機械のフリーランス案件・求人一覧 | 56ページ目

作業内容 作業内容 ： 工作機械と連携するGUI画面の入出力アプリの開発 工　程　 ： (仕様検討・要件まとめ～) 基本設計～詳細設計～製造～総合テスト

作業内容 ・生成AI活用Webサービスの開発において、 　下記作業を中心にご担当いただきます。 　-新規機能のAPI実装 　-新規機能のAPIデプロイ 　-既存プロダクトAIの保守運用および改善 ※ご経験に応じて、幅広くご担当いただきます。

作業内容 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。 自社で持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 【業務例2】サプライチェーンにおけるデータ分析 加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。 それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。 ・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 ・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、分析基盤構築のリード ・需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 ・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築 ・製造業に関わる外部変数の収集、分析 【業務例3】：調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用 自社で持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。 ・自社で持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築 ・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化 ・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発 ・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化 ・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進

作業内容 ・顧客データを分析、機械学習し、保険商品ごとに顧客へのおすすめ度を計算するた めのバッチ処理を開発及び保守。 ・機械学習済みモデルとSQLを分析専門の別チームから受け取り、本番化のために バッチ処理に組み込み問題がないか試験。

作業内容 MLエンジニアが開発した機械学習、深層学習のアセットを容易にデプロイし、 スケーラブルなWebAPIとして提供するためのプラットフォームの設計・実装をご担当いただきます。 実装にあたっては自身での実装の他、チームメンバーのコードレビューも行っていただきます。 機能拡張の方向性についてはユーザーとの対話を元に、プロダクトマネージャーやTech Leadと協議しながら決めます。本ポジションの方にも、実装のみならず機能拡張の方向性の議論にも積極的に参加していただけます。

作業内容 ・顧客ビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けて仮説立案おおよびデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータの確認・分析および分析基盤の構築・運用 ・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・適切な機械学習モデルを選定・開発仮説検証を実施

作業内容 【概要】 ・Webブラウザを用いて物件情報のイメージを共有ができるサービスを展開するクライアントのPJ ・人工知能、計算機科学、機械学習、さらに、他工学の計算技法による技術開発、技術活用をしてビジネス展開およびプロダクト全体を、グロースさせていく予定 【業務内容】 ・機械学習による3Dモデリング開発 ・オペレーションズリサーチでのプランニング開発 ・推薦・自然言語処理他の活用による、ドキュメント情報のあいまい検索機能の開発 ・継続的なモデル改善のため、データ基盤構築・データ整形・特徴量エンジニアリングのような前処理 ・論文サーベイ他技術調査 【環境】 ・Python ・AWS (EC2/RDS/S3/CloudFront/Elasticache/Lambda/API Gateway/AWS Batch/StepFunctions他) ・GLSL ・RDS Aurora ・CircleCI ・Datadog

作業内容 ・Python、機械学習の知見を用いた、データ活用関連のシステム開発に携わっていただきます。 ・要件定義から実装、テストまで一貫してご担当いただきます。

作業内容 ・大手広告会社不動産サイトのシステム開発に携わっていただきます。 ・具体的なシステム開発例として、下記があります。 　■リコメンド系 　基本的なリコメンドアルゴリズムを用いた開発 　■画像解析系 　DeepLearningを用いた種々の画像解析手法

作業内容 マーケター向けAI分析サービスの開発 (SaaS) 要件定義、基本設計、詳細設計、製造、テスト、等をご担当いただきます。

作業内容 ・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるよう　なCI/CDパイプラインの構築や、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築など業務をおまかせします。 (知的財産ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン予定でございます。

作業内容 ・PCアプリの開発をお願いいたします。 ・工作機械で使われる状態表示やシミュレーションなど、ユーザビリティの高い新規アプリの開発をご担当いただきます。 ・主な開発言語はC# もしくはC++です。

作業内容 ・機械工業会社向け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。 　-SDとMMの要件定義作業

作業内容 ■募集背景・課題 創業時から「実践しながら代表作を創る街」というコンセプトの教育プログラムを運営しておりました。 そこで得た知見を元に、独自のコンセプトを創り、最先端の技術「グラフデータベース」を活用し、 新しいプロダクト開発を進めています。 ※プロダクト詳細 「したい」ができるを保証し、仕事や学び、プライベートの悩みを解決するEdTechプロダクト。 自分の空間を「メタバースと実社会の間（＝リアルバース）」で創ることができる 今年の6月に限定公開開始、11月のフルローンチと今後の開発に向け 戦力として参加いただける方を募集しています。 ■業務内容 データを用いた独自技術の研究開発及び、レコメンドシステムへの実装設計を担当していただきます。 ■主な業務範囲 カスタマー向けレコメンドシステムの設計及びアルゴリズム開発 エンジニア、CI/CX、プロダクト責任者との議論を踏まえた機械学習タスクの設計

