機械のフリーランス案件・求人一覧 | 39ページ目

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 -------------------------------- ■事業開発＆コンサルティンググループと連携し、以下の業務を担当します。実証実験（PoC）ではなく、実際の業務プロセスへの導入・定着を目的としたデリバリー業務です。 ◇顧客連携・ソリューションデリバリー - 特定領域のエンタープライズ顧客と直接連携し、業務課題のヒアリングおよび業務プロセスの理解 - Ai Workforce上に構築されたソリューションの顧客向けデリバリーおよび導入支援 - 導入の意思決定サポート ◇技術実装・構築 - 顧客保有ドキュメント（PDF/Word/Excel/PPT）の構造化 - AIワークフローおよびAIエージェントの構築 - LLMアルゴリズムのチューニングおよび精度評価 ◇プロダクト改善 - 現場でのデリバリーで得られた知見・経験に基づくソリューションの磨き込み - プロダクト開発チームへのフィードバック

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 -------------------------------- - 商談同席およびクライアントの課題構造化・ヒアリング - 技術調査に基づいた最適解の提案および提案書作成 - 開発ロードマップの策定・概算工数見積もり - 受注後のスムーズな開発移行に向けた要件定義支援

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端の生成AI技術を軸に、法人の業務効率化を支援するプロジェクトにて、新規に発足した次世代型AIエージェントプロダクトの開発を担っていただきます。 営業活動のバリューチェーンを上流から下流まで一貫して支援するマルチプロダクト構想の中核として、対話型AIやプロセス解析ツールの開発・グロースを推進します。 現在はプロダクト体験の抜本的な見直しと、次世代アーキテクチャへの刷新という、非常に挑戦的で裁量の大きいフェーズにあります。 バックエンド（NestJS/Prisma等）の設計・実装を主軸としつつ、フロントエンド領域もサポートしながら、保守性・拡張性の高いシステムを構築していただきます。 可観測性の整備やユニットテスト、負荷テストなど、品質向上に繋がる周辺領域にも深く関与し、エンジニアリングの観点から事業成長を支えていただける方を求めています。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端の生成AI技術を核としたエンタープライズ向けソリューションを展開する企業にて、機械学習エンジニアとしてアルゴリズムの刷新と高度化を推進していただきます。 主なミッションは、自社プロダクトの中核となるRAG（検索拡張生成）パイプラインの改善、VLM（視覚言語モデル）を用いたマルチモーダルな文書解析、およびLLMOpsの構築です。既存手法の組み合わせに留まらず、モデルレイヤーからの改善や、複雑なビジネスドキュメント解析における高度な技術課題の解決を担っていただきます。 プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、顧客課題に基づく技術的仮説の設計からPoC、実プロダクトへの実装まで一気通貫で関わることができます。自ら問いを立て、技術の力で事業を前進させる実力を備えた方を求めています。

作業内容 ・AIモデル実装推論最適化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。 　 -LLMのファインチューニングおよびRAG構築 　 -既存アルゴリズムの精度検証およびハイパーパラメータ調整 　 -推論エンジンのパフォーマンス改善およびデプロイ

作業内容 ・データ抽出（SQL） ・マーケティングデータ分析PDCAの仕組みづくり ・ダッシュボード構築 ・Bigqueryデータマート設計〜構築〜保守運用 ・他ETLやMAツールとのデータパイプライン構築

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 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 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 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 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・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。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 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 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 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 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・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。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 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 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 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 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・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。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

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 -------------------------------- ‐OpenAI SDK等を用いたAIエージェントの開発・実装 ‐プロンプトチューニングおよびRAG（検索拡張生成）システムの構築 ‐AI活用ツールの導入支援および技術選定 ‐クライアントへのユースケース提案、期待値調整、プロジェクト推進 ‐開発スピードを重視したAI駆動開発の実行

作業内容 ・グローバルのデータマネジメント、ガバナンス作業を推進するための 　データ基盤の整備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。 - データエンジニアリングに関連する技術選定、設計や構築に関わる開発物のレビューを実施 - データ分析、機械学習などの作業を定常的に実施するための仕組み、環境整備 - 法律関連の機密データを扱うため、個人情報保護法やその他の関連規制を踏まえた 　 セキュアなデータ管理体制の設計、構築 - 各ステークホルダが継続的かつ効率的にデータへアプローチできるセキュアなインフラを整備 - データ要件を元にしたデータの抽出ロジック、アルゴリズムを開発、運用 - 定常的に実行されるデータパイプラインの実行環境を、定義した要件に基づき運用、保守

