機械のフリーランス案件・求人一覧 | 12ページ目

作業内容 DX領域において、生成AI（LLM）を活用したソリューションの企画・PoC・本番導入まで一気通貫でリードいただくポジションです。 論文調査〜実装〜推進〜評価まで、技術とプロジェクト推進の双方を担当します。 ＜具体的な業務内容＞ ・最新の生成AI技術（論文・各社サービス）の継続的な調査と技術検証 ・課題定義〜KPI設計〜データ整備〜モデル選定／チューニング〜評価までのプロジェクトリード ・技術成果物のレビュー ・社内勉強会・技術ブログでの情報発信 ・PoC成果を踏まえた本番運用までの仕組みづくり

作業内容 次世代油圧ショベル機における制御ソフトの仕様設計をご担当いただきます。 主にExcelベースでの仕様書作成・更新、UML（フロー図／状態遷移図等）を用いた ロジック整理・可視化を行い、ソフト設計チームとの実現可否検討を実施します。 また、作成した仕様書やロジック検討結果について、適宜レビューにもご対応いただきます。 実装工程は含まれず、仕様設計・調整・レビューが中心の上流寄りポジションです。 チーム構成： 仕様設計担当、ソフト設計担当（実装チーム）等 複数名体制 言語：なし（実装工程なし） FW：なし データベース：なし インフラ：組込み制御システム バージョン管理：不明 コミュニケーション：Teams 開発体制：ウォーターフォール想定 その他：CAN、Ethernet、I2C 等の制御系インタフェース知識（学習前提）

作業内容 ・既存モジュールのコード解析、リファクタリング ・依存関係の整理および影響範囲調査 ・構文解析、名詞句抽出ロジックの改修 ・機械翻訳処理の調査および改善 ・単体／統合テストの設計、実施（NUnit） ・性能改善およびメモリ最適化 ・翻訳用辞書データやDBアクセス層の調整

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- ＜担当範囲＞ 当面の間は、リッチメニュー作成機能、ポップアップ画面作成機能、チャット機能、MFA、アカウント招待機能、権限機能、配信用管理画面を中心に開発していただきます。 - リッチメニュー作成機能 　- メニューに表示する画像のアップロードや、タップアクションの設定 　- Flex Messageとの連携対応 - ポップアップ画面作成機能 　- Webページのイベントに応じてポップアップ表示される離脱防止画面 　- トリガー・出現頻度、デザインの設定 - チャット機能 　- 個別の友だちアカウントにリアルタイムにメッセージ送信するための画面 　- 担当者の振り分けや、対応状況のステータス管理 - MFA（多要素認証） 　- AWS Cognitoを使用 　- 認証アプリ（TOTPなど）によるMFA対応 - アカウント招待機能 　- メールを用いた招待・登録フロー - 権限機能 　- 組織：オーナー 　- LOAアカウント：管理者、編集者、閲覧者 　　- (参考)GitHubに似たOrganization, 権限機能 - 配信用管理画面の実装 　- 運用担当者が操作するブラウザ画面 ＜開発組織全体としての実装内容＞ - Webページに組み込むタグの実装 - 配信サーバーの実装 　- SNSプラットフォームに向けた配信を行う 　- 大量のメッセージ送信・webhookリクエストを処理 　- 技術選定・設計・実装 - 認証・認可機能の構築 - オンライン決済機能の構築 - 集計基盤構築 - インフラ構築 　- IaC化したAWSを使ったインフラ構築 　- 大量のメッセージイベントを捌けるインフラ構築

