機械のフリーランス案件・求人一覧 | 57ページ目

作業内容 【プロジェクト詳細】 ■官公庁DX推進プロジェクトにおけるPMポジション クライアント企業にて、行政データの基盤構築を目指したプラットフォーム開発を推進しているプロジェクトです。 本ポジションでは、PMの役割として関係各所との調整や顧客との折衝業務を担当いただきます。 ■職務内容 ・顧客への提案・ミーティング ・システム開発の要件定義、報告資料作成 ・DS・エンジニアチームとの開発調整、タスク管理 ・関係企業との連携体制 ・運用テストの主導 ■プロジェクトについて ・概要：行政の保有する多様な情報を再構築し、データ基盤を構築するプロジェクト ・目的：データの整理により、政策立案の推進や新たなビジネス創出を目指します ・扱うデータ：非構造データ（PDF、画像、Excelなど） ・再構築に用いられる技術：LLM、OCR、NLPなど最新技術を活用 ■中心となるシステムがもつ主要機能 ・データ構造化 　-非構造データをOCRやLLMを利用して機械処理可能な構造化データに変換 　-サジェッション機能で出力スキーマ候補を自動生成 ・データクレンジング 　-表記揺れ修正、異常値検出、欠損値補完を実施 　-自動評価と人間による目視確認を組み合わせて精度を向上 ・データ結合/集計 　-複数ソースのデータを統合し、分析に適した形に加工 　-地理空間データの統合やクロス集計も可能 ・チャット機能 　-構造化データを基に自然言語での検索・回答を提供 　-RAG技術を活用して関連情報を検索し、信頼性の高い回答を生成 ・可視化アプリケーション 　-地図やグラフでデータを直感的に表示 　-GeoJSONやMVT形式を活用して効率的に地理データを扱う ■現在生じている技術的課題とその解決策 ・容量の大きいファイルの処理について 　-トークン数制限の問題を解決するため、重要ページ抽出アルゴリズムを開発 　-OCR後、キーワード検索、Tf-idf検索、ベクトル検索を組み合わせて重要ページを抽出 ・実行時間の短縮 　-複数リージョンの活用によりAPIのレート制限を分散 　-処理対象を絞り込むアルゴリズムを導入 ・画像判読の精度向上 　-複数OCR APIの比較検討と画像前処理の導入 　-特殊な図形要素（丸囲み、矢印）の認識精度を向上 ・訂正線や記載ミスの認識 　-訂正箇所をNULL値として扱い、手動確認を促す仕組みを導入 　-専用画像認識モデルの活用を検討中 ■スケジュール 本PJTは3年計画で進められており、現在2年目にあたります。 2026年度末には完成。その後運用保守フェーズを想定しています。 【リモート勤務について】 本案件では基本リモート勤務となります。 ・出社タイミング 　- 業務キャッチアップ期間：2週間程度は週1‐2日程度の出社を想定 　- 業務キャッチアップ後：基本的にはリモートでご勤務いただきます ・出社時場所：武蔵小杉オフィスまたは本社（丸の内）対応も相談可能 ・その他：業務上必要な場合には、客先である永田町へ訪問いただく可能性がございます

作業内容 【作業内容】 SATの中核技術（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。 SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行っていただきます。 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ていただきます。 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、実装を行っていただきます。 SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化を行っていただきます。 SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計を行っていただきます。 Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装を行っていただきます。 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進を行っていただきます。 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に取り組んでいただきます。 VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価を行っていただきます。 ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用を行っていただきます。 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を行っていただきます。 研究成果のプロダクト接続・技術設計を行っていただきます。 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・データ構造設計を行っていただきます。 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・精度改善を行っていただきます。 PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証を行っていただきます。 プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計を行っていただきます。 エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行っていただきます。 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を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライすることができます。 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感することができます。 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装することができます。 LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験することができます。 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与することができます。 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができます。 【開発環境】 使用言語/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerを利用しています。 IaCはTerraformを利用しています。 クラウドはAWS、Azureを利用しています。

