機械のフリーランス案件・求人一覧 | 65ページ目

作業内容 クライアント先のプロダクトのコア技術である“デザインを理解するAI”の開発に携わっていただきます。 ＜具体的には＞ ・「デザインを理解するAI」の機械学習アルゴリズム、アーキテクチャの開発 ・機械学習ライブラリ、フレームワークを活用した開発

作業内容 ■同社について 企業や学校向けにAIを活用した人材評価プラットフォームを提供しています。 またDX人材育成を支援するプロダクトや次世代型動画コンテンツなども展開し、 人的資本の投資対効果を検証し、日本企業の競争力向上を目指しております。 ■業務内容 サービスの在り方を外部環境に合わせアップデートしつつ、 社内のデータサイエンティスト・HRコンサルタントと連携しながら、 同社の人的資本コンサルティング事業をリードしていただきたいです。 具体的には、 ・データ分析、機械学習業務 ・データサイエンティストおよびHRコンサルタント（セールス）チームとの連携 ・顧客企業のニーズヒアリングと課題設定 ※可能であれば以下業務もお願いしたいと思っています。 ・人的資本経営コンサルティング事業に関する戦略立案と実行 ・企業経営層へのプレゼンテーションおよび提案 ・新規事業開発およびプロダクトの改善 ■組織について 商品設計や企画に関連したデータ分析班 メンバー4名 ■募集背景 現在のデータ分析部署の責任者が家庭の都合により退職となり、 軸となって部署を引っ張っていく方がいなくなることから、 早急に探している状況です。

作業内容 ■背景 AIサービスを展開されているクライアントにて3月~受注確度が高いPRJが複数走っている ■概要 お客様におけるAI/機械学習活用に向けたコンサル・クライアント折衝・分析・機械学習システム・モデル構築業務 ※複数案件に携わっていただく可能性はありますが、スキル・条件に応じてポジション検討可(1案件も可能) ■案件候補_例 ①機械学習エンジニア(エンドは1000名規模の会社_エンタープライズ系) ・基本的にリモート対応 ・エンドはリテール業界 ・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築はクライアントが対応 ┗構築・テストを進めている ┗機械学習システム構築 ┗上記モデルをクライアントのMLconnect上でデプロイしていく ②自然言語モデル(クライアント社内サービスの改変・改修) ・日本語の自然文をAIが自動スコアリングする仕組みの開発 ・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築 ③需要予測モデル構築(AIエンジニア) ④製造業SCM領域のAI案件(コンサル) ・横でPower BI レポートや基盤構築PRJも走っている ・案件によっては、リモートによる対応も可能 ・案件によってはコミュニケーションを図るために週1～2程度の出社相談あり ・スキル・条件に応じて、複数案件に携わっていただく可能性有

作業内容 ・マーケティングを技術でリードするため、 　機械学習やデータマイニングなどに携わって頂きます。 ・課題解決のため、様々なアプローチを検討し、最適化して頂きます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-リターゲティング広告配信やプロモーションのためのDMP構築 　-サードパーティの広告配信へのオーディエンスデータ連携 　-ログからキャンペーンのレポーティングやパフォーマンス実証 　-データ解析環境の構築や効果的な広告配信のためのデータ分析 　-アプリのプロモーションや広告運用のテクニカルサポート

作業内容 ・Pythonを用いたシステム開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記業務をご担当いただきます。 　-GPT-4やLlama2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 　-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、対話型AIプロジェクトの全工程 　-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

作業内容 機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、クライアントが展開するB2B SaaSプロダクトの価値を高めるデータサイエンティストをお任せいたします。 どのプロダクトにおいても、自社で収集、保有する経済情報コンテンツ（各種企業情報やアナリストレポート）をはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、プロダクトの価値を高める挑戦を続けています。 私たちは機械学習モデルをプロダクトとしてデプロイし、ユーザに価値を届けることに重点を置いています。モデルのチューニングによって精度を追い求めるだけではなく、データの蓄積から学習パイプラインや精度改善のループ構築、予測APIの提供までの全てを一気通貫で設計、実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練・デプロイパイプライン構築、API開発といった一連の開発業務が主となります。ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、最先端の学術理論を取り入れながら、サービスや事業に貢献する、ということが求められる案件です。

作業内容 ・概算システムに機械学習を搭載する業務に携わっていただきます。 ・下記工程をご担当いただきます。 　-要件定義（随時） 　-設計 　-概念実証実験 　-プロトタイプ 　-本開発

作業内容 主にAIのプロダクト設計や映像データ解析 人事領域のデジタル技術による改革（デジタルトランスフォーメーション、DX）を促進させるサービスを開発しています 大学や外部パートナーとの共同研究を行うメンバーとしても活動いただく可能性があります。