作業内容 AI VtuberやAIキャラクターのコンテンツを生成するポジションにて、 Vtuberのライブ配信に関する技術的運用・開発に携わっていただきます。 PythonやLLM・音声合成などを駆使し、 AIキャラクターの配信を安定・高品質を実現する業務となります。 ＜主な業務内容＞ PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発 ↳YouTube／TikTok Liveなどの配信環境構築・設定・管理 ↳AIボイス（音声合成）連携 ↳OBS Studio・配信ソフトの構成設計（シーン構築・エンコード設定・トラブル対応） ↳配信映像・音声・モーション・字幕などのリアルタイム統合 ↳スタジオ・リモート双方の配信オペレーション対応 ↳配信ワークフローの効率化（自動配信・素材管理・ログ収集など） ↳配信事故防止のためのモニタリング／冗長化設計 AI・CG・モーション関連技術サポート ↳Live2D／3Dキャラクターの表示・制御環境の整備 ↳モーションキャプチャ機器（VSeeFace、VUP、iFacialMocapなど）の運用・調整 ↳新しいAI技術（生成音声、リアルタイム翻訳、合成映像等）の検証・導入 社内連携・チーム支援 ↳プロデューサー、プランナー、デザイナー、AIエンジニアとの協働 ↳配信スケジュール・技術要件の共有・調整 ↳社内外制作チームへの技術ガイド・トラブルシューティング対応 ※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～

作業内容 大規模ECサイトにおけるデータエンジニアの募集です。 収集データの仕様決定、パイプラインの設計、構築、全社のデータ活用ニーズに基づいたデータモデリング、BIツール設計、構築、基盤の運用保守など、データエンジニアリング領域を一気通貫で支えていただきます。 ・データ活用ニーズの明確化と、収集データの仕様決定、データモデリング ・ETL処理などパイプラインの設計・構築 ・リアルタイム性、正確性、セキュリティ、ガバナンスなどの非機能要件定義と設計・実装 ・BIツールの設定・構築や、分析業務の一部 ・監視やモニタニング等含めた運用基盤の構築と実運用 ・機械学習利用に向けたデータ基盤整備

作業内容 ・建設テック領域向け図面金物積算ソフトウェア開発案件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。 -PDF形式の建築図面から機械学習モデルを用いて構造要素を自動認識する 　Webアプリケーションの開発 -図面解析パイプラインの開発および改善 -ReactやNext.jsを用いたブラウザ上のユーザーインターフェース開発 -図面ビューアや金物編集機能の実装 -金物自動区分や外周判定などの積算ロジックの実装 -利用者からの反応に基づいた機能改善

