機械のフリーランス案件・求人一覧 | 42ページ目

作業内容 ・機械製造業向け生産管理領域におけるS/4HANA導入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。 - 要件定義 - S/4HANA PP機能の提案と活用支援 - プロトタイプによる動作検証と改善提案 - ワークショップ対応

作業内容 【20代～40代の方向け】 AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用 大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装 リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 自然言語処理パイプラインの構築・最適化

作業内容 ・C#を用いた工作機械用ラダー編集アプリケーション開発案件に携わっていただきます。 ・主に外部設計から総合テスト実施までの全工程をご担当いただきます。

作業内容 ・自社で販売するAI-SaaSサービスの導入において、AI機械学習モデルの構築経験とプロジェクトマネジメントスキルを活かし、クライアント課題の解決をリードするポジション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。 - プロジェクトの全体進行管理(スケジュール、リソース、品質、リスク) - クライアントとの要件定義および折衝・調整 - 分析方針・モデル構築計画の策定 - ビジネス課題に即した特徴量設計・評 価指標の設計 - AutoML/Pythonベースでのモデリング・検証 - 提案資料・検証レポート・プレゼンテーション資料の作成 - チームメンバー(ジュニアデータサイエンティスト・AIエンジニア)の進捗・品質管理

作業内容 ・機械学習、LLMアプリケーション開発テックリードとして、SaaS型ビジネスマッチングシステム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。 - LLM、機械学習、自然言語処理を活用したアプリケーション開発のマネジメント - ビジネス的な要件に基づく実践的なタスク設定、査定データの構築、オフライン及びオンライン査定　 　 の実施と改善 - ビジネス側との議論を踏まえた、技術的な視点でのプロダクト企画のサポート - プロダクト内および金融機関の独自データ活用を軸に踏まえた技術的な中長期戦略の立案

作業内容 ・建設業界向け基幹システム運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。 -建設機械器具のレンタル事業に関わる基幹システムの維持と運用と管理 -ベンダーコントロール -PCキッティング、セットアップ、ネットワークインフラの構築および管理 -Google Workspace等クラウドツールの設定とセキュリティ管理と運用 -IT関連の問い合わせ対応、ヘルプデスク

作業内容 ・まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような作業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。 - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js(TypeScript)を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり

作業内容 ・C++を用いた工作機械向けのシステム開発案件に携わっていただきます。 ・詳細は下記のとおりです。 　‐基本設計 　‐詳細設計 　‐実装 　‐テスト

作業内容 ・C言語を用いた工作機械向けのシステム開発案件に携わっていただきます。 ・詳細は下記のとおりです。 　‐基本設計 　‐詳細設計 　‐実装 　‐テスト

作業内容 土木業界向けに建設DXサービスを展開する同社のAIエンジニアとして、新規サービス開発を担当して頂きます。 具体的には下記のような業務となります。 ・土木設計領域にまつわる蓄積DATAに対する、一連の分析・検証・デプロイまでを可能とする機械学習環境及びDBの構築 ・自社BtoBSaaSプロダクトへのAI実装環境構築 ・ビッグデータ解析 ・UXボトルネック分析 ・大手企業開発案件のAI領域支援 ・時系列データ／テキストデータの分析 プロジェクト一例： ・設計領域における機械学習による示唆機能実装 ・施工領域における機械学習による3Dモデリング機能実装 ・設計事例におけるLLMをもとにした事例サジェスト実装 etc… 土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。 各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。

作業内容 ・C++を用いた工作機械向けのシステム開発案件に携わっていただきます。 ・詳細は下記のとおりです。 　‐基本設計 　‐詳細設計 　‐実装 　‐テスト

作業内容 ・機械製造業向けにS/4HANAを活用した 　管理会計領域の基幹システム再構築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。 - 要件定義 - 各事業部門への作業ヒアリング - S/4HANA CO機能の提案と説明 - Fit/Gap分析とプロトタイプ検証及び構築 - ドキュメント作成 - クライアントとのセッション支援

作業内容 建設業界のDXを推進するデータ分析プラットフォームにおいて、 コアとなる機械学習モデルの開発およびデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 ・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・システムの改善 ・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 開発環境 メイン： Python, Pandas インフラ： AWS, Amazon SageMaker 機械学習： 勾配ブースティング その他： GitHub, GitLab, Slack, asana ※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 ・建設機械企業向けCPMシステム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。 - CPMシステムにおいて、単価以外の実績データを取得し、CPMのテーブルへ追加する改修対応 - 基本設計~結合テスト