作業内容 ・電気機械業向けSAP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。 　-会計領域の基本設計フェーズ作業

作業内容 [ポジション]：データ集計・分析補佐 先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する データ収集メンバーを募集しています。

作業内容 求職者に対する求人レコメンドの開発実装業務において、求職者のWebでの行動や過去の応募、決定データを元にレコメンドアルゴリズムをPythonにて開発を行っていただく想定となります。 ＜備考＞ 基本リモート 状況に応じて出社 ＜基本時間＞ 10：00～19：00

作業内容 ・マーケティングを技術でリードするため、 　機械学習やデータマイニングなどに携わって頂きます。 ・課題解決のため、様々なアプローチを検討し、最適化して頂きます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-リターゲティング広告配信やプロモーションのためのDMP構築 　-サードパーティの広告配信へのオーディエンスデータ連携 　-ログからキャンペーンのレポーティングやパフォーマンス実証 　-データ解析環境の構築や効果的な広告配信のためのデータ分析 　-アプリのプロモーションや広告運用のテクニカルサポート

作業内容 ■業務内容 同社グループ全体の課題に対して、 データ分析・データを活用した企画 / モデル評価 / PoC（概念実証）/ MLOps（機械学習運用）を 行っていただきます。 具体的には、 ・ビジネス部門と連携し、データに基づく意思決定のサポート ・データの前処理、クリーニングおよび特徴量エンジニアリング ・AUTOMLツールを活用した機械学習アルゴリズムの開発と最適化 ・BIツールを用いた直感的なデータの可視化とレポーティング ■組織体制 情報システム部 システム企画課 現状4名（情報システム部全体としては9名） 30代を中心に20代〜40代と幅広い年齢層のメンバーが在籍 ■勤務体系 基本的には、吉祥寺に最低週3日以上出社していただきます。（週5日稼働の場合） リモートは要相談。 AIを活用した課題解決のためのテーマを設定し、これまでの社内のAIの取組み、他社の事例などを踏まえて、 自社にAIを活用したPoCを回していきたいが、専門性・リソースが不足している状況。

作業内容 =短期的= ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索A/Bテストによる施策の効果検証統計的因果推論による施策の効果検証自由記述データの自然言語処理上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション =長期的=定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築コンテンツやオンラインイベントのレコメンド検索エンジンのアルゴリズム改良コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜具体的な業務内容＞ 機械学習ライブラリの組み込み開発 関係者との議論を通じた技術の提案及び導入 国際会議、論文などによる技術調査 ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など 【技術環境】 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket 開発管理：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ※他の技術の社内導入も歓迎いたします

作業内容 ■業務内容 ・機械メーカーの企業様向けに、SAPの会計システム導入支援を行って頂きます。 ・ご担当頂く業務としては、設計、製造・単体テスト、結合・システムテスト、移行、稼働後フォローを担って頂きます。

作業内容 ・自動車/産業機械メーカー向けにSAP導入支援に携わっていただきます｡ ・下記を行っていただきます｡ 　-要件定義フェーズにおける販売領域の検討の推進 　-AP標準機能を用いたTOBE像や業務対応のソリューションの提案 　-顧客折衝、資料作成

作業内容 Pythonでのシステム開発

作業内容 ・自社マーケティングツールの開発に携わって頂きます。 ・基本的にはPMポジションをご担当いただきますが、 　並行して実装にも携わっていただきます。

作業内容 ・新規で立ち上げる店舗向け情報解析サービスの開発をご担当いただきます。 ・新規サービスを立ち上げるにあたり、取り入れたい技術などは積極的に 　意見出ししていただけます。 ・また、スキルやご経験によっては機械学習向けIoTプラットフォーム製品の 　機能改修まで幅を広げていただくことがございます。 　こちらは既にリリースされているサービスのため、 　エンハンスやリファクタリング作業が中心となります。 ・フロントエンドもご担当いただく場合がございます。

作業内容 ・人口動態を用いた混雑予測分析のための環境構築およびAPI開発を 　ご担当いただきます。

作業内容 ・物流システム向けに機械学習Webアプリケーションの開発に 　携わっていただきます。 ・具体的には以下の作業をお任せいたします。 　-要件定義及び開発、テスト 　-画面やバッチの設計 　-基盤設計

作業内容 ・機械学習を用いたソフトウェア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。 　‐フロントエンド及びバックエンドのソフトウェア開発全般 　‐AIに関するプロダクトのネイティブアプリケーション開発

