパイプライン全体の設計/構築 ・特徴量生成に必要なデータのETL ・推論処理実行のためのワークフロー整備 ・データパイプライン全体の監視・運用 ＜②の業務例＞ ・モデル再学習時のデプロイフロー整備 ・モデルのバージョン管理 ・業務システムで日々生成される正解データを機械学習モデルへフィードバックする機構の構築 ＜開発環境/使用技術＞ これから機械学習システムを初めて構築するので、機械学習関連の技術スタックはまだ定まっていません。 言い換えると、技術選定を自由度高く行えるフェーズにあります。 以下参考情報として関連する領域の技術スタックになります。 ＜機械学習関連＞ ML環境：SageMakerもしくはVertex AI CI/CD：CircleCI コンテナ技術：AWS ECS/Fargate ワークフローエンジン：AWS Step Functions ＜Web系開発環境＞ ・HTML5/CSS3/JavaScript(ES6)/TypeScript ・Vuetify/Vue.js/Nuxt.js ・React ・Node.js(Puppeteer) ・PHP(Laravel/CakePHP) ・AWS(Fargate/ECS-EC2/ElasticBeanstalk/S3/Aurora/ElastiCache/Elastic Search Service) ・Docker ＜その他＞ 監視ツール：Datadog/AWS CloudWatch インフラ構成管理：Terraform コード管理：GitHub ツール類：Slack/Google Workspace ＜備考＞ 初日は出社 ＜服装＞ 自由

作業内容 基本設計,詳細設計,実装 【企業概要】 マーケティング効率化SaaSを提供するスタートアップ企業です。 この1年で顧客数は約2.5倍、従業員数は約3倍の95人に拡大し、事業・組織ともに急成長しています。 【業務内容】 ・各事業において、将来投入することで大幅な改善効率が達成できそうな機械学習等の技術における研究開発 ・半年以上検証に時間がかかるデータ案件に対するリード ・他のメンバーと論文・手法に関するディスカッションを行いながらアルゴリズム・プロトタイプの構築 ・事業・開発チームのメンバーとコミュニケーションを取り、短期・中期のMLのR&Dにおける方向性の決定 ・開発チームと協力し、研究・開発したソリューションの導入支援 ・自ら検討・開発した手法等を論文化し、カンファレンスにて発表 【推しポイント】 ・モダンな技術を取り入れており、技術選定も柔軟に行える ・日本有数のデータトラフィックを扱うプロダクトに携われる ・CTOがW3CのAdvisory Committeeのメンバーに選出されています ----------------------------------- 【開発環境】 ・Google Cloud Platform(BigQuery, CloudRun等) ・Python ・Jupyter Notebook ※その他、PoC推進や論文の再現性確認、手法の実験等にて各種ライブラリを利用することはありますが研究開発のスコープにおいては使用技術の制約はございません。 ----------------------------------- 【ポジションの魅力 / やりがい】 ・機械学習のバックグラウンドがあるCTOがMLチームを今後も管掌していくため、ML独自の課題に理解が深く、働きやすい環境があります。 ・本ポジションは中長期的な課題解決やPublicationによるブランディングを担うリサーチサイエンティストの募集ですが、本人の希望によりリサーチ業務7割、機械学習エンジニア業務3割のように担当するプロジェクトによりデータ分析案件に携わるロールを兼任することができます。 ・MLにおける評価性能の多寡が弊社サービスを導入いただいている顧客のビジネス成功に大きく影響を与えられるため、様々な機械学習の手法が直接事業成果につながることを肌で実感できる環境があります。

作業内容 ・機械商社向け大規模システムリニューアル案件に参画いただきます。 ・下記を行っていただきます。 -ユーザーとの折衝 -開発管理

作業内容 ・ソーシャルゲームプロジェクトにおいて 　SQLを用いたデータ抽出、整形、分析に携わっていただきます｡ （マーケティングデータとゲーム内データが中心です｡) ・下記を行っていただきます。 -マーケティングや業務効率改善計画の立案 -機械学習を用いた、分析精度の向上 -社内BIツールやTableau等、分析環境の構築､メンテナンス

作業内容 大手金融機関系クレジットカード会社でのDS要員となります。現在、クライアント様からDSを入れておりますが、その交代要員となります。クレジットカードの決済データを用いたデータ分析、マーケティングソリューション開発プロジェクトにおけるデータ分析、機械学習モデル実装、評価、結果分析業務を担当いたします。クライアント様プロパのManagerの元でタスクに取り組んでもらう予定です。

