機械のフリーランス案件・求人一覧 | 2ページ目

作業内容 製造業向けの工作機械データ収集システムの移行プロジェクトで、クラウド環境にある既存システムを一部工場内に移すオンプレ化にあたり、改修を行います。 バックエンドは、JavaでSpringを利用しており、フロントエンドはTypeScriptとPug(Jade)を利用しておりますが、JavaScriptが出来れば問題ありません。

作業内容 【概要】 ・データ活用のために機械学習を利用してモデル構築を担当。 ・モデルを構築するためのデータ基盤および基盤データを利用したモデルの構築は既に構築済み。 ・直近ではモデルの継続的な最適化と効率的な運用を支援することが課題。 【業務内容】 ・機械学習モデルの維持管理および最適化。 ・モデルのパフォーマンス監視と評価。 ・データの更新とモデルの再学習プロセスの実施。 ・技術ドキュメンテーションの作成と更新。

作業内容 【案件概要】 約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、 国勢調査等の統計データをかけ合わせて、 店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。 このSaaSサービスにより、 店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。 【開発環境】 ・言語: Python, JavaScript, SQL ・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

作業内容 対象データは動画閲覧ログであり、様々なプラットフォームのログを保持しています。 プロジェクトではプラットフォームをまたいでのユーザー行動を分析する為に結合します。 先方は結合出来なかったユーザー行動を穴埋めする事を要望していることから、機械学習による不足項目の推定が出来る作業者が必要になりました。

作業内容 ・機械学習を用いた需要予測モデル開発（ベースモデルあり） ・需要予測モデルの精度検証 ・需要予測モデル業務適用におけるシミュレーション ・需要予測モデルの運用開発 ＊技術はPython、Shellscript、GCP

作業内容 ・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用 ・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む） ・既存の機械学習モデルの運用、改善 ・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有 ・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進 ◆備考 リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。

作業内容 大手銀行内でVertex AIを使って業務の効率化と高度化をおこないたいというもの。 ただ、まだ具体性に欠けていて、具体化するところから支援する。 要はVertex AI使えば何か出来るのでは？と思っているだけの状態なので、これは出来るし意味がある、これは出来るが効果が薄い、これはそもそも出来ない、といった先生役的な人を期待している。

作業内容 VB.NETを用いて食品機械メーカ向けシステム開発を行います。 要件定義から一貫してご担当いただきます。

作業内容 現在、組織、事業作りに取り組んでおり、組織体制強化の一環として、 さらなる基礎研究や応用研究の拡大を通じてプロダクトに直接貢献してくださる AI エンジニア・リサーチャーを募集します。 また、Blockchain に関連する研究開発も進めており、 Web3 技術に関心をお持ちの方も歓迎します。 業務内容 -機械学習に関連する応用研究開発 -機械学習に関連するソフトウェア開発　など

作業内容 ・SageMakerを使用した機械学習 ・AWSのベストプラクティスに向けた顧客との検討 ・SageMaker有識者として他メンバーのフォロー

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 データエンジニアリングの為の設計をお任せします。

作業内容 様々なジャンルのゲームソフトの企画・開発を行う会社にて、 機械学習／深層学習エンジニアをお任せします。 　 ＜業務内容＞ ・ゲーム開発のパイプライン、ランタイム機能のデザイン、プレイヤー体験の質とAIを向上 そのほか機械学習プログラマーに囲まれ、ゲームチームが待ち望んでいるシステムを作る中で、さまざまなビデオゲームに関わりながら、グループ内でさまざまなビデオゲームに携わることがで可能です。 　 ＜開発環境＞ C++,Python 　 機械学習の知識そして新しい技術やアプローチに対する情熱を活かし、高品質のゲームを市場に送りだすことに対する意欲をお持ちの方にオススメです。 　 ＜ゲーム系フリーランサーを手厚くサポートします＞ ・ゲーム業界特化型のため、大手ゲーム会社の案件や、様々な職種（エンジニア、2D/3Dデザイナー、企画など）の豊富な案件がございます ・在宅勤務、フルリモート可能な案件やフレックスタイム制の案件も多数ございますので、ご希望をお聞かせください ・コンフィデンス・プロが参画前のご契約〜参画後までしっかりとサポートいたします