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 -------------------------------- 【概要】 グループ各社のDXプロジェクトにおいて、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした生成AIの最新情報（論文や各社発表）を調査/検証するとともに、生成AIを活用した新規ソリューションの企画/PoC/本番導入をリードしていただきます。 Tech Leadとしてプロジェクト全体のリードを担うだけでなく、社内の生成AIプロジェクトの開発をスケールさせる役割です。 【具体的な仕事内容】 ■リサーチ＆技術検証 └生成AIに関する最新論文/各社発表のツール・サービスの継続的な調査や参照実装 ■生成AIプロジェクト推進 └生成AIのプロジェクトに関し、課題定義〜KPI設計 → データ整備 → モデル選定・チューニング → 評価/可視化 → 本番運用 の一連サイクルのリード └プロジェクト成果物のレビュー ■社内外への情報発信 └社内勉強会・技術ブログでの事例共有 ＜過去に開発チームで担当したプロジェクトの一例＞ ・小売業における新規出店時の売上予測アルゴリズム開発 ・食品スーパー事業における総菜値引き最適化アルゴリズム構築 ・アプリケーション開発 ・総合商社における生成AIを活用した全社投融資意思決定支援ツールの企画、技術実証、開発 ・大手SIerにおけるAI駆動型システム開発を実現するAIエージェント開発 ・介護業界向け新規事業開発におけるサービスデザインおよびクリエイティブ制作 ・物流事業における各拠点横断でのDX推進/データ活用のための全体アーキテクチャ構想と個別施策具体化 【仕事の魅力】 ・大手総合商社のプロジェクトの技術主担当として企画段階から加わり、デリバリまで一気通貫で対応することが可能です。 ・グループの事業会社もターゲットとしているためドメインも幅広く、技術についても生成AIやIoTなど様々な産業分野のアーキテクチャすることができます。 ・現場知識のある商社メンバーとの距離が近い為、協力しながらスムーズにプロジェクトを進行できます。 ・各種スタートアップパートナーを含め、高度な技術・知識を持つメンバーがプロジェクトに参加しています。 ・現在組織として拡大フェーズにあり、その中で要望に応じて会社全体の体制・プロセスについての改善に関わることが出来ます 【社内の雰囲気】 ・当社Value「やりぬく、やってみる、みんなでやる」の元、当事者意識、チャレンジ精神、チームワークを意識して日々業務をしています。 ・ツールや環境など、良さそうなものは積極的に取り入れ、常にエンジニアにとってよい環境をつくることが重要という価値観をもって組織作りをしています。 ・リモート・フルフレックスタイム制を導入し、働きやすい環境を整備する一方、社内でのコミュニケーションを重視しています。 ・内製化組織として、「ユーザのゴールとは何か？」という目的を意識し、手段にとらわれずに開発を進めています。

作業内容 ・ライフエンディング領域のサービスを展開している企業にてサービスの体験価値を高めるための広告運用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。 〈広告チャネル運用〉 ・toC向けのGoogle/Yahoo!広告のリスティング運用（アカウント構築、キーワード選定、入札戦略、広告文・クリエイティブ作成、効果測定、改善提案など） ・toC向けのGDN、YDNを中心に、その他DSP広告などディスプレイ広告領域における運用 ・各種ツールを用いた運用補助 〈データ分析〉 ・Googleアナリティクス、広告管理画面のデータを活用した現状分析、課題抽出、改善策立案 ・Excel（スプレッドシート）を用いたデータ集計（関数レベル）、グラフ作成、ピボットテーブルなどの基礎的な分析 〈事業運営〉 ・社内外の関係者（開発、マーケティング、営業など）との定例などを通じた円滑な情報共有 ・外部ベンダー、広告代理店との折衝・パートナーコントロール、上長・事業部側へのレポーティング

