機械のフリーランス案件・求人一覧 | 34ページ目

作業内容 ■業務内容 新規プロダクトである、若年層特化の人材紹介業におけるプロダクト要件定義～開発～テストまでをお任せします。 収益化に向けテクノロジーを活用したプロセス改善を繰り返し、より効率的な人材紹介や事業施策を実施し続けるための土台づくりをお任せします。 現在、事業立ち上げフェーズであり、既存の専任エンジニアメンバーも1名のみのため、裁量大きくお任せする想定です。 具体的には、、 ・PdM、ビジネスチームとのMTG（要件定義など上流工程） ・PdM、エンジニアメンバーとのアジャイルMTG（進捗確認～報告） ・仕様に沿った追加開発～修正内容の開発実装 ■チーム体制 事業部長：1名 ビジネス企画：2名 PdM：1名 専任エンジニア：1名←こちらに加わっていただきます ■スケジュール感 ※追加開発の案件が複数発生しているため、 　面談の中でご経験、志向性を確認させていただき打診させていただきます。 ■募集背景・課題 同社は大手HRホールディングスにおける新規事業を担当する事業会社です。 現在、派遣領域、正社員領域に次ぐ、新たな柱となることを目的にした新事業及びプロダクト開発が進められています。 先行して一部ローンチ済みのプロダクトの追加開発を行いながら、新規プロダクト開発をフルスタックでお任せできるような即戦力の方を探しています。

作業内容 PM／PMO各種タスクを実施する 各種方針整理や全体的なリードを対応する ※開発につながるものはTL／メンバは別途アサインする。 ①CX改善　②ワークショップ連携　③自発的改善＋アイデア投票箱 の3本柱をPMと分担して作業実施予定 ①CX改善 声みるアプリ、NW改善、等の社内重要案件について対応進めていく ②ワークショップ連携 人材育成・PdMtm連携の上で、WS課題創出～各種手段での解決～PDCA定着実施 プロダクト開発部分を中心に支援するが、業務価値提供へ向けて目指す姿理解・プロダクトへの反映・提供価値をを把握するためにPdMtm領域も情報把握する。 ③自発艇改善＋アイデア投票箱 DP部でニーズがありそうなアプリ創出、既存アプリ改善を実施 ①～③以外にも適宜タスクふってくるので柔軟に対応要 開発はアジャイルライクで実施

作業内容 ★エンジニア実務経験2年以上 / 直近で実務経験のある方が対象の案件です！！★ ■概要 ビッグデータ分析基盤において、40以上のサービスから収集したデータを加工し、分析担当者やデータサイエンティストが活用しやすいデータマートを設計・開発・運用する業務を担当します。SQLやPythonを活用し、データ集計ジョブの開発やバッチ処理の運用、クラウド新機能の導入検討を行います。 ■具体的な業務内容 ・データマートの要件定義、設計、開発 ・BigQuery、Oracle、PL/SQL、Pythonを用いたデータ集計ジョブの開発・運用 ・JP1/AJSを活用したバッチ処理のスケジューリング・保守 ・クラウド新機能の技術調査および導入検討 ・障害対応フローの整備および再発防止策の実施

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 ＝＝＝＝＝ ★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～ セキュリティシステム開発(LLM案件)に携わっていただきます。 具体的な内容は下記の通りです。 N系列の企業内における、AI系の研究開発を行いつつPoC開発を推進頂ける方を探しております。 主にPython, LangChainを使用したLLM案件が中心となります。 Python（pytestで単体試験できる）且つAI関連の開発経験がある方が希望です。 Go言語も一部使用しているため、Go言語経験者は尚可です。 立ち上がり時期や不定期の出社はございますが、 基本フルリモートでの就業可能な案件でございます。 ※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