作業内容 AIにまつわる事業を複数展開されている顧客になります。 商用化に向けて現行のプロダクトのAIシステムを開発していただくエンジニアを募集致します。 【業務内容】 ・機械学習モデルの開発～運用

作業内容 リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。 GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。 IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。 【業務スコープ】 分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。 [データエンジニア概要] ■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装 （具体的な職務） ・収集対象：ECサイト ・データ分析基盤の開発・運用 ・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発 ・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備 ・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用) ・技術調査 [MLOpsエンジニア概要] ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築 ■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用 （具体的な職務） ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

作業内容 大手機械メーカー向けに販売管理システムの再構築を行います。 F&G分析、要件定義作成～仕様設計等の工程をご担当いただきます。

作業内容 コンサルティング部門内に入り、最適化ソリューションの企画や顧客向けの実案件の支援を実施する。 具体的な実施内容は以下の通り ・大手電力会社向けダム関連の最適化システムの検討 ・大手自動車部品メーカー向けデータ活用のアドバイザー支援（そこまで専門知識は不要） ・自社内での最適化ソリュ―ションの検討（市場調査など）

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 スマホアプリ開発やWebアプリ開発を請け負う会社にて、医療系アプリのバックエンド開発に携わって頂きます。 ■具体的な作業内容 ・機械学習領域のバックエンド開発をPythonを用いて行って頂きます。 ・機械学習部分とアプリへのインターフェースとしてのAPI開発が主な領域となります。 ・機械学習の数式等は、社内のAIチームで行いますが、Pythonの経験がありライブラリやツールの使用が問題無い方を求めています。 ・現在要件定義を進めており、設計フェーズからご担当頂く予定ですが、技術選定にも関われる可能性がございます。 ・AIチームのリーダーはリモートとなりますので、リモートでのマネジメントとなります。

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 某組織では、「スポーツベッティング×海外」をテーマとした事業展開を行っています。 スポーツベッティングとは、近年急速に世界中で盛り上がりを見せており、各種競技の結果やプレーに対して賭けて楽しむものです。 某社としても、近年はスポーツ領域へ注力しております。 これは、スポーツが一度に多くの人に共感・感動を提供できるコンテンツであり、こうしたスポーツの持つ根源的な熱量をコミュニケーションに繋げていくことに可能性を感じ、スポーツ領域への挑戦を行っているという背景があります。 コミュニケーションサービスを得意としている某社がスポーツ領域に取り組むことで、新たな価値提供や盛り上がりを見出せる可能性があり、スポーツ領域の中でもまだまだ可能性を秘めているスポーツベッティングについては、ビジネス側面でもさらに伸びていくと感じています。 ■具体的な作業内容 ・機械学習を用いた顧客クラスタリングの自動化と精度向上の推進 ・イベントや季節に応じたユーザーの関心や需要の予測 ・ユーザーデータや市場動向を分析し、異常行動傾向の検出 ・その他機械学習などデータドリブンな手法を用いた事業戦略の最適化 ■役割 ・AIエンジニアとして事業課題の解決に向けたAI開発、実装を担当していただく ■解析手法検討 ・事業課題を深掘りし、最適な分析手法の検討 ・必要に応じて機械学習の開発に向けた調査、環境整備 ■分析 ・ユーザーデータ、サービスデータを用いた機械学習モデルの開発、実装 ・効果検証 ・得られたデータをもとにしたインサイトの提供 ■働く環境 ・フルリモート可 ・必要に応じて海外メンバーとの協業共同 ■英語の使用状況について 基本的に現状の日常業務は全て日本語で完結しております。 必要に応じて英語コミュニケーションがありますが、現段階において英語の読み書きに抵抗感がなければ問題ございません。 ■開発環境 ・使用言語: Python(Pandas、Numpyなど) ・使用フレームワーク：TensorFlow、Scikit-learn、LightGBMなど ・インフラ環境：Google Cloud Platform ・コミュニケ―ションツール：Slack ・ソースコード管理：GitHub

