機械のフリーランス案件・求人一覧 | 44ページ目

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 ・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 ・レコメンドアルゴリズム開発実務を担当いただきます。 ・Pythonでの機械学習アルゴリズム実装がメイン業務となります。

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 ・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 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 ・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 AIエンジニア

作業内容 ・工事車両等の機械点検スマホアプリ用のWEB管理画面開発 ・工程：要件定義、基本設計、製造、テスト

作業内容 文字データに関する機械学習を行うシステムについて、顧客要望に合わせたカスタマイズを行う開発です。 SEポジションとして上流工程よりおまかせする想定です。

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 ・新規機能におけるAPI開発、デプロイ ・既存プロダクトの運用保守、及び改善 ・SREとしての業務

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 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 【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 【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 ・ネット予約人数の予測モデルの改善 ・現在ネット予約における売上の月次着地見込みを過去の実績に基づいたルールベースのロジックを用いて行っている。 ・予測精度を向上させるために、機械学習モデルの活用を検討し現在精度検証を行なっている。 ・現在作成している機械学習モデルの改善に取り組んでもらいたい。

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 【募集背景】 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。 【作業内容】 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し、実装開発を行っていただきます。 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・提供していただきます。 要件定義以降の工程をご担当いただきます。 【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を求めています。

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 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。

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 ・プロダクト戦略、ビジョン策定 ・要件定義 ・開発ロードマップ ・チームマネジメント ・AI、機械学習ワークフローの設計 ・UX設計 ・ビジネスサイドとの調整

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 ・出版業界向けDXツール「DEDEN」が提供するサービスに組み込むAI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。 - DEDENとして提供開始した漫画AI翻訳サービスのAIエンジン(コンテキスト抽出、テキスト翻訳、文字除去、翻訳画像制作等)を開発いただきます。 - 最新の技術を取り入れつつサービス品質向上に取り組んでいただきます。 - 既にサービス提供を開始しているため、運用中に得られた現場のフィードバックをもとにAIサービスを改善していくことができます。

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 【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 ・データを加工しAI学習に適した形に整備 ・画面やツールを開発し、使いやすさを向上 ・既存のプログラムや研究環境を最新のスーパーコンピュータに移行 ・最新の数式やアルゴリズムをプログラム化し、機械学習モデルとして実装

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