作業内容 業務内容 ■期待するミッション ワークフロー領域におけるプロダクト戦略の立案から、PRD策定、要件定義、リリース後の効果測定までの一連のプロセスをリードしていただきます。 ■担当工程（業務範囲） PRD策定・要件定義・仕様策定 顧客の業務オペレーション分析とAIエージェントへの落とし込み 技術アーキテクチャを踏まえたAPI／データモデル／IF設計の主導 KPI設計・効果測定・改善ロードマップの策定 営業・CS・導入PMと連携したフィードバックの反映 ■チーム体制 事業責任者・PdM：1名 CTO：1名 BizDev：2名 AI R&D：6名 ソフトウェア開発：8名 デザイン：1名 ■業務の流れ フルフレックス制を導入しており、各セクションと連携しながら自律的に業務を進めていただきます。顧客フィードバックを迅速に開発へ繋げるサイクルを重視しています。 ■開発環境 言語：TypeScript, Python FW：React/Next.js, Hono, Drizzle DB：PostgreSQL, Qdrant（ベクトルDB） インフラ：AWS, Terraform ツール：GitHub Actions, Datadog, OpenAI/Anthropic API 等 ■開発フェーズと予定 現在は初期導入フェーズからグロースフェーズへの過渡期にあり、新機能の追加開発や既存機能のブラッシュアップを並行して進めています。 ■案件の魅力 先端技術であるLLMを「現場で使える道具」へと昇華させる、極めて難易度と社会的意義の高い開発に携われます。複雑な技術を心地よいUXへ翻訳する、PMとしての代表作を作れる環境です。 ■働き方 稼働量：週5日 リモート稼働：可能（フルリモート） フレックス稼働：可能（コアタイムなし） 関わるサービス・プロダクト ■企業について 東大出身の機械学習研究者によって創設された、AI領域に強みを持つスタートアップ企業です。最新のAI技術を駆使して様々な社会課題の解決に挑んでいます。外部の有力企業とも強固なパートナーシップを築いており、ベンチャーならではのスピード感と、事業をスマートに推進できる安定した基盤を併せ持っています。 ■プロダクトについて 生成AIを活用し、複雑な業務オペレーションを自動化・効率化するワークフロープロダクトを展開しています。MVP検証を終え、現在は初期パートナーへの導入と機能拡張を並行して進める成長フェーズにあります。 ■募集背景 事業急拡大に伴い、生成AIを活用したプロダクト価値の最大化を継続的に推進できるPdMを募集します。データドリブンな意思決定を行い、開発チームと共に事業成長を牽引いただける方を求めています。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導、およびLLM連携の最適化を担っていただきます。 ■担当工程（業務範囲） LLM連携（OpenAI/Anthropic等）のモデル選択、プロンプト最適化、評価 ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） 品質評価基盤・A/Bテスト・自動評価メトリクスの実装 データの取得、分析および加工（FAQ、マニュアル、会話ログ等） ■チーム体制 事業責任者・PdM：1名 CTO：1名 BizDev：2名 AI R&D：6名 ソフトウェア開発：8名 デザイン：1名 ■業務の流れ PoCの実装から、チーム内でのディスカッションを通じたソリューション提案、実現可能性の評価まで、裁量を持って進めていただきます。 ■開発環境 言語：Python、TypeScript FW：Hono、Drizzle、React、Next.js DB：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） インフラ：AWS、Terraform ツール：GitHub Actions、Datadog、OpenAI API、Anthropic API ■開発フェーズと予定 新規事業におけるPoCおよび、プロダクト実装・運用改善フェーズとなります。 ■案件の魅力 最先端のAI技術をダイレクトにプロダクトへ反映し、一気通貫で推進できる環境です。 優秀なエンジニアが集まる環境で、技術的な議論を深めながら開発が可能です。 フルリモート・フルフレックスのため、自律的な働き方が推奨されています。 ■リモート稼働について フルリモートでの参画が可能です。 MTG頻度：デイリーでの進捗確認、および必要に応じた随時相談。 コミュニケーション：Slack、Zoom等を使用。 報告方法：GitHubおよびチャットツールでの共有。 PC貸与：有（スペック等詳細は別途相談）。 ■働き方（時短・フレックス・土日夜間可否） フルフレックス制を導入していますが、平日の日中に稼働・連携できる方を想定しています。 関わるサービス・プロダクト ■企業について 東大出身の機械学習研究者によって創設された、AI領域に強みを持つスタートアップ企業です。最新のAI技術を駆使して様々な社会課題の解決に挑んでいます。外部の有力企業とも強固なパートナーシップを築いており、ベンチャーならではのスピード感と、事業をスマートに推進できる安定した基盤を併せ持っています。 ■プロダクトについて 生成AI（LLM）を活用し、業務の自動化・効率化を実現するための新規プロダクトを開発しています。ナレッジベースの構築やマルチチャネル対応、オペレーター支援など、企業の生産性を抜本的に変えるソリューションを提供しています。 ■募集背景 生成AI領域の独自性強化および、品質・速度・コストの最適化を加速させるため、技術基盤を牽引していただけるAIエンジニアを新たに募集いたします。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション ワークフロー領域におけるプロダクト戦略の立案から、PRD策定、要件定義、リリース後の効果測定まで、一連のPdM業務を主導していただきます。 ■担当工程（業務範囲） PRD策定、要件定義、仕様策定 顧客の業務オペレーションの深堀りとAIエージェントへの落とし込み 開発メンバーとの議論を通じた仕様確定・リリース管理 API、データモデル、IF設計の主導（技術アーキテクチャを踏まえたもの） KPI設計、効果測定、改善ロードマップの策定 営業・CSからのフィードバック収集およびプロダクトへの反映 ■チーム体制 事業責任者兼PdM：1名 CTO：1名 BizDev：2名 AI R&D：6名 ソフトウェア開発：8名 デザイン：1名 ■業務の流れ SlackやGitHub、Notion等を活用し、フルフレックス環境下で自律的に業務を推進いただきます。営業やCS、導入PMとも密に連携し、顧客の生の声を反映させるサイクルを回しています。 ■開発環境 フロントエンド：React、Next.js、Chrome Extension バックエンド：TypeScript（Hono、Drizzle）、Python データベース：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） インフラ：AWS、Terraform CI/CD：GitHub Actions 監視：Datadog AI：OpenAI、Anthropic API 等 ■開発フェーズと予定 現在は初期導入フェーズであり、今後エンタープライズ向けの機能拡充やUX改善、パフォーマンス最適化を順次進めていく予定です。 ■案件の魅力 先端技術（生成AI）を社会実装する手応えを感じられます。 複雑な業務要件を心地よいUXへ昇華させる、PMとしての「代表作」を作れる環境です。 フルフレックスかつ技術への理解が深いチームで、裁量を持って取り組めます。 ■働き方 稼働量：週5日 リモート稼働：可能（フルリモート） フレックス稼働：可能（コアタイムなし） 関わるサービス・プロダクト ■企業について 東大出身の機械学習研究者によって創設された、AI領域に強みを持つスタートアップ企業です。最新のAI技術を駆使して様々な社会課題の解決に挑んでいます。外部の有力企業とも強固なパートナーシップを築いており、ベンチャーならではのスピード感と、事業をスマートに推進できる安定した基盤を併せ持っています。 ■プロダクトについて 生成AIを活用し、企業の複雑な業務プロセスを自動化・効率化する次世代のワークフロープロダクトです。MVP検証を終え、現在は初期パートナーへの導入と機能拡張を並行して進めている、非常にエキサイティングな成長フェーズにあります。 ■募集背景 事業急拡大に伴う組織強化のための募集です。AIを単なるツールで終わらせず、実用的な「現場で使える道具」として昇華させ、データドリブンな意思決定でプロダクトの価値を最大化いただける方を求めています。