作業内容 主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、 「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務 ※例1:webサービスのKPIマネジメント、アドホック分析 ※例2:反実仮想機械学習による、「スマホゲームの声優ライブ」が「ゲームのKPI」をどうリフトアップするかの推定 【業務スコープ】 (a)KPIマネジメント (& 分析PJマネジメント) (b)アドホック分析 (1)要件定義(2)分析設計(3)分析GCPリソース（ローカルでも可）を利用しての分析環境構築SQL、PythonでのEDA（探索的データ解析）統計モデル、機械学習モデルの構築(4)ステークホルダー向けの分析レポーティング

作業内容 東大発スタートアップである当社では、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Vertical-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がこの業界の課題を解決できずに、未だにぽっかりと穴が空いている領域になります。私たちはドメインを深く理解し、ドメインに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に現場・現物・現実を重要視しています。プロダクトを作る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ており、それぞれで10万件近い製品情報があります。匠フォースはドメインに寄り添った現場UXを提供することで、これらの図面・製造手法・製造コストなどのデータ化されてこなかったディープな情報の蓄積を実現しています。その現場データと製造業特化AIによって、これまで職人さんにとっても難しかったような業務の自動化・適正化に取り組んでいます。 【具体的な業務内容】 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業務に携わっていただきます！ ・自社サービスに日々蓄積されている様々な製造情報（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

作業内容 ・ECサイト運営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。 　-ECサイト運用構築サポート 　-マニュアル、仕様書等の整理 　-社内調整、マネジメント

作業内容 ・工作機器制御GUIアプリケーションの開発に携わって頂きます。 ・機械制御を行なうWindowsアプリケーションの、 　GUI部分の開発を主にご担当頂きます。

作業内容 ・通信系企業にて以下作業に携わっていただきます。 　-３Dアバターの高解像度化、モーション再現 　-デジタルヒューマンのモデリング 　-表情シミュレーション 　-３Ｄアバターを使ったゲーム作成

作業内容 ・原因推定技術、運用情報の可視化技術(ホワイトボックス機器)に加え、 　ブラックボックス機器の構成分析の調査検討/開発を実施いただきます。

作業内容 セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。 ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。 単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

作業内容 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

作業内容 製薬企業で生成モデルのPoCを予定しており、ベンダーサイドでエンジニアをお願いする想定です。【体制】 ベンダー　PM1名 エンド（製薬企業）　2名【PoCテーマ例】 ・GPT　ファインチューニング ・Text to SQL【業務スコープ】 ・生成モデル等の調査 ・上記モデルの検証、実装

作業内容 ・自社にて介護領域向けのプラットフォームを開発運営している大手企業での案件になります。 ・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。 ・自発的に開発を行っていただける方がマッチ度高いです。

作業内容 生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務

作業内容 ・マーケティングを技術でリードするため、 　機械学習やデータマイニングなどに携わって頂きます。 ・課題解決のため、様々なアプローチを検討し、最適化して頂きます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-リターゲティング広告配信やプロモーションのためのDMP構築 　-サードパーティの広告配信へのオーディエンスデータ連携 　-ログからキャンペーンのレポーティングやパフォーマンス実証 　-データ解析環境の構築や効果的な広告配信のためのデータ分析 　-アプリのプロモーションや広告運用のテクニカルサポート

作業内容 ・マーケティングを技術でリードするため、 　機械学習やデータマイニングなどに携わって頂きます。 ・課題解決のため、様々なアプローチを検討し、最適化して頂きます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-リターゲティング広告配信やプロモーションのためのDMP構築 　-サードパーティの広告配信へのオーディエンスデータ連携 　-ログからキャンペーンのレポーティングやパフォーマンス実証 　-データ解析環境の構築や効果的な広告配信のためのデータ分析 　-アプリのプロモーションや広告運用のテクニカルサポート