作業内容 ネイティブアプリ開発における試作開発及び開発スタイル変更支援の案件でございます。 アジャイル（スクラム）での開発となっております。

作業内容 デジタルマーケティングやレコメンド分析業務に伴う以下が業務を実施いただきます。 －データ分析基盤（AWS環境）の開発・運用支援。 －ML（機械学習）定期ジョブ監視・運用サポート。・ －MLジョブ開発サポート・保守開発サポート・ドキュメント整備。

作業内容 工場で医療系機器を製造するにあたり、部品等の画像を解析し、検査を実施する機械学習アプリを埋め込んだシステム開発をお願いいたします。 ＜開発環境＞ ・Windows ・Docker ・JIT

作業内容 下記phaseにおける実務対応をお願いいたします。 画像や映像処理1：特定の物体を検知してスコアリングする 画像や映像処理2：画像や映像内をセグメンテーションしてラベリングする 画像や映像処理3：画像から特徴を抜き出してスコアリングする

作業内容 ・マーケティングを技術でリードするため、 　機械学習やデータマイニングなどに携わって頂きます。 ・課題解決のため、様々なアプローチを検討し、最適化して頂きます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-リターゲティング広告配信やプロモーションのためのDMP構築 　-サードパーティの広告配信へのオーディエンスデータ連携 　-ログからキャンペーンのレポーティングやパフォーマンス実証 　-データ解析環境の構築や効果的な広告配信のためのデータ分析 　-アプリのプロモーションや広告運用のテクニカルサポート

作業内容 ・マーケティングを技術でリードするため、 　機械学習やデータマイニングなどに携わって頂きます。 ・課題解決のため、様々なアプローチを検討し、最適化して頂きます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-リターゲティング広告配信やプロモーションのためのDMP構築 　-サードパーティの広告配信へのオーディエンスデータ連携 　-ログからキャンペーンのレポーティングやパフォーマンス実証 　-データ解析環境の構築や効果的な広告配信のためのデータ分析 　-アプリのプロモーションや広告運用のテクニカルサポート

作業内容 オンライン英会話事業者様の商材に関する音声解析、テキスト構文解析から推測モデルの実装をご担当していただきます。

作業内容 ・PythonやGoを用いて情報キュレーションサービスの 　開発をご担当いただきます。 ・具体的には下記の作業等に携わっていただきます。 　‐新機能開発 　‐アルゴリズム改善 　‐機械学習モデル設計 　‐サーバーサイド開発

作業内容 概要 国内メディアのデータを収集したDMPをを活用して、様々な貢献価値につながるアルゴリズムの開発の実施を行う 業務目的 施策で使われるモデルやアルゴリズムを実装し、運用すること。 部門内のインフラエンジニア・アプリケーションエンジニアと協働して、本番システムを開発・運用すること。 プロジェクト例 ● 横断データを活用した、カスタマーのライフイベントタイミング予測 ● カスタマー属性の予測(年収、職業など)

作業内容 ・スマートシティにおけるエネルギーシステム開発において 　下記の作業をご担当いただきます。 　‐AWS等におけるMLパイプラインの構築 　‐学習、推論用データの準備 　‐Pythonを用いた予測、最適化等のモデル設計、実装、テスト、運用 　‐文書や図の作成

作業内容 今回クライアントではITサービス開発のプロジェクトフェーズ移行をします。 （研究フェーズ→一部製品開発フェーズ） そこで、既存コードのテストコーディングやリファクタリングを中心とした、 品質向上をリード、サポートしてくださるような方を探しています。 （カスタマー目線でAPI設計を修正できるような製品志向の技術を優先して検討） ・開発済みの機械学習（特にDNN） モデルやAIサービスの理解 ・テストコードの実装、リファクタリング ・API設計・実装・リファクタリング ・daily scrum、sprint planning/review参加、報告（英語） ・設計書等（UMLが望ましい）䛾ドキュメント作成 （英語） ・メンバーとのdailyコミュニケーション（slack meet,f2f 英語） [環境] ・MS(Excel,Word,PP),G suite,Slack ・AWS ・GitHub,JIRA,Confluence,Linux(CLI) ・Python

作業内容 ・スマートシティにおけるエネルギーシステム開発において 　下記の作業をご担当いただきます。 　‐AWS等におけるMLパイプラインの構築 　‐学習、推論用データの準備 　‐Pythonを用いた予測、最適化等のモデル設計、実装、テスト、運用 　‐文書や図の作成

作業内容 ・自動車にまつわる新規技術を利用した開発プロジェクトにご参画頂きます。 ・主に以下のような作業をお任せいたします。 　- 実装 　- 実機を用いたデバック作業 　- テスト

作業内容 ・データ拡張機を用いた械学習系データ操作UI作成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。 　-デモ機のUI作成 　-PMとして研究者の実装コードをベースにWEBブラウザUIの作成 　-WebUIの作成 　-スパコンを用いた開発作業 　-Python、機械学習面のフォロー