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 大手HR領域事業の機械学習エンジニアをお任せいたします。 ■業務内容 データサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます。 ・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う └各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する ■その他 ・勤務先：五反田(フルリモ可/初日出社あり) ・商流：御社一社先まで※その場合は支援費対応 ・時期：4月 ・人数：1名 ・精算幅：140-180 ・外国籍：可 ・面談回数：2回 ・単価：MAX110万円 ・支払：35日

作業内容 ・既存のWebシステム（ASP.NET Web Forms、 Web API）の改修 ・バッチプログラム（Windowsコマンドプロンプト、Oracle PL/SQL）の作成・改修 ・リーダの指示の下、設計書の修正、プログラムの修正、テストの実施

作業内容 ■業務内容 【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 ■配属・カルチャー ソフトウェア・基盤システム部 管理職1名・エンジニア社員12名・インターン9名 ※年齢層は20～40代を中心に幅広く在籍 ■ 使用ツール ・主な使用言語: Python ・支給PC: 原則本人希望 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・Infrastructure as Code: Terraform ■募集背景・課題 近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。 しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。 異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。 当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。 世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。

作業内容 ・ビジネスプラットフォームを展開されている企業様にてデータサイエンティストとして参画をしていただきます。 ・具体的には データの分析とモデリングや機械学習の実装等に携わって頂きます。 【参画のメリット】 ・勤務形態としてフルリモートになりますので、ご自身のリラックス出来る環境で働くことが可能となっております。 ◆主な開発環境・ツール ・使用言語：Python ・DB：PostgreSQL ・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等） ・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

作業内容 電子書籍システムのコンテンツ価値を機械学習とデータを駆使して最大化するために、 下記業務をご担当いただきます。 ・自社アプリやウェブサイト等のデータを活用した、国内外でのコンテンツビジネスの推進 ・特に漫画などの画像データを活用したコンテンツ開発、業務補助、データ分析の担当

作業内容 カメラ画像・データから機械学習モデルを構築し業務の最適化をする案件となります。 IoTカメラの選定・設置方法〜クラウドまで、トータルの設計・構築をお願いする予定です。 ■対応工程 要件定義、基本設計、詳細設計、実装 ■開発体制と方法 ・チーム規模：2~5名 ・方法：アジャイル

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 某社には、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。 一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながると某社は信じています。 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。 某社の持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ■業務例1：図面に対する画像認識システムの構築 某社が保有するパートナー様の図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ■業務例2：サプライチェーンにおけるデータ分析 某社は受発注における、加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。 それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。 ・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 ・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、分析基盤構築のリード ・需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 ・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築 ・製造業に関わる外部変数の収集、分析 ■業務例3：調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用 某社が持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。 ・某社が持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築 ・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化 ・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発 ・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化 ・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進

作業内容 ・工作機械向け組込みソフト開発案件に携わっていただきます。 ・設計資料作成～テストをご担当いただきます。

作業内容 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動

作業内容 社内外からのデータを元に構築したデータ基盤を元に、数理モデルの構築やMLOpsのモデリング部分を担当するポジションです。 様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。 ・弊社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング ・データパイプラインの運用・管理 ・ビジネスダッシュボードの構築 ・Pythonを用いた機械学習実装 ・MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み

作業内容 ・Flask/Python/SQLを活用した、業務ロジックおよびアプリ開発 ・機械学習を用いた需要予測モデル開発（ベースモデルあり） ・需要予測モデルの精度検証 ・需要予測モデル業務適用におけるシミュレーション ・需要予測モデルの運用開発

作業内容 ・サブシステムが複数あるWebアプリケーションの開発 ・WebAPI、システム間連携、バックオフィス機能、既存アプリケーションの追加機能改修等の開発作業