作業内容 ・生成AIプロジェクト支援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。 -ローカルLLMを用いたプロトタイプ構築および性能評定 -RAGの設計実装および精度改善 -特定タスクに特化したLLMのファインチューニングおよび検証 -AIエージェントを活用した作業改善アイデアの具現化 -英語で記載された内部資料や技術ドキュメントの読解および活用

作業内容 ・AI技術開発チームが保有する音声認識エンジンおよび学習環境（ツール類）の新環境への移行 ・顧客向けサービスではなく、音声認識エンジンの運用に必要なツール群が対象 ・インフラやバックエンド領域を主体的に担当し、システム構成を理解した上で移行作業を推進 ・AI技術開発チームと連携し、既存システムの構成をドキュメントやソースコードから正確に理解し、移行計画に落とし込む

作業内容 ・音声解析AIデータ基盤構築および営業データ分析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。 - 音声データの前処理 - テキストデータの構造化および特徴量設計 - クラスタリング/分類モデルの設計・検証 - 拒否理由や成功パターンの分析 - データ基盤設計支援 - 分析結果の可視化およびレポーティング

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 -------------------------------- - LLM / VLM / マルチモーダルモデル向けの学習データ設計 - データ前処理・アノテーション方針の設計と改善 - モデル評価指標の設計および評価結果の分析 - 「学習 → 評価 → データ改善」のフィードバックループ構築 - モデル開発チームと連携した性能改善 - データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立

作業内容 AIを用いたWEBサービスのSREエンジニア業務をお任せします。 -クラウドインフラ基盤の設計と実装 -システムの運用、監視、管理を自動化するためのツールやプロセスの構築と保守 -アラートシステムやモニタリングシステムの設計と実装 -トイルを減らすためのスクリプトの作成と自動化の構築 -開発チームと連携し、パフォーマンスボトルネックの特定と対処、システムアーキテクチャの最適化 -システムの信頼性と拡張性を向上させるためのソリューションの設計と実装 -開発者の生産性向上のための標準ツールやサポートの提供

作業内容 業務内容 ■業務内容 自動運転サービスに必要な「配車」「運行管理」領域を中心に、システムの設計・開発・運用を担当していただきます。サービス立ち上げの初期フェーズから参画し、技術面からプロジェクトを一緒に牽引していただけるエンジニアを募集します。 具体的には ・配車・配送／運行管理システムの設計・開発・運用 ・車両データ（車載由来データ等）を扱うアプリケーションの実装 ・バックエンドを主軸としつつ、フロントエンドも含めた開発 ・アーキテクトやSREメンバーと連携した、品質・運用性の改善 ・マイクロサービスを前提としたサービス設計 ■ 技術スタック（予定） クラウド：AWS または GCP 基盤：EKS + マネージドサービス 言語：Java / Python / C++ /TypeScriptなど（予定） その他：マイクロサービス、データ処理設計 など ■ プロジェクト体制（想定） ・エンジニア：5名 × 2チーム ・SRE：2〜3名 ・アーキテクト：数名（設計・技術支援） ・IM（インサイドマネージャー）：2名 ・プロダクトオーナー（PO）：1名 アジャイル開発チームの一員として参画いただきます。顧客はプロダクトオーナー（PO）としてレビューやプランニングに参加し、要件や優先度について直接対話しながら開発を進めることができます。 エンジニアが開発に集中できるよう、チームリーダーも継続的にサポートに入ります。 関わるサービス・プロダクト ■企業について 当社のビジョンは、「IT技術によるイノベーションにより顧客と共に社会の進化を実現すること」です。 クラウド、OSS、アジャイル、DevOps、データ解析・機械学習等の先端技術について多くの経験および知識を有するITプロフェッショナル企業として、弊社は弊社の顧客と共に様々な付加価値を社会に提供し、「社会」および「人々」の進化に貢献します。 主には以下事業を展開しております。 ・受託開発事業　※エンタープライズ企業からのプライム案件がほとんどです。 ・トレンド技術のオンライン通信教育事業　※Kubernetesのトレーニング講座など

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 -------------------------------- ■ミッション 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。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 - RAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う - 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る - 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、実装を行う ■具体的な業務内容 - 中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 　- RAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 　- Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 　- 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 - 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 　- VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 　- 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 　- 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 - 研究成果のプロダクト接続・技術設計 　- 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 　- 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 - PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 　- 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 　- 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 　- 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