作業内容 【作業内容】 SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行っていただきます。 ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めていただきます。 プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行っていただきます。 SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化を行っていただきます。 SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計を行っていただきます。 Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装を行っていただきます。 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進を行っていただきます。 マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化に取り組んでいただきます。 VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価を行っていただきます。 ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用を行っていただきます。 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討を行っていただきます。 研究成果のプロダクト接続・技術設計を行っていただきます。 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計を行っていただきます。 Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を行っていただきます。 PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証を行っていただきます。 プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計を行っていただきます。 エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行っていただきます。 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバックを行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライすることができます。 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感することができます。 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装することができます。 LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験することができます。 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与することができます。 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができます。 【開発環境】 使用言語/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerを利用しています。 IaCはTerraformを利用しています。 クラウドはAWS、Azureを利用しています。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション 複数プロダクトを支える高可用性・高セキュリティなインフラ基盤の構築 運用負荷軽減のための自動化推進およびモニタリング環境の高度化 CTOやPMと連携した、事業フェーズに最適な技術選定と提案 ■担当工程（業務範囲） インフラ設計、構築、運用、監視体制構築、CI/CD整備 ■チーム体制 事業責任者：1名 CTO：1名 PjM：3名 エンジニア・デザイナー・R&D含め全体で30名弱の組織です。 インフラ/SREは横断チームとして各プロダクトを支えます。 ■業務の流れ フルフレックス制を導入しており、自律的な動きが求められます。仕様が固まりきっていない状況でも、プロトタイプ作成や検証を通じてチームを前進させるスピード感が重視されます。 ■開発環境 言語/FW： TypeScript（Hono）、Python、Next.js DB： PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） インフラ： AWS（ECS, RDS, ALB, IAM, VPC等） IaC： Terraform 監視/CI/CD： Datadog、GitHub Actions AI： OpenAI/Anthropic API 等 ■開発フェーズと予定 新規事業の立ち上げおよび複数プロダクトの並行開発フェーズです。 ■案件の魅力 最先端の「生成AIマルチエージェント」領域に深く関わることができます。 リードエンジニアとして、インフラ構成の大部分を裁量を持って決定できる環境です。 優秀なAIエンジニアや研究者と共に、難易度の高い課題解決に挑戦できます。 ■リモート稼働について フルリモートでの稼働が可能です。 MTG頻度： 必要に応じて随時実施 ツール： Slack、GitHub等 PC貸与： 有（案件参画時に詳細スペック確認） ■働き方 週5日稼働（月160時間程度のフルコミットを想定） フルフレックス制 平日日中の対応が必須となります。 関わるサービス・プロダクト ■企業について 東大出身の機械学習研究者によって創設された、AI領域に強みを持つスタートアップ企業です。最新のAI技術を駆使して様々な社会課題の解決に挑んでいます。外部の有力企業とも強固なパートナーシップを築いており、ベンチャーならではのスピード感と、事業をスマートに推進できる安定した基盤を併せ持っています。 ■プロダクトについて 蓄積してきたAIの知見を活かし、複数のAIエージェントが協調して高度な処理を行う「AIマルチエージェント」技術を用いた新規事業を複数同時並行で立ち上げています。次世代の主力事業となるプロダクト群の基盤を支える重要なフェーズです。 ■募集背景 事業の急激な拡大に伴い、各プロダクトを技術面でリードできるエンジニアが不足しています。特にインフラ領域において、技術選定からアーキテクチャ設計、実装、運用モニタリングまでを裁量を持って任せられるリード級のエンジニアを募集いたします。