作業内容 ★エンジニア実務経験2年以上 / 直近で実務経験のある方が対象の案件です！！★ ■概要 各種サービスのデータを横断的に分析するビッグデータ分析基盤の開発を担当します。40以上のサービスから集めたデータを加工し、分析担当者やデータサイエンティストが活用しやすいデータマートを設計・開発・運用します。BigQueryやOracleを用いたデータ分析基盤の開発経験を活かせるポジションです。 ■具体的な業務内容 ・分析担当者やデータサイエンティストとの要件調整 ・新規データマートの要件定義、設計、開発 ・BigQuery、Oracle、PL/SQL、Python、Javaを用いたデータ処理の開発 ・JP1/AJSによるバッチ処理の自動化および運用・保守 ・クラウド新機能の調査および導入検討 ・障害対応フローの整備および再発防止策の実施

作業内容 ■業務詳細■ 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　建設データを分析するための基盤の開発、整備 【参画後のフロー】 ■Setp1 まずは開発体制や既存コードを理解してもらうために ・いくつかの小規模な開発業務（1ヶ月程度） ・既存エンジニアとの開発を通してのコミュニケーション ■Setp2 主にお任せしたい業務 ・開発の要件検討と設計 ・日々のコードレビューと参加エンジニアへのアドバイス ・チームの生産性向上のための開発フロー改善 ■Setp3 適性に合わせて将来お任せしたい業務 ・Setp2に加えて技術選定および刷新 ・プロジェクトマネジメント 【開発環境の特徴】 ■エンジニアに負担の少ない開発進行 ・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 ・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ■ドキュメント整備のエンジニア文化形成 ・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 ・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。

