機械のフリーランス案件・求人一覧 | 46ページ目

作業内容 【20代～40代の方向け】 機械学習モデルを活用したAIサービスのバックエンド開発に携わって頂きます。 Java（Spring Boot）を使用して、予測結果のAPI提供、データ処理基盤の設計・実装を担当。AIの知見がある方は歓迎です。

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

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 ・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 ・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 ・Pythonを用いた機械学習および生成AIを利用したクラウドシステム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。 　-要件定義以降

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 ・大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術を使ったゲームコンテンツの開発と運用を支援します。 ・チャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事します。 ・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価に関与します。

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 【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 【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 ・工作機械向け生産指示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。 　‐基本設計 　‐詳細設計 　‐製造 　‐テスト

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 ・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 ・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 ■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。 【開発環境】 フロントエンド：React.js, Next.js, TypeScript, Apollo, MUI バックエンド：Node.js, TypeScript 機械学習：Python, PyTorch, MLflow API：GraphQL, REST クラウド：AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 認証：Cognito データベース：PostgreSQL, Amazon DynamoDB CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild IaC：AWS CloudFormation 利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket

作業内容 ・大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 ・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。

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 ■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 ・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 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 ・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 -------------------------------- ※「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 〇テレマティクスデータの収集および解析 　∟車両から収集されるテレマティクスデータの取得 　∟センサー情報（加速度、速度、位置情報など）の収集 　∟データの前処理およびクリーニング 〇センサー情報を基にした急ブレーキ、急発進の検出およびスコアリングアルゴリズムの開発 　∟急ブレーキ、急発進などの運転イベントの検出アルゴリズムの設計および実装 　∟運転イベントに基づくスコアリングモデルの開発 　∟アルゴリズムの性能評価および改善 〇Python、Rなどを使用したデータ解析とモデル構築 　∟データ解析ツール（Python、Rなど）を用いたテレマティクスデータの解析 　∟機械学習モデルの構築およびトレーニング 　∟モデルの評価およびチューニング 〇自動車関連のデータを用いた機械学習モデルの開発および評価 　∟自動車関連データセットを用いた機械学習モデルの開発 　∟モデルの性能評価およびフィードバックループの構築 同社では現在、車両の動態管理およびアルコールチェックサービスを提供していますが、 テレマティクスサービスの進化に伴い、これらのサービスが一体化されつつあります。 これにより、従来のアルコールチェックサービスの需要が減少し、 テレマティクスサービスにより包括的な安全運転管理を提供することが求められています。 そこで、新たな戦略として、テレマティクスデータを活用した安全運転スコアリングシステムの開発を計画しており、 このシステムの開発およびデータ解析を担当していただける専門家を募集しています。 社内にはこの分野の専門知識を持つ人材が不足しており、外部からの専門的な知見を必要としています。

作業内容 ・不動産業界向け生成AIアプリケーション開発案件 に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -生成AIを用いたソリューションの考案と実装 -複数のモデルを用いた検証と精度の比較 -アプリケーションへの実装 -継続的な精度向上のための仕組みづくり

作業内容 ・大型機械製造業向けSFA機能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、構築 - DataSpiderでの連携 - SVF帳票作成

作業内容 ・大手建設機械業界向けにメディアのコンテンツマーケティ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。 　-オウンドメディアのSEO対策 　-AEMやAdobe Analyticsによるサイト分析

作業内容 ・C++及びC言語を用いた制御系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。 　-機械の付属ソフトウェア開発 　-制御系のソフトウェア開発 　-設計から実装まで

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

作業内容 ・農業機器の部品サプライヤー向けに各種システム刷新のプロジェクトに携わっていただきます。 ・対象システムは、生産管理・購買管理・顧客管理のいずれかに携わっていただきます。 ・PMまたはPLとして参画し、顧客折衝・タスク管理・品質管理などに携わっていただきます。

作業内容 ・機械学習・深層学習モデルの開発・リードの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。 - AI サービスを構築する全体設計・リード - 機械学習・深層学習モデルの開発 - 大規模データの前処理、特徴量設計、学習パイプライン構築 - LLM(大規模言語モデル)や生成AI の適用・カスタマイズ - MLOps 基盤の設計・運用(モデルのデプロイ、監視、自動再学習) - 開発サービスにおける技術の特許出願の推進 - プロジェクトチームと連携したサービス実装・PoC

作業内容 ・リーガルテクノロジーサービスを提供する企業において、 　主にLLMに関連した製品機能の開発を想定しています。 ・具体的には下記の作業をご担当いただきます。 　-要件定義 　-基本設計 　-詳細設計 　-実装 　-運用 　-保守