作業内容 【業務内容】 最先端のLLMや機械学習、深層学習技術を用いたAIソリューションのアルゴリズム設計・実装に携わり、データ分析からモデル構築・評価・改善まで一貫して担当し、実用的なAIプロダクトの創出に貢献します。 【作業内容】 ・AIソリューション向けアルゴリズム設計・実装 ・データ分析および前処理 ・機械学習・深層学習モデルの構築・評価・改善 ・AI SaaSや自社プロダクトへの適用 ・要件定義から設計・実装・単体試験までの開発工程対応

作業内容 【業務内容】 生成AIを活用した教育アプリケーションの開発業務において、RAGなどの生成AI技術や機械学習モデルの構築・運用を担当していただきます。本郷三丁目での常駐勤務となります。 【作業内容】 ・生成AIを活用したアプリケーション開発 ・RAGなど生成AIを活用したアプリケーション開発 ・機械学習による予測モデルの構築および実務での運用

作業内容 【業務内容】 製造業における設計業務のチェック工程を効率化するため、画像解析技術を用いた業務改善に取り組んでいただきます。AI・機械学習の専門知識を活かし、業務プロセスの最適化や自動化に貢献していただきます。 【作業内容】 ・画像データの収集・前処理 ・機械学習モデルの設計・構築 ・画像解析アルゴリズムの実装 ・解析結果の評価・改善 ・業務フローへの適用検証 ・既存業務システムとの連携

作業内容 【案件概要】 生命保険会社向け業務システムの開発プロジェクトにて、Pythonを用いた機械学習モデルの実装・運用およびシステム開発を担当いただきます。 基本設計から参画いただき、データ分析や機械学習を活用した業務効率化・自動化の推進を担っていただくポジションです。 東京駅を拠点としつつ、リモートワーク併用での勤務が可能です。 スキルや経験に応じて単価上振れも見込めます。 【作業内容】 生命保険業向け業務システムの基本設計および詳細設計 Python を用いたアプリケーションおよび機械学習モデルの開発・実装 機械学習モデルの検証・運用・改善 関連ドキュメント作成・コードレビュー対応 データ分析を活用した業務改善提案

作業内容 【案件概要】 大手HR領域事業のデータサイエンス部署にて、レコメンデーションに関わる機械学習モデルの開発・実装を担当するプロジェクトです。 Pytho やSQLを用いたモデル実装やデータ処理、AWS環境でのバッチ・API構築を通じて、HRサービスにおける推薦施策の提供を支援します。 機械学習を活用した施策実装やシステム化に興味がある方に適した案件です。 【作業内容】 ・Pytho およびSQLを用いた機械学習モデルの実装 ・各種レコメンデーション施策のバッチ処理設計および実装 ・AWS環境でのAPI開発および提供 ・データ前処理およびモデル入力用データ生成 ・モデル評価および改善施策の実装 ・開発成果物のドキュメント作成および運用サポート

作業内容 ・特殊産業用機械開発案件に携わっていただきます。 ・主に機械設計、組み立てをご担当いただきます。

作業内容 【業務内容】 自治体向け情報配信サービスにAIを活用した健康情報レコメンド配信機能を追加し、利用者の利便性向上に貢献します。 【作業内容】 ・AIによる健康情報レコメンド機能の設計・開発 ・データ収集・前処理 ・機械学習モデルの構築・チューニング ・システムへの機能統合 ・動作検証と改善提案