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 -------------------------------- 開発チームにエンジニアとして参画していただきます。 得意領域を中心に、ご本人の志向や特性に応じたタスクを担当していただきます。 現時点では十分なスキルを持たない領域でのタスクであっても、挑戦の意向をお持ちであるのなら、大いに取り組んでいただきたいと思っています。 組織の特徴として、最大のエンドユーザーである審査業務の担当者が、物理的にも組織図的にもきわめて近いところにおりますので、開発によるFBを非常に素早く受け取ることができます。 - プロダクトチーム内でのディスカッション（DDD, CleanArchitectureの観点からの設計や検討） - バックエンドシステムの開発（Go言語） - バックエンドシステムの開発（Python） - エンドユーザー（審査担当者、顧客）からの問い合わせ対応をはじめとする運用保守業務

作業内容 ・開発デジタル化及び自動化推進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。 　-内製ツールや市販ツールを連携させた設計および評定工程の自動化 　-ECUソフトウェアの検証を効率化するためのツール企画や開発 　 -開発チームとの要件調整やツール導入のサポート 　-操作説明書の作成や利用者への教育 　-次世代車両開発に向けたDevOps基盤やCI/CD環境の構築と改善 　 　-要望に基づいたアプリケーションの要件定義からテストまでの工程

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 ・共通 AI DX ソリューションの開発エンジニアとして、AI プロダクトの品質保証とアーキテクチャ設計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。 　-共通AI DXソリューションの開発: 業務自動化フレームワーク、AIチャット基盤、クローリング基盤等の設計・実装。 　-AI駆動開発環境の整備: Claude Codeを最大限活用した開発ワークフローの構築および全社展開の推進。 　-品質ハーネスの設計・構築: Pre-commit、CI/CD、自動テスト基盤、LLM出力検証等の品質保証システムの構築。 　-プロンプト/コンテキストエンジニアリング: 再利用可能なプロンプトテンプレートの設計やLLM（Gemini/Claude等）の統合設計。 　-技術選定とアーキテクチャ設計: AIプロダクトにおける最適な技術スタックの選定、およびスケーラブルなシステム設計のリード。 　-アプリケーション・インフラ開発: Webアプリケーション開発およびGCP上でのインフラ構築・運用。 　-ノウハウの体系化: AI実装ガイド、アンチパターン集、コードレビューチェックリストの策定と技術支援。

作業内容 ・機械産業向けDX推進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。 -業務効率化 -見積もり、受注、設計、製造の工程の見える化 -自動化ツールによる見積書、現箇所への反映 -エンタープライズサーチの導入及び活用 -ファイル整理 -スケジュール管理

作業内容 【20代～40代の方向け】 業務データを活用した機械学習モデルの設計・開発を担当します。データ前処理からモデル評価まで一連の工程に携わります。 【作業内容】 ・Pythonによる機械学習モデル実装 ・データ前処理および分析 ・モデル精度検証・改善 ・結果レポート作成

作業内容 ・金融系SaaSサービス運営企業向けデータ解析及び機械学習モデル活用案件 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。 -データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築評定及び改善 -機械学習モデルのパフォーマンス最適化 -プロダクト内及び社内へのAI導入

作業内容 ・独自のオンプレミスAI技術を用いたシステム基盤の構築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。 - システムの導入コンサルティング・要件定義 - MLOps/LLMOpsの設計・導入・運用に関する作業 - クラウド・オンプレ機械学習システム(基盤含む)の設計・開発・運用 - 機械学習・自然言語処理に関するソフトウェアの設計・開発・運用 - 小規模案件のプロマネ - システム設計・開発 - クラウドサービスの設計・構築

作業内容 ・Pythonを用いた建設業界のDXツールにおける機械学習モデルの開発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。 　-会社ごとの建設データに対する解析処理におけるコーディング実務 　-分析モデルの解析に必要な処理のコーディング 　-要件定義に基づく新機能開発、モデルやシステムの改善 　-建設データを分析するための基盤の開発、整備 　-建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　-データ前処理、後処理のパイプラインの構築

