機械のフリーランス案件・求人一覧 | 3ページ目

作業内容 ・Pythonを用いた機械学習基礎研究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元にした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

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 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 大手電力会社・メーカ向け工場での機械の稼働状況のデータ蓄積に関する業務をお任せします。 ■具体的な作業内容 工場での機械の稼働状況のデータ蓄積を目指す。 データクレンジングし、大量データを集めてBIで集計。 今後パッケージ化して再販していく。 ・ベンダーからきた情報に対するQA対応 ・非機能要件※重要 ・性能要件 ・上流経験 ・体制検討 ■作業環境：Windows/Mac選択可 ■開発環境 ■プログラミング言語：Python、Java、Go、C++、Swift、Kotlin ■データベース：MySQL、Redis、Amazon DynamoDB ■Webフレームワーク：Bootstrap、.NET Framework ■環境・OS：iOS、Android、AWS ■ツール：GitHub、Docker、Figma ■開発工程 要件定義|基本設計|運用・保守

作業内容 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や、 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 ▼業務内容 ・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 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 ・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 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40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 ＝＝＝＝＝ グリーンテクノロジーを活用した事業における、以下の開発対応。 画像データ、ログデータなどを分析するAI・機械学習システム開発 具体的な業務 ・設計、評価データの分析、学習データへの前処理 ・AIアルゴリズムの調査、AIシステムの検討 ・AIモデル開発、評価、最適化 ●技術環境　：開発言語　…Python インフラプラットフォーム…AmazonWebServices,GoogleCloudPlatform データベース　…PostgreSQL ソースコード管理　…GitHub ドキュメント　…Googleworkspace チャット　…Slack タスク管理　…Asana 会議ツール　…Zoom 【日本語ネイティブの方、活躍中！】 【20代・30代・40代、活躍中！】 【出社可能な方、活躍中！】

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 2021年2月にリリースしたサービスの中でも、統計、機械学習モデルの設計、実装に携わって頂きます。 また、現在開発中の新規プロダクトにおける統計、機械学習モデルの設計、実装にも深く携わって頂きます。 加えて、ご意向あればデータエンジニアやMLOpsエンジニアとしての業務にも携わっていただき、キャリアの幅を広げることが可能です。 ■具体的な作業内容 ・電力需要予測モデルなどの統計、機械学習モデルの設計、実装 ・ブローキング業務支援のための分析 ・基盤コード整備 ・技術選定 ・設計、開発ガイドライン整備

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 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 【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 ・現行の仕様書が十分にないため、リバースエンジニアからOutでの構築 ・工程：要件定義、基本設計、詳細設計、製造、テスト ＊開発環境：OutSystems、Java、oracle

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 機械学習エンジニアが開発した機械学習、深層学習のアセットを容易にデプロイし、スケーラブルなWeb APIとして提供するためのプラットフォームの設計や実装をご担当いただきます。 実装にあたっては自身での実装の他、チームメンバーのコードレビューも行っていただきます。 ■具体的な作業内容 ・機能拡張の方向性についてはユーザーとの対話を元に、プロダクトマネージャーやテックリードと協議しながら決めます。 ・本ポジションの方にも、実装のみならず機能拡張の方向性の議論にも積極的に参加していただけます。 ■このポジションをご担当いただく方へ求めたいこと ・機械学習の社会実装に興味があること ・コンピューターサイエンスの最新技術に興味があること ・チームでのソフトウェア開発が得意であること

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 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 工作機械向けのWebアプリ開発をお任せします。 ■工程：基本設計/詳細設計～製造/テスト～結合テスト

作業内容 ・鉄道会社の機械系設備を管理するシステムのリプレース案件となります。 ・機能改修グループでリーダー指示のもと、機能設計〜結合試験に携わっていただきます。

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 鉄道会社の各種データの分析から報告までを担当いただきます。

作業内容 情報を検索および管理できる業務支援サービスの機能開発・保守開発をご担当いただきます。 主な業務は以下の 2 つです。 ■情報の検索/登録を行うAPIの開発 ・既存の検索APIを刷新し、Ruby on Railsを使った新しい検索/登録APIの開発 ・検索エンジンとしてはOpenSearchを利用しており、機械学習を使った検索機能なども開発予定です ※機械学習モデルの作成は別のエンジニアが担当 ■フロントエンドも含めたWebアプリケーション全体の開発・保守 ＜業務で利用する技術＞ Ruby, Ruby on Rails, HTML, JavaScript, GraphQL ＜その他言語やインフラ環境＞ AWS(Fargate, RDS, OpenSearch etc..) MongoDB, Terraform 等 ＜利用ツール＞ GitHub, CircleCI, Datadog, Slack, Zoom 等 ＜基本時間＞ 10：00～19：00

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40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 ＝＝＝＝＝ ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・学習データの作成やモデルデプロイのための機械学習基盤(MLOps)の整備 ・SNSの解析/データ分析 ・データの可視化 【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/PyTorchLightning/TensorFlow/Keras ・環境：JupyterNotebook/ColabPro+/BigQuery/GitLab/Slack/Zoom/Tandem ・貸与マシン：MacBookPro

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 建設機械の管理(週出庫予定、在庫、整備状態などの管理)をするシステムを新規開発します。 SaaSで機能ごとに各社に販売できるようなシステムを目指しています。 要件に追従するようなアジャイルで柔軟な開発となります。 ■環境 ・Nuxt.js Vue.js、AWS、Git、Mac ■フェーズ：基本設計、製造、テスト、保守運用

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。 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

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 ・富士通汎用機で構築された既存システムのオープン化を実施 ・COBOLはNet-COBOLへ移行、JCLをBashへ移行 ・担当範囲はJCLからBashへ機械変換ツールを用いて移行