作業内容 【20代～40代の方向け】 大手製造業向けのAI予測システムを開発します。 Pythonを使用して機械学習モデルを構築し、生産予測や需要予測を行うシステムの開発を担当します。またフロントエンドとの連携やAPI設計も含まれます。 【作業内容】 ・Pythonを用いた機械学習モデルの設計・実装 ・大量データの前処理および解析 ・需要予測、品質予測などのAIアルゴリズムの開発 ・データベースとの連携およびAPI設計 ・精度向上のためのモデル評価・チューニング ・チームとの協力によるシステム改善

作業内容 【作業内容】 ・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。 ・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。 以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。 - AIによるレベルデザイン支援プロジェクト - 自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト - パズルゲームのレベル生成（ステージ生成） - 大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト 等 【ポジションの魅力】 ・大手インターネット広告事業会社での経験を積んでいただけます。 ・現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、意見、提案なども言いやすい環境です。

作業内容 企画,要件定義,基本設計,マネジメント 営業データプラットフォームにおけるデータ基盤およびスクレイピング基盤の刷新・移管プロジェクトをリードいただくポジションです。 既存のPython + AWS/GCP構成から、TypeScript + Apify + Snowflakeを用いた新アーキテクチャへの移行を推進いただきます。 データ取得〜提供の運用設計や自動化、品質管理を担いながら、将来的にはAI/機械学習の導入フェーズにおける要件定義〜PoCにも関わっていただきます。 技術とビジネスの両面を横断し、プロダクト価値向上に寄与できるポジションです。

作業内容 ・AIプロダクト開発に向けてバックエンドシステムの設計や構築 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。 -LLMを活用した音声処理システムの開発 -自然言語パイプラインの構築 -APIの実装と最適化 -マイクロサービスを用いた分散システムの設計 -GCPやKubernetesを利用した運用 -大量データに対応するためのDB設計 -CIやCDを用いた自動テスト基盤の構築 -機械学習モデルのデプロイ -MLOpsパイプラインの構築 -チームメンバーとの協働による技術選定

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、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のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、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のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

作業内容 【作業内容】 ・情報検索やレコメンデーション技術を中心とした機械学習活用やデータ活用の支援を行います。 ・ベクトル検索システムの構築を行います。 ・レコメンドAPIの構築を行います。 ・LLMアプリケーションのPoCやツール化を行います。 ・アプリケーション開発を担当します。 【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を求めています。

作業内容 ・AI業界向けインフラ構築運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。 　-受託開発のサービス、システム、基盤の構築、運用、保守 　-機械学習やデータ分析基盤、分析環境などを考慮した形での インフラの設計、開発、運用

作業内容 ・画像をを入力とする機械学習モデルの開発、画像処理ライブラリ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。 - モデルの学習、テスト、精度や速度の改善 - 推論環境(CPU、GPU、PU等)に合わせた最適化 - C、C++にて、推論周りの処理を実装

作業内容 機械学習及び生成AIを利用したクラウドシステムの基本設計〜テストまで御担当いただきます。 また、機械学習や生成AIのユーザーヒアリングや要件整理などご経験がある方には要件定義フェーズも御担当いただく予定です。 ※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 ・機械製造業向け基幹系システム刷新(SAP S/4HANA移行)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。 - 各拠点移行チームや関連チームの活動把握と課題解消フォロー - 課題の論点整理と解消のための関係者調整 - 定例会のファシリテートと記録 - 海外移行の中日程などの策定支援

作業内容 ・情報セキュリティ管理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。 　-基幹システムの修正 　-セキュリティ管理 　-ネットワークの構築及び運用

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 自社で開発しているAIプロダクト開発に携わっていただきます。 【開発】 バックエンドシステムの設計・開発・運用 大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装 リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 【システムアーキテクチャ・インフラ】 マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 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パイプラインの構築・改善 コードレビュー・テスト自動化の推進 監視・ログ分析システムの構築 セキュリティ要件に基づいた実装・運用 【機械学習・AI】 統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ MLOpsパイプラインの構築・運用 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 【チーム協働・技術推進】 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 開発プロセスの改善、自動化の推進 ※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 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 【概要】 建設業界のDXを推進するデータ分析プラットフォーム「GORLEM」における、 機械学習モデルの開発およびデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 【プロジェクト詳細】 ■主な業務内容 ・建設データを利用した予測モデルの開発 ・各社の建設データ解析処理に関するコーディング ・分析モデルの改善・新機能開発（要件定義-実装） ・データ分析基盤の構築・整備・保守 ・建設業界特有データを活用した機械学習モデル運用 ・データ前処理・後処理パイプライン（ETL/ELT）構築 【リモート勤務について】 本案件ではフルリモート勤務が可能です。