作業内容 【プロジェクトについて】 大手製造メーカーと自動車メーカーとの共同研究において、プロジェクトマネージャーとして業務遂行をご担当いただきます。 【業務内容】 ■プロジェクト全体の進捗管理 ・各共同研究分野（製造、自動車、開発）との進捗状況の把握 ■技術的な課題の整理 ・ソフトとハードの動作データの課題抽出 ・機械学習モデルの学習データ技術要件取りまとめ ■機械学習プロセスの確定 ・データ処理や方針策定と学習アルゴリズムの選定と技術支援 ■各種報告書の作成 ・技術的進捗や成果を取りまとめた報告書の作成 ・トラブル内容の分析結果や改善提案レポート作成 ■実証実験を含む計画立案 ・製造ロボットの運用における計画立案 【案件の魅力】 最先端技術及びAI関連の技術研究分野のPM業務として仕事に携わる事が可能なポジションです。 【働き方】 ・リモート勤務：週2日のリモート勤務が可能です。

作業内容 ・CADを用いた製造業向け工作機械モデリング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。 　-CADを用いたモデリング業務 　-CADオペレーション

作業内容 【20代～40代の方向け】 AI学習プラットフォームのバックエンド開発です。 Python（Django）を使用して、学習データの収集、分析API、ユーザー進捗管理機能を担当。機械学習モデルのAPI化や外部サービスとのデータ連携も行います。

作業内容 【20代～40代の方向け】 AI学習プラットフォームのバックエンド開発です。 Python（Django）を使用して、学習データの収集、分析API、ユーザー進捗管理機能を担当。機械学習モデルのAPI化や外部サービスとのデータ連携も行います。

作業内容 【作業内容】 弊社は情報検索やレコメンデーションの技術を中心に、企業様の機械学習活用やデータ活用をご支援するソリューション事業を展開しています。現在、アイテムのランキングをユーザーに合わせてパーソナライズする機能を開発&提供をしており、MLアプリケーションやLLMアプリケーションのPoC, 評価、アプリケーション開発をお任せできる方を募集しております。 【求める人物像】 適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方

作業内容 【作業内容】 機械系商社の基幹システム刷新に伴うエンハンス開発を担当していただきます。 【ポジションの魅力】 最先端の技術を用いて新しいシステム開発を経験できる点です。 【開発環境】 Java, Springbootを使用したシステム開発を行います。

作業内容 ・機械学習を用いた装置異常予測システムの開発案件です。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　- 技術調査 　- 設計 　- 製造 　- テスト

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手HR領域事業を展開するクライアントのデータサイエンス部門にて、レコメンデーション施策に係るシステム開発を担当いただきます。 Pythonを中心に、SQLやAWSを用いた機械学習モデルの開発、バッチ処理/API提供などを通じて、マッチング精度やユーザー体験の向上に貢献いただくポジションです。 主体的に推進できる方を歓迎します。 ※初日出社後は基本フルリモート想定。 ■主な業務内容： - 機械学習を用いたレコメンド施策の要件定義・実装 - Python・SQLによる開発・データ加工・分析 - バッチ処理/APIのAWS環境構築・提供 - モデルの精度向上・効果検証

作業内容 ・機械業界向け基幹システム運用保守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。 -社内ヘルプデスク業務、社員からの問い合わせ対応 -基幹システム刷新後の保守運用及び定着化支援 -ベンダーコントロール

作業内容 【作業内容】 ・AIプロダクト開発 - AIエージェントや音声処理など、LLM活用のバックエンドシステム設計・開発 - 自然言語処理パイプラインやAPIの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ - マイクロサービスによる分散システム設計・スケーラブルなAPI実装 - GCP・Kubernetes運用や大量データ対応のDB設計 - データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ・開発プロセス・品質向上 - CI/CDや自動テスト、監視・ログ分析などの開発基盤構築 - セキュリティ要件対応や品質向上のための運用改善 ・機械学習／AI - 機械学習モデルのデプロイ・MLOpsパイプライン構築 - 推論APIの最適化やA/Bテスト基盤の開発 ・チーム協働・技術推進 - 多職種チームとの協働開発・技術選定への参画 - 新技術調査・プロトタイプ開発やプロセス自動化推進 【開発環境】 ・開発言語：Python、TypeScript、Next.js、React ・インフラ：GCP、Docker ・作業環境：Mac

作業内容 ・機械業界向け社内SE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。 -社内インフラ及びIT基盤の運用保守 -業務システム及び基幹システムの改善と導入支援 -データ活用及び業務効率化推進 -社内IT関連プロジェクトのマネジメント

作業内容 ・精密計測機器組み込み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。 　-機械設計 　-電気回路設計

作業内容 ・設備機械向けデータ分析及びアルゴリズム化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。 　-設備の不調に関するデータの分析及びアルゴリズム化