作業内容 【事業概要】 尿を利用し誰でも簡単にがんリスクを診断可能ながん検査キットを開発・販売する同社では、 世界初の技術を用いて、早期発見が難しいすい臓がんを含む10種類のがんの早期発見に取り組まれています。 がんの早期発見に対する意識や重要性がまだ浸透していない日本国内を同社が変えていくという使命を持ち、 サービスのさらなる拡大と社会浸透を目指して急成長中の、注目度の高いベンチャー企業です。 【お任せしたいこと概要】 実験や検査プロセスの再現性を追求し、属人化を防ぐために業務自動化(効率化)の文化が根付いている同社では、 実験・検査・関連業務のプロセスで必要な管理システムやデータベースを完全独自開発され、以下のようなDX推進を行っています。 ・リキッドバイオプシー研究ラボが実施しているR&DプロセスのDX （例）冷蔵庫内の温度自動計測・記録システム／QRコードを用いた検体情報管理システム ・顧客への価値提供プロセスを支えるビジネス基盤のDX （例）AI-OCRによる顧客の手書き情報自動認識システム ・重要KPIの予実管理など経営基盤のDX 本ポジションでは、これらのDX推進を進めるにあたり、社内ユーザー部門の業務課題や顧客について深く理解し、 TypeScript x Reactで開発される社内システムの改善や新規開発をお任せします。 【具体的な業務内容】 ・フロントエンド開発（React,TypeScript） ・バックエンドの開発（Django） ・AWSを用いたインフラ基盤構築 ・システム要件定義～実装 └ご経験に応じて、アーキテクチャ設計／技術選定／プロダクトロードマップ策定などもお任せする可能性があります ・データ可視化 【組織体制】 ・開発：フルスタックエンジニア7名（東京1名＋名古屋6名） ・研究：約60名 ・コーポレート：約10名 ・営業／マーケティング：約30名 【条件補足】 ・圧倒的な事業成長を目指す同社のビジョンに共感し、双方マッチした場合には 正社員切替を検討いただける可能性がある方を歓迎されています！ ・社内ユーザー部門の業務課題や顧客への理解が重要視されるため、 必要に応じて東京オフィス（新宿区）または名古屋オフィスに出社いただける方をお探しです！ がん検査キットを開発・販売する同社では、実験や検査プロセスの再現性を追求し、 属人化を防ぐため、業務自動化(効率化)の文化が根付いています。 同社がん検査キットの検査の流れは、 ①消費者より尿回収→②同社ラボにてmiRNAよりデータ抽出→③機械学習を用いたがんリスク分析→④消費者へ検査結果の提示 となりますが、実験・検査・関連業務のプロセスで必要となる管理システムやデータベースを完全に自社で内製開発されています。 また、将来的には、上記のような自社開発の基幹システムと周辺機能を パッケージ化させて外販する事も目指されており、実際に2026年度中には、 現行システムの一部を切り出して医療機関へ導入予定です。

作業内容 当社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービスについて】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 当社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービスについて】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 専門知識を活かした機械学習システムの構築を行っていただきます。 ＜具体的には＞ ・クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 ・機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 ・機械学習サービスの技術検証 ・統計/機械学習手法の調査・検証 ＜開発環境＞ ・技術環境：GCP、Azure、AWS、Gitlab ・使用言語 ：Python、R、SQL

作業内容 業務内容: 専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ・クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 ・機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 ・機械学習サービスの技術検証 ・統計/機械学習手法の調査・検証 勤務時間:10:00〜19:00 勤務場所:フルリモート 備考:50歳未満くらい迄を希望 外国籍：不可

作業内容 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。

作業内容 ・スーパーマーケット向けのデータ分析、機械学習モデル構築業務を行っていただきます。 ・下記を行っていただきます。 -データの前処理/分析 -機械学習モデルの構築/検証/改善

作業内容 ・小売・流通業向け機械学習開発支援案件です。 ・ご担当いただくのは下記の作業です。 　-機械学習、AI技術を用いたサービス設計・開発・改善 　-小売企業に関するデータを基に、機械学習を用いたサービスの設計・開発（例：店舗の来店予測や売上予測、販売内訳予測など） ・機械学習とコンピュータサイエンスを用いて自らサービスの設計と開発を行っていただきます。

作業内容 IoT開発におけるセンサーやアルゴリズムの開発を担当して頂きます。 ・IoT デバイスからのデータを使用して制御を行うAIアルゴリズムの開発 ・機械学習アルゴリズムの検証 ・機械学習環境の選定・構築・設定