作業内容 【業務内容】 遠隔営農支援システムに関するAI技術の検証および開発支援を行い、農業支援システムの精度向上と利便性向上に貢献します。 【作業内容】 ・AI技術の検証 ・機械学習モデルの設計・開発支援 ・データ収集・前処理 ・モデル評価と改善提案 ・システムへのAI機能統合

作業内容 【業務内容】 AIチームに所属し、機械学習モデルやAIシステムの開発・改良・運用を担当します。Pythonを用いたデータ処理、特徴量設計、モデル構築、評価、改善を行い、サービスや業務へのAI活用を推進します。モデルの継続的な精度向上や運用効率化を目的として、関連部署と連携しながら開発を進めます。 【作業内容】 ・Pythonを用いた機械学習モデルの設計、開発、評価 ・学習データの収集、前処理、特徴量設計 ・モデル精度向上に向けた改善、検証、チューニング ・AIシステムの運用、モニタリング、トラブル対応 ・関連部署との要件整理、技術的な課題解決支援

作業内容 【業務内容】 採用領域におけるAI面接アバターの開発業務を担当します。Pythonを用いた機械学習開発を中心に、画像認識や動画生成AI、LLMなどの先端技術を活用し、対話型アバターの高度化を進めます。要件に応じてモデル設計から実装、精度改善までを担い、実用性と表現力を兼ね備えたAIシステムの構築に携わる業務です。 【作業内容】 ・Pythonを用いた機械学習モデル開発 ・画像認識技術を用いた機能開発 ・動画生成AIの設計および実装 ・LLMを活用した対話ロジック開発 ・AIモデルの精度改善および検証 ・StableDiffusionを用いた画像生成開発

作業内容 【業務内容】 AIを活用した自動化プロダクトの開発において、価値検証や技術検証からプロダクト構築まで担当し、短期的な顧客価値提供と中長期的な成長を両立させます。 【作業内容】 ・PoCや技術検証の実施 ・Webアプリケーション開発 ・機械学習モデルの開発・実装 ・プロダクト構築・改善 ・事業推進への技術支援

作業内容 【業務内容】 生成AIや機械学習を活用した新規Webサービスやアプリケーションの開発に関わり、バックエンド・フロントエンドを横断して設計・実装・テスト・リリースまで一貫して対応します。事業や技術要件に応じた要件整理や技術選定、改善提案も行います。 【作業内容】 ・AI機能（画像・動画・音声・LLM等）の設計・実装 ・Webアプリケーションのバックエンド・フロントエンド開発 ・要件整理および技術選定 ・プロトタイプやPoCによる技術検証 ・パフォーマンス改善・セキュリティ対応 ・開発プロセスやコード品質の改善

作業内容 【案件概要】 製造現場で稼働する装置の運転データをもとに、機械学習モデルを用いて異常発生を予測するシステムの開発を行うプロジェクトです。 既存モデルに対する学習データの拡張や精度向上、Webフロント画面の改善を通じて、ユーザビリティと予測性能の向上を目指します。 Pythonを中心としたバックエンド開発および機械学習モデルの運用改善、フロント側のUI改善まで幅広く携わるポジションです。 【作業内容】 ・製造装置の運転データを使用した機械学習モデルによる異常予測システムの開発 ・学習用データ種類の追加、データ加工・前処理の実施 ・既存の機械学習モデルの精度改善および評価作業 ・PythonによるバックエンドAPI開発 ・フロント画面（Web UI）の改善、機能追加 ・予測結果の可視化やダッシュボード改善に関する実装 ・開発ドキュメント作成およびシステム改善提案

作業内容 【業務内容】 採用活動を支援するAI面接アバターの開発業務を担当します。Pythonを用いた機械学習開発を中心に、画像認識や動画生成AI、LLMなどの先端技術を活用し、対話型アバターの機能設計および実装を行います。要件に応じてモデル設計から開発、精度向上までを一貫して推進し、実運用を見据えたAIシステムの構築に携わる業務です。外国籍の方も応募可能で、日本語による円滑なコミュニケーションが求められます。 【作業内容】 ・Pythonを用いた機械学習開発 ・画像認識技術を用いた機能開発 ・動画生成AIの設計および実装 ・LLMを活用した対話機能開発 ・AIモデルの検証および精度改善 ・StableDiffusionを用いた画像生成開発