作業内容 ・大手製薬会社にてBoxからSharePoint Onlineへの移行に携わっていただきます。 ・主な作業は下記です。 　-検証環境を使用しながら移行手順案やマニュアルをユーザー向けに作成 　-Box調査 　-SharePoint Onlineのフォルダ構成、サイト、命名規則、権限管理等のルール策定 　-制限要件が出てきた場合に回避策を検討 　-ユーザーへの説明 　-ユーザーからの問い合わせの回答 ・実際の移行対応はユーザーが実施する想定です。 ・担当範囲はスキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ◆業務内容 当社の自社プロダクトは、お得を自動で発見し、お金と時間の節約をユーザーに届けるサービスです。 ユーザーにとってのお得な情報・利益というのは、多くのカテゴリに分類できますが、 それらをカテゴリ横串的に網羅していくのが我々のビジョンです。 これから先、ショッピングだけでなく、引越しやクレジットカードなど、 ライフサービス全般のお得を提供できる可能性があります。 先進国の中でも圧倒的に低い日本のEC化率を引き上げつつ、「お得にオンラインショッピングをする」という、 誰でも求める基本的なニーズに応えるための「しくみ」を作っていきたいと考えています。 そのためには、優れたインターフェースやデザイン、データフィード、検索エンジン、機械学習など 複数の技術を組み合わせて開発する必要があります。 今回採用したいプロダクトマネージャーには、様々なカテゴリや用途に対応する機能の立案や、 実際のプロダクト設計への落とし込み、エンジニアやデザイナーに向けた要件定義の作成などをお任せしたいです。 toC向けだけれども基幹システムのような、Googleを作っている感覚に近いと思っており、事業的にも技術的にもきっと面白さを感じていただけると思っています。 《具体的な仕事内容》 ・プロダクトの課題点・改善点を抽出 ・ユーザーや顧客の課題抽出 ・プロダクトの企画設計（UIを含む可能性あり） ・開発ロードマップの策定 ・要件定義・仕様書の作成 ・事業企画と連携してディスカッション ・アジャイル開発・スクラムの進行 ・エンジニア・デザイナーとのコミュニケーション ◆コミュニケーション 《MTG頻度》 　スクラム開発で進めている当社において、基本的に下記は必須参加となります。 　・デイリースクラム（つまり朝会。15~30分） 　・スプリントレビュー：2週間に1回実施 《オープンな情報共有》 　・開発に必要な全ての資料やデータ（個人情報を除く）は、実装を担当するメンバーなら誰でも 　　上長その他の許可の必要なく自由に閲覧できる 　・チャットツールを導入しており、チームのためのチャットルームがある（Slack） 　・専用の情報共有ツールを使って、ノウハウや議事録、日報などの情報共有を行っている ◆開発環境 《TypeScriptの全面採用》 弊社は、主要言語としてTypeScriptを全面採用しており、 フロントエンド・バックエンド・インフラ定義において全面的にTypeScriptを用いています。 monorepoで基本的にすべてのpackageを一つのリポジトリで管理しており、コードの共通化ができております。 《テクノロジースタック》 iOSアプリは、capasitor + ionic-react (web component) で記述されているので、基本的にはReactを書いているのと感覚は同じです。 他は、Next.js + Tailwind CSS + Vercel の組み合わせがメインとなっています。 《技術カルチャー》 　・CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する 　・取締役（社内）または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している 　・経営トップがエンジニア出身、または現役のエンジニアである 　・エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている 《コード品質向上のための取り組み》 　・本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している 　・「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している 　・何らかのコーディング規約をチーム全体で遵守するようにしている 　・提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されている 　・コード品質評価ツールを導入して、メンバーが常に確認できるようにしている 《テストの実施度》 　・ほとんどのプロダクトコードに単体テストを記述、実施している 　・ほとんどの機能に受け入れテストを記述、実施している 　・機能の実装と同時にテストコードを記述している 　・想定される複数環境での品質チェックを義務づけている 《アジャイル実践状況》 　・1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している 　・デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている 　・イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている 　・タスク見積もりの単位には絶対量（人日など）ではなく相対ポイントを用い、極力複数人の意見を調整する形で行っている 　・継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている 《ワークフローの整備》 　・全てのコードをバージョン管理ツールで管理している 　・各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる 　・自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている 　・コードによるインフラ構成管理（Infrastructure as Code）の環境が整備されている ◆求める人物像 ・常に野心的でスタートアップマインドがある方 ・ただ真似をするだけではなく、他に類を見ないプロダクトを作ることに挑戦したい方 ・既存のプロダクトや事例から吸収できる人 ・目標に向けて、こだわりを持って仕事ができる方 ◆この求人に相応しくない人物像 　◎自己中心的な方 　◎顧客志向が一切なく、ただ言われたことだけを実行する方 　◎指示待ちの人 　→ある意味、組織としてしっかりとした仕組化ができていないので個々人の裁量にゆだねられています。 　　その分裁量権はあるので、そこをネガティブに捉える方はあいません。 ◆チーム編成 エンジニア組織は全体で10名前後の組織となります。

作業内容 専門知識を活かした機械学習システムの構築を行っていただきます。 ＜具体的には＞ ・クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 ・機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 ・機械学習サービスの技術検証 ・統計/機械学習手法の調査・検証 ＜開発環境＞ ・技術環境：GCP、Azure、AWS、Gitlab ・使用言語 ：Python、R、SQL

作業内容 業務内容: 専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ・クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 ・機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 ・機械学習サービスの技術検証 ・統計/機械学習手法の調査・検証 勤務時間:10:00〜19:00 勤務場所:フルリモート 備考:50歳未満くらい迄を希望 外国籍：不可

作業内容 ・スーパーマーケット向けのデータ分析、機械学習モデル構築業務を行っていただきます。 ・下記を行っていただきます。 -データの前処理/分析 -機械学習モデルの構築/検証/改善

作業内容 ネットワーク上の攻撃痕跡（機械学習）システムを社会実装するための技術検証の検討を行います。

作業内容 ・小売・流通業向け機械学習開発支援案件です。 ・ご担当いただくのは下記の作業です。 　-機械学習、AI技術を用いたサービス設計・開発・改善 　-小売企業に関するデータを基に、機械学習を用いたサービスの設計・開発（例：店舗の来店予測や売上予測、販売内訳予測など） ・機械学習とコンピュータサイエンスを用いて自らサービスの設計と開発を行っていただきます。