作業内容 ・ToB向け精密機械製品カタログ製作案件に携わっていただきます。

作業内容 ・GPT-4やLlama 2などの大規模言語モデルを用いた自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の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。 ・対話型AI技術に関する最新のトレンドを把握し、必要に応じてその知識をチームや社内で共有していただきます。

作業内容 ・AIソリューション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。 　‐大規模言語モデルの研究開発 　‐機械学習に関連する応用研究開発 　‐機械学習に関連するソフトウェア開発　

作業内容 ・広告配信システムの下記業務をお任せします。 　-広告主が使用する管理画面の開発 　-DMPシステムの配信との連携部分の開発 　-BigQueryを用いたログ解析 　-オンプレミスからGCPへの移行 　-Hadoopを用いた並列処理 ・ご経験、ご意向、タイミングに応じて、React.jsとRubyを用いた開発を 　ご対応いただきます。 ・RSpecやAnsibleを用いたテストの自動化もご対応いただきます。

作業内容 ・機械学習を用いた恋活マッチングアプリの開発に携わっていただきます。 ・具体的には、以下のような作業を企画からお任せしていく想定です。 　‐大規模なオンラインデーティングサービスのデータを用いた機械学習 　‐機械学習をコアコンポーネントとした、 　-システム、ツールの技術選定、および設計開発

作業内容 ・広告配信システムの下記業務をお任せします。 　-広告主が使用する管理画面の開発 　-SSPシステムの配信との連携部分の開発 ・ご経験、ご意向、タイミングに応じて、 　Goを用いたバッチ開発をご対応いただきます。 ・テストの自動化もご対応いただきます。 ・Curlを用いたネットワークの操作もお任せします。

作業内容 ・転職Webサービスのプラットフォーム開発運用をご担当いただきます。 ・具体的には下記作業に携わっていただきます。　 　‐論文にある先端的な機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装 　‐当研究所内の研究者が開発した機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装 　‐サービス実装を想定し、データベース設計やプログラムコード最適化の調査、提案

作業内容 ・下記を行っていただきます。 -顧客ヒアリングを基にした要件定義書の作成 -ベトナム開発チームの進捗確認、課題管理、リスク管理 -顧客・パートナー会社へのプロジェクト進捗報告、交渉、調整

作業内容 最先端のAIを駆使して、顧客課題を解決するAIソリューションの提案から本番導入までのマネジメントをしていただきます。 具体的には、以下のような業務になります。 ・提案書作成や見積もりおよびAI導入コンサルティング ・データ分析を行い、AIソリューションの検討および提案 ・本番導入プロジェクトの全体管理

作業内容 ・建機レンタルアプリの顧客への導入支援のため、顧客折衝、要件定義、エンジニアマネジメントをお任せします。 ・実装は作業内容には含みません。

作業内容 ●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業 -基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

作業内容 案件内容(業務内容)：　 売上予測をするAIを構築し、精度の安定・属人化を解消をさせる。 SCMにもゆくゆくはつなげる。

作業内容 ■Python機械学習エンジニア/モデル構築・実装■ 要件定義し、ＰＯＣを数ヶ月実施しながらスケジュール作成に必要な最適なモデルを探索、検討をする。 その後、出てきたモデルの本番実装を４～５ヶ月かけて行う。 モデル作成したいものは営業担当者のスケジュール作成になります。

作業内容 ・C言語を用いた機械系制御ソフトウェア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。 　-C言語を用いたソフトウェア開発における以下の工程　 　-要件定義、仕様設計、実装、テスト

作業内容 製薬企業でPoCを予定しており、ベンダーサイドでプロンプトエンジニアリングをお願いする想定です。 【サービス内容】 LLMへ医療論文、様々な研究データを学習させ、医療リアルワールドデータの信憑性をLLMで担保するサービスとなります。 【体制】 ベンダー　PM1名 エンド（製薬企業）　2名 【環境】 ・Azure OpenAI Service ・gpt3.5 turbo ・GPT4 ・LangChain

作業内容 ・転職・採用支援サービス運営企業様にて、機械学習モデル・学習アルゴリズムの実装・評価などをご担当いただきます。 ・サービスへの実装を想定したDB設計や、コードの最適化に向けた調査・提案も行っていただきます。