作業内容 タイヤメーカーの工程設計開発部門におけるデータエンジニアリング業務に関して膨大な製造データのデータクレンジングやデータ前処理をお任せします。 ■依頼業務詳細： •製造データの前処理およびクレンジング •データの正規化および統合 •異常値の検出および修正 •データの可視化およびレポート作成 •機械学習モデルのデータ準備およびフィードバック ■組織構成: 工程設計開発部門のエンジニアチームと連携して業務を進めていただきます。 ■開発環境： •データベース：SQL, NoSQL •プログラミング言語：Python, •可視化ツール：Power BI タイヤメーカーである同社の工程設計開発部門において、膨大な製造データの下処理業務に多くの時間を要しています。 エンジニアの工数が限定されるため、クレンジングやデータ処理が遅くなり、機械学習モデルの構築や製造工程への推論結果の試行展開がなかなか進まない現状です。 改善するために、下処理業務をアウトソースし、データ活用活動を進めたいと考えています。

作業内容 ・生成AIを用いたWebアプリケーションゲーム開発のPM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。 - Webアプリ開発 - 機械学習アプリケーションのデプロイ - プロジェクト管理 - AWSのデプロイ ※アダルトコンテンツが含まれます

作業内容 ・電気機械器具向けSAP導入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。 - クライアントセッション - 資料作成 - GAP分析 - 対応検討

作業内容 ・電気機械器具向けSAP導入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。 - 会計領域の基本設計作業

作業内容 現在少数顧客のみ限定公開中の新規WEBサービス（機械装置設計者向けの部品選定サービス）です。 画面仕様書をもとにしたUIデザインをお任せいたします。

作業内容 ・Pythonを用いた受託及び自社AIプロダクト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。 　-生成AIと自然言語と画像とテーブルデータの分析及びモデルの開発 　-機械学習モデルのプロダクション 　-AIに必要なアプリケーションの構築 　-継続的なAI及びアプリケーションのデリバリーや精度モニタリングの仕組みの構築 　-新しい技術や手法の探求と導入

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 ※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 -------------------------------- ■事業概要 当社はAIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。 ■業務内容 ・AIプロダクト開発 　- AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用 　- 大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装 　- リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 　- 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ 　- マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 　- 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 　- GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 　- 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パイプラインの構築・改善 　- コードレビュー・テスト自動化の推進 　- 監視・ログ分析システムの構築 　- セキュリティ要件に基づいた実装・運用 ・機械学習・AI 　- 統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ 　- MLOpsパイプラインの構築・運用 　- 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 　- A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 ・チーム協働・技術推進 　- 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 　- 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 　- 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 　- 開発プロセスの改善、自動化の推進

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 ※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 -------------------------------- ■会社概要 大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しているスタートアップ企業です。 「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに掲げ、生成AIの業務活用を支える法人向けツールなどの開発を行っています。 ■募集背景 既存プロダクト「ELYZA Works」のサービス拡大に伴う機能追加、および業界・ユースケース特化型の新規プロダクト開発を進めるための事業拡大フェーズです。 プロダクトのコアとなるLLMを含む機械学習モジュールの開発や、革新的なユーザー体験を実現するためのエンジニアリング強化を目的としています。 ■業務内容 プロダクト事業部の機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル/自社モデル）をコアとしたプロダクト開発およびMLOps基盤の構築を担当いただきます。 ◇プロダクト開発 - 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発 - ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善 - 自社モデルの最適化（推論速度と精度のバランス調整、軽量化）とプロダクトへの組み込み ◇機械学習×エンジニアリングのリード - MLモデルを組み込むための社内ライブラリ実装 - プロダクションデプロイのワークフロー整備 - プロダクトコードの最適化、リファクタリング - 他チームへの技術支援（アーキテクチャ・実装方針策定） ◇MLOps基盤の開発と改善 - スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計・実装 - モデルの監視・パフォーマンス評価システムの構築 - 本番運用に関するベストプラクティスの確立