作業内容 ・事業部門AI、機械学習、データサイエンス領域における技術調査(PM、企画/調査分析)をご対応いただきます。

作業内容 マルチクラウド機械学習プラットフォームサービスに付随する、データ分析等を行っていただきます。 ＜具体的には…＞ ■Kubeflow Pipelines ・データ接続 ・データ加工 ・機械学習モデル構築 ・エンドポイント構築機能を実装 ■データ分析 ・ダッシュボード、データビジュアル機能の開発(実装方法検討中) ＜開発環境＞ 言語：Python,HTML5,CSS3,JavaScript ＤＢ：BigQuery ＦW：Django,Vue.js 環境・ＯＳ：AWS (Amazon Web Services),Azure,GCP (Google Cloud Platform) ツール：Kubernetes ＜開発工程＞ 基本設計、詳細設計、実装・構築・単体試験、受入試験、結合試験、総合試験、運用・保守

作業内容 機械学習メディア執筆をお任せいたします。 具体的には以下の作業が発生いたします。 ・機械学習案件の技術ドキュメント執筆 ・ 機械学習職種の採用ブランディングのための「技術記事/登壇原稿」執筆 　-記事を「社内ドキュメント/社外blogの執筆」や「イベント登壇時の原稿」への流用 　-「記事/原稿」のために社内のエンジニアへのヒアリング

作業内容 【概要】 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語： Python ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 ・音声認識におけるデータの作成からAPIの運用までを幅広くご担当いただきます。 ・音声認識のモデル構築 ・データとモデルの組み合わせによるテスト・分析 ・機械学習パイプラインの構築 ・機械学習における全てのフェーズの作業に関わる可能性がございます。

作業内容 AutoML製品を利用して運用していた機械学習モデルをSagemakerへ移行する作業に携わっていただきます。 Sagemaker上でモデル構築を行っていただきます。

作業内容 ・機械学習を用いた新プロダクト開発 ・機械学習アルゴリズムの設計、実装 ・モデルで利用するデータ、特徴量生成のためのパイプライン開発 ・自動発注最適化のための数理最適化モデル実装

作業内容 ・機械学習を用いた新プロダクト開発 ・機械学習アルゴリズムの設計、実装 ・モデルで利用するデータ、特徴量生成のためのパイプライン開発 ・自動発注最適化のための数理最適化モデル実装

作業内容 ・新規AIソリューション導入における機械学習部分の開発に携わっていただきます。 ・下記を行っていただきます。 -画像解析 -AI-OCR -需要予測 等

作業内容 ・Rubyでの機械学習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。 　‐ 企画 　‐ モデルセレクト 　‐ 機械学習実施 　‐ テスト 　‐ フロー構築

作業内容 ・データ処理と前処理の実装 ・Scalaを使用して機械学習アルゴリズムやモデルの実装 ・大規模データセットを使用する場合、分散処理フレームワーク（例: Apache Spark）を使用して機械学習アルゴリズムをスケーラブルに実行 ・モデル評価とパフォーマンス改善 ・データ分析基盤の開発 ・データの可視化とレポーティング

作業内容 ・下記を行っていただきます。 ‐パーソナライズ学習実現に向けた機械学習モデルの開発 ‐部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発

作業内容 ・建設機械レンタル会社向け業務システムの開発において、 　詳細設計、開発、テストをご担当いただきます。 ・以下のような複数のプロジェクトの作業を想定しております。 ⁻営業所事務向け建設機械レンタルの受注管理の電子化 ⁻営業所事務向け建設機械の納品・返却管理の電子化 ⁻機械整備員向け建設機械のメンテナンス管理の電子化 ⁻営業向け建設機械の発注用アプリ開発

作業内容 デジタルマーケティングを行っているベンチャー企業での募集になります。 業務内容としては主に以下となります。 ・機械学習を用いたアプリケーションの開発やデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・論文やKaggleのWinning Solutions ・技術調査