作業内容 【業務内容】 大手小売業向けにAIを活用したSKU最適化プロジェクトを推進します。販売実績や商品データなどを基に、機械学習を用いた分析および最適化ロジックの設計・開発を行い、SKU削減や売場効率向上に貢献するシステム構築を担当します。データ分析結果をもとにした改善提案や、実運用を見据えたモデル精度向上にも携わります。 【作業内容】 ・SKU最適化を目的とした機械学習モデルの設計および開発 ・大規模商品データの分析および前処理 ・SKU削減ロジックの実装および検証 ・分析結果に基づく改善施策の検討 ・AI活用施策の運用支援および精度改善 【稼働日数】週2.5日?週5日 【リモート日数】フルリモート

作業内容 【案件概要】 製造現場で稼働する装置の運転データをもとに、機械学習モデルを用いて異常発生を予測するシステムの開発を行うプロジェクトです。 既存モデルに対する学習データの拡張や精度向上、Webフロント画面の改善を通じて、ユーザビリティと予測性能の向上を目指します。 Pythonを中心としたバックエンド開発および機械学習モデルの運用改善、フロント側のUI改善まで幅広く携わるポジションです。 【作業内容】 ・製造装置の運転データを使用した機械学習モデルによる異常予測システムの開発 ・学習用データ種類の追加、データ加工・前処理の実施 ・既存の機械学習モデルの精度改善および評価作業 ・PythonによるバックエンドAPI開発 ・フロント画面（Web UI）の改善、機能追加 ・予測結果の可視化やダッシュボード改善に関する実装 ・開発ドキュメント作成およびシステム改善提案

作業内容 【業務内容】 自社構築したAIアプリケーションのプラットフォーム上で顧客向けアプリケーションを構築し、プラットフォームの評価・改修を行いながら機能改善に貢献します。 【作業内容】 ・顧客向けAIアプリケーションの構築 ・プラットフォームの評価 ・プラットフォームの改修・ブラッシュアップ

作業内容 【業務内容】 AI技術を活用したサービス開発業務を担当します。Pythonを用いてAI関連の機能開発やモデル実装を行い、サービスの品質向上と効率化に貢献します。 【作業内容】 ・AI関連サービスの開発 ・Pythonを用いた機能実装 ・モデルの検証・チューニング

作業内容 【業務内容】 LLMを活用した顧客向け生成AIプロジェクトにおいて、PoCの実施や開発、運用業務を担当していただきます。 【作業内容】 ・生成AIプロジェクトのPoC実施 ・生成AIモデル（LLM）の開発 ・AIシステムの運用・改善 ・顧客要件に応じたAI活用支援 ・成果物の評価および改善提案

作業内容 【業務内容】 生成AIを活用したRAG構築に関するPoC支援を行い、AI技術を活用した業務改善やシステム開発に貢献します。 【作業内容】 ・生成AIを用いたRAG構築のPoC支援 ・データ収集・前処理の支援 ・AIモデルの設計・検証 ・結果分析と報告書作成

作業内容 【業務内容】 土木設計業界におけるAI活用・機械学習基盤構築プロジェクトに参画いただきます。 蓄積された設計データを活用し、AIモデルの構築から検証・デプロイまでの一連の工程を担当します。 自社で開発中のBtoB向けSaaSプロダクト（設計支援システム）へのAI実装環境の構築・データ分析を行い、土木設計現場のDX化を推進していただくポジションです。 直近では、設計図の正誤判定を自動化するAIチェックシステムを開発しており、LLM（大規模言語モデル）を活用した高度な解析・判断アルゴリズムの実装にも携わっていただきます。 【具体的な作業内容】 ・土木設計データを対象としたAIモデル開発・検証・評価 ・機械学習環境およびデータベースの設計・構築（Python／SQL） ・BtoB SaaSプロダクトへのAI機能実装支援 ・ビッグデータ解析・UXボトルネック分析 ・時系列データ・テキストデータの特徴抽出およびモデル適用 ・大手企業開発案件におけるAI実装支援・技術検討 ・LLMを活用した自動判定モデルのPoCおよび改善提案 【使用技術】 ・フロントエンド：React（TypeScript）/ Angular（TypeScript） ・バックエンド：Node.js（TypeScript） ・クラウド：AWS / Azure / Cloudflare / GitHub Pages ・プロジェクト管理：GitHub ・コミュニケーションツール：Slack / miro / figma 【稼働日数】週5日 【リモート日数】フルリモート