作業内容 以下の作業をご担当いただきます。 ・機械学習を用いた新プロダクト開発 ・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA ・機械学習アルゴリズムの設計・実装 ・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発

作業内容 Python/機械学習/Deep Learningを用いて工事図面照合分析システムの開発を行って頂きます。

作業内容 IoT開発におけるセンサーやアルゴリズムの開発を担当して頂きます。 ・IoT デバイスからのデータを使用して制御を行うAIアルゴリズムの開発 ・機械学習アルゴリズムの検証 ・機械学習環境の選定・構築・設定

作業内容 某企業における機械学習系PJにおける要員募集です。 機械学習の案件を複数かけ持つ企業にて打ち合わせを行い見合うPJにアサインされます。

作業内容 Python/機械学習/Deep Learningを用いて工事図面照合分析システムの開発を行って頂きます。

作業内容 Python/機械学習/Deep Learningを用いて工事図面照合分析システムの開発を行って頂きます。

作業内容 店舗単位の需要予測を行いセラピストの配置を最適化。 テキストマイニングなど時系列モデル以外の機械学習テーマも複数あり、ビジネスにおける機械学習実装経験がある方を希望します。

作業内容 Python/機械学習/Deep Learningを用いて工事図面照合分析システムの開発を行って頂きます。

作業内容 ・事業部門AI、機械学習、データサイエンス領域における技術調査(PM、企画/調査分析)をご対応いただきます。

作業内容 機械学習メディア執筆をお任せいたします。 具体的には以下の作業が発生いたします。 ・機械学習案件の技術ドキュメント執筆 ・ 機械学習職種の採用ブランディングのための「技術記事/登壇原稿」執筆 　-記事を「社内ドキュメント/社外blogの執筆」や「イベント登壇時の原稿」への流用 　-「記事/原稿」のために社内のエンジニアへのヒアリング

作業内容 マルチクラウド機械学習プラットフォームサービスに付随する、データ分析等を行っていただきます。 ＜具体的には…＞ ■Kubeflow Pipelines ・データ接続 ・データ加工 ・機械学習モデル構築 ・エンドポイント構築機能を実装 ■データ分析 ・ダッシュボード、データビジュアル機能の開発(実装方法検討中) ＜開発環境＞ 言語：Python,HTML5,CSS3,JavaScript ＤＢ：BigQuery ＦW：Django,Vue.js 環境・ＯＳ：AWS (Amazon Web Services),Azure,GCP (Google Cloud Platform) ツール：Kubernetes ＜開発工程＞ 基本設計、詳細設計、実装・構築・単体試験、受入試験、結合試験、総合試験、運用・保守

作業内容 ・音声認識におけるデータの作成からAPIの運用までを幅広くご担当いただきます。 ・音声認識のモデル構築 ・データとモデルの組み合わせによるテスト・分析 ・機械学習パイプラインの構築 ・機械学習における全てのフェーズの作業に関わる可能性がございます。

作業内容 【概要】 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語： Python ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 AutoML製品を利用して運用していた機械学習モデルをSagemakerへ移行する作業に携わっていただきます。 Sagemaker上でモデル構築を行っていただきます。

作業内容 ・機械学習を用いた新プロダクト開発 ・機械学習アルゴリズムの設計、実装 ・モデルで利用するデータ、特徴量生成のためのパイプライン開発 ・自動発注最適化のための数理最適化モデル実装

作業内容 リラクゼーション業界向け機械学習案件となります。 店舗単位の需要予測を行いセラピストの配置を最適化を行います。 その他、テキストマイニングなど時系列モデル以外の機械学習テーマも複数ございます。

作業内容 ・機械学習を用いた新プロダクト開発 ・機械学習アルゴリズムの設計、実装 ・モデルで利用するデータ、特徴量生成のためのパイプライン開発 ・自動発注最適化のための数理最適化モデル実装