作業内容 MLOps エンジニア募集 ＜業務概要＞ ①フィルタリングAI、ピックアップAIを既存の業務システムと連携するためのデータパイプラインの設計・開発 ②継続的なML学習サイクルの仕組み構築(MLOps) ＜①の業務詳細＞ ・業務システム連携におけるシステム制約の洗い出し ・データパイプライン全体の設計/構築 ・特徴量生成に必要なデータのETL ・推論処理実行のためのワークフロー整備 ・データパイプライン全体の監視・運用 ＜②の業務例＞ ・モデル再学習時のデプロイフロー整備 ・モデルのバージョン管理 ・業務システムで日々生成される正解データを機械学習モデルへフィードバックする機構の構築 ＜開発環境/使用技術＞ これから機械学習システムを初めて構築するので、機械学習関連の技術スタックはまだ定まっていません。 言い換えると、技術選定を自由度高く行えるフェーズにあります。 以下参考情報として関連する領域の技術スタックになります。 ＜機械学習関連＞ ML環境：SageMakerもしくはVertex AI CI/CD：CircleCI コンテナ技術：AWS ECS/Fargate ワークフローエンジン：AWS Step Functions ＜Web系開発環境＞ ・HTML5/CSS3/JavaScript(ES6)/TypeScript ・Vuetify/Vue.js/Nuxt.js ・React ・Node.js(Puppeteer) ・PHP(Laravel/CakePHP) ・AWS(Fargate/ECS-EC2/ElasticBeanstalk/S3/Aurora/ElastiCache/Elastic Search Service) ・Docker ＜その他＞ 監視ツール：Datadog/AWS CloudWatch インフラ構成管理：Terraform コード管理：GitHub ツール類：Slack/Google Workspace ＜備考＞ 初日は出社 ＜服装＞ 自由

作業内容 基本設計,詳細設計,実装 【企業概要】 マーケティング効率化SaaSを提供するスタートアップ企業です。 この1年で顧客数は約2.5倍、従業員数は約3倍の95人に拡大し、事業・組織ともに急成長しています。 【業務内容】 ・各事業において、将来投入することで大幅な改善効率が達成できそうな機械学習等の技術における研究開発 ・半年以上検証に時間がかかるデータ案件に対するリード ・他のメンバーと論文・手法に関するディスカッションを行いながらアルゴリズム・プロトタイプの構築 ・事業・開発チームのメンバーとコミュニケーションを取り、短期・中期のMLのR&Dにおける方向性の決定 ・開発チームと協力し、研究・開発したソリューションの導入支援 ・自ら検討・開発した手法等を論文化し、カンファレンスにて発表 【推しポイント】 ・モダンな技術を取り入れており、技術選定も柔軟に行える ・日本有数のデータトラフィックを扱うプロダクトに携われる ・CTOがW3CのAdvisory Committeeのメンバーに選出されています ----------------------------------- 【開発環境】 ・Google Cloud Platform(BigQuery, CloudRun等) ・Python ・Jupyter Notebook ※その他、PoC推進や論文の再現性確認、手法の実験等にて各種ライブラリを利用することはありますが研究開発のスコープにおいては使用技術の制約はございません。 ----------------------------------- 【ポジションの魅力 / やりがい】 ・機械学習のバックグラウンドがあるCTOがMLチームを今後も管掌していくため、ML独自の課題に理解が深く、働きやすい環境があります。 ・本ポジションは中長期的な課題解決やPublicationによるブランディングを担うリサーチサイエンティストの募集ですが、本人の希望によりリサーチ業務7割、機械学習エンジニア業務3割のように担当するプロジェクトによりデータ分析案件に携わるロールを兼任することができます。 ・MLにおける評価性能の多寡が弊社サービスを導入いただいている顧客のビジネス成功に大きく影響を与えられるため、様々な機械学習の手法が直接事業成果につながることを肌で実感できる環境があります。

作業内容 ■概要 MPFPOSレシートクーポン　メーカー向け施策分析業務支援(データ分析支援) ■主管 データ戦略部(クライアント) ■業務 ・背景と目的 エンドが実施するレシートクーポン等の施策に関する分析支援し施策の改善を進める ・業務の概要 エンドが実施するレシートクーポン等の施策に関する分析支援 ・作業の内容 商品メーカー、エンド 向けのマーケティング施策効果（主にレシートクーポン）の分析、報告書作成及び報告 主に事前分析及び、分析方針作成、施策対象者の抽出、施策後の報告書作成、報告となります。機械学習ツールを利用した予測モデルの構築等もあります。 　　　 利用（利用想定）環境 インフラ：AWS　GooglePlatform Azure バージョン管理：GitLab CodeCommit 言語・その他： SQL BI:Tableau BA:SAS DWH:Redshift DB:Oracle 機械学習ツール : dotData

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 -------------------------------- 【作業内容】 電子書籍システムのコンテンツ価値を機械学習とデータを駆使して最大化するために、下記業務をご担当いただきます。 ・自社アプリやウェブサイト等のデータを活用した、国内外でのコンテンツビジネスの推進 ・特に漫画などの画像データを活用したコンテンツ開発、業務補助、データ分析の担当 【備考】 国内の大手出版社にて、電子書籍システムにおける機械学習の案件になります。 漫画や小説、アニメなど複数のコンテンツに携わることができるため、興味・関心のある方に向いています。 また30代の技術者が多く、落ち着いた雰囲気の中で働いていただけます。