作業内容 【案件概要】 Dify を活用したコーディングを行う開発案件です。 LLMアプリケーション構築を目的とし、Difyの機能を用いた実装作業が中心となります。 既存要件に基づき、スピード感を持って開発を進めることが求められます。 【作業内容】 ・Difyを用いたコーディング作業 ・Python による実装対応 ・LLMアプリケーションの機能実装および調整 ・既存仕様の理解および開発対応

作業内容 【業務内容】 最先端のAIエージェント技術を活用した複数の新規プロダクト開発において、技術的な方向性の決定や開発のリードを担当し、事業成長とAI技術の社会実装に貢献します。 【作業内容】 ・技術選定およびシステムアーキテクチャ設計 ・バックエンド中心の開発・実装 ・要件定義から機能開発までのリード ・フロントエンド（Next.js、Chrome Extension）支援 ・インフラ（AWS、Terraform）横断的支援

作業内容 【案件概要】 工作機械の生産工場における生産指示システムの開発プロジェクトです。 既存の生産管理フローをシステム化し、生産指示の効率化と可視化を目指します。 C#.NET(ASP)を用いた設計・開発・テスト工程を担当します。 【作業内容】 ・生産指示システムの設計、開発 ・既存業務フローの分析とシステムへの反映 ・システムテストの実施 ・顧客との要件調整、課題対応

作業内容 【業務内容】 音声認識AIを活用した議事録作成支援SaaSの開発において、生成AI機能の実装を含むフルスタック開発を担当します。 【作業内容】 ・PythonおよびTypeScriptを用いたフルスタック開発 ・生成AI機能の実装 ・議事録作成支援AIエージェントの開発 ・既存システムの保全支援 ・テストおよび動作確認 ・開発環境の整備と運用サポート

作業内容 【案件概要】 自社で企画・開発・運営しているサービスの開発案件に携わっていただきます。 要件定義から設計、開発、テスト、リリース、運用まで一連の工程に関与する想定です。 自社プロダクトのため、事業視点を持ちながら継続的な改善や機能追加に取り組める環境です。 【作業内容】 ・自社サービスの設計および開発 ・既存機能の改修および改善対応 ・新機能の企画検討および実装 ・テストおよび品質確認 ・リリース対応および運用保守

作業内容 【案件概要】 ・金融業界企業の法人営業活動における課題を解決するAIエージェントの開発 ・機械学習エンジニアとして、AIモデルの要件定義から検証・開発までを主導 ・既存のAIアセット（モデル・データパイプライン等）へのキャッチアップを実施 ・検証設計、データセット整備、精度評価などの一連のML工程を担当 ・顧客への進捗共有や成果報告業務の支援 【作業内容】 ・法人営業支援AIエージェントの要件定義（必要機能定義、モデル要件の確立） ・営業課題解決のためのリサーチおよびAI技術の選定 ・既存AIアセットの調査、評価、活用方針の策定 ・Pytho を用いた機械学習モデルの開発（特徴量設計、モデル学習、ハイパーパラメータ調整） ・検証計画の策定およびデータセットの収集・加工・整備 ・精度検証、ABテスト、性能分析、改善サイクルの実施 ・顧客向けの進捗報告資料・成果報告資料の作成支援 ・モデル運用段階を見据えた改善提案および技術的助言

作業内容 【業務内容】 お客様がAIを安全かつ効率的に活用できるよう、AI利用に関するガイドライン整備を支援していただきます。また、AIセキュリティの観点から、LLMベンチマークツールの調査や評価を行い、適切な導入方針を検討します。 【作業内容】 ・AI利用ガイドライン整備の支援 ・LLMベンチマークツールの調査 ・ツール評価および結果の取りまとめ ・評価結果に基づく導入方針の検討 ・必要資料の作成 ・関係者との調整