作業内容 ■お任せしたい業務内容 OSSを用いた流体機械設計の最適化システムを開発していただきます． ■業務内容(詳細) ・要求元担当者との要件定義・調整 ・流体機械に生じる応力解析モジュールの構築 ・流体機械内部の流体解析モジュールの構築 ・多目的（or 単目的＋制約）パラメータ最適化システムの構築（感度解析によるロバスト性評価機能を含む） ・保守のためのドキュメント作成と技術サポート ■該当システムについて このプロジェクトは、同社製品に搭載する流体機械の開発を目的としています。 ユーザーは開発部門のCAE技術者で、開発サイクルを短くするための解析システムを提供します。 ■PJにおいての立ち位置や役割 同社担当者２名程度と要件定義や進捗共有を進めていきます． 実働は１名で対応いただきます。 ■使用技術について FreeCAD，Calculix，OpenFOAM，Python

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ 【業務内容】 以下業務をご担当いただきます。 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語:Python ・インフラ:AmazonWebServices ・AWS製品:ECS,S3,StepFunctions,Lambda ・機械学習ツール:Tensorflow,Keras 【精算幅】140-180h 【面談】1回 【勤務地】リモート 【備考】 ・服装:自由 ・就業時間:9:00-18:00 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！

作業内容 ・アパレルサービスアプリに関する機械学習案件に参画いただきます。 ・ITアパレルサービスを展開している企業で機械学習やディープラーニングなどを活用し、 　サービスの開発や機能の改善を担当いただきます。

作業内容 ・精密機器のプロダクトデザインに携わっていただきます。

作業内容 機械学習を用いた予測技術開発（医療系サービス） ・学習・評価用データ（教師ラベル、被験者情報、脳波データ対応）の作成管理 ・ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 ・機械学習を用いた脳波AIモデル（分類、回帰）構築とその評価 ・解析レポートの作成 ・開発したAIモデルのコンテナ化開発（仕様作成、プロトタイプ開発、デプロイ）

作業内容 ・Pythonを用いた機械学習ツール開発案件に 　要件定義から携わっていただきます。

作業内容 ・各種データから各種指標/統計値の抽出/開発、 　機械学習を応用した予測モデル構築/管理を担当頂きます。 ・具体的には以下のような作業をお任せいたします。 　- 統計的指標、予測モデルの分析/構築 　- 各種指標の開発と管理 　- 機械学習による予測モデルの構築

作業内容 某ユニコーン企業様にて、MLOpsエンジニアとして下記業務に携わっていただく想定になります。 ※スコープが広いためスキルに応じて依頼内容を調整。【業務スコープ】 ・機械学習モデルと基盤の開発、運用 ・AWS/GCP等のクラウド基盤を活用し、機械学習アプリケーションのためのシステム設計・開発・運用 ・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アプリケーション、インフラ構築

作業内容 ・サプライチェーン向け新規プロダクトにおいて下記作業をご担当いただきます。 　-機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 　-機械学習アルゴリズムの設計、実装 　-モデルで利用するデータ、特徴量生成のためのパイプライン開発 　-機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲット選定

作業内容 Pythonを用いた機械学習の開発に携わっていただきます。 社内に存在する統計データを基に機械学習を進めていただきます。

作業内容 【依頼したいこと】 機械学習モデルの構築、活用に向けたエンジニア教育 【募集背景】 ビックデータを活用しながら、1000万ダウンロードに迫っている自社アプリの人流データを活かして新規事業を開発中です。 その中で自動応答など機械学習の導入を予定しております。 データ基盤がありエンジニアも在籍していますが、AI機械学習に詳しい方が不在のため、機械学習の教育をしていただける方を募集しています。 【開発環境】 クラウド：AWS、収集：Kinesis 保管：S3、加工：Glue(Spark)、分析：Athena、Sagemaker 機械学習：Amazon Sagemaker 地図情報：RDS(PostgreSQL/PostGIS)、地図描画：kepler.gl

作業内容 自社開発した分析ツールの利用顧客に対してデータ分析支援、自走化支援を行う。ツールの使い方レクチャー、モデル・ダッシュボードの設計、課題整理、分析テーマ選定、提案、自走化に向けたKT、顧客要望のヒアリング、機能追加提案、設計を実施。

作業内容 ・下記を行っていただきます。 -機械学習の技術を用いたデータ分析業務 -機械学習の技術を用いたシステムの開発/運用 -NoSQL技術の導入コンサルティング業務と運用