機械のフリーランス案件・求人一覧 | 72ページ目

作業内容 ・C++を用いた工作機械向け製品開発に携わっていただきます。

作業内容 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のアルゴリズム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, Shellスクリプト, 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を、バッチ、APIなどにて提供する) ＜基本時間＞ 10：00～19：00

作業内容 ・AI技術を用いた英語学習サービスをアジア圏で展開されている企業様になります。 ・この度、日本支社設立に伴い、サービス周りのデータ活用ニーズが浮上しており、社内1人目のデータアナリスト/サイエンティストとしてご参画頂きます。 ・現在、運用チーム内では限られた範囲のデータを活用しているにとどまっており、データ関連のスペシャリストとして、売上・利益直結のデータ活用施策企画から実行までになっていただける方を募集いたします。 ・直近、本社が数百億円規模で資金調達をしており、潤沢な資金や開発力、データをバックボーンにご尽力いただける環境です。 ・将来的に日本で重要なポストを準備することも可能ですので、長期参画頂ける方歓迎します。

作業内容 ・Pythonを用いたAI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。 　-自社のサービスデータを利用したAI関連設計、開発、テスト、運用工程 　-他社AIとの連係や活用を通じた独自のモデルの構築 　-自社アプリケーションの機能開発 　-機能改善 　-成果物のドキュメンテーション化、ノウハウ共有 　-データパイプラインの構築

作業内容 AI及びIoTを活用したケアマネジメント支援サービス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想定しております。 　- 既存サービスの課題洗い出しと解決策の追加実装 　- 新規サービス並びに既存サービス新機能の要件定義から実装 　- 機械学習、深層学習技術を用いたAIエンジンやモデルの開発

作業内容 ■業務内容 ビッグデータ分析環境の構築、およびデータ分析ソフトウェアの開発 ・自律走行に纏わる分析基盤構築および改善 ・データ分析プログラムの開発および高速化 ・実データを用いた分析 ■特徴 自律走行分野の最先端に関わることができる 現実の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる 機械学習や最適化の専門家、自律走行エンジニアとの技術共有によるスキルアップが可能

作業内容 画像分析基盤におけるアドバイザーを募集 ・QAとか環境をみながらディスカッションをする ・お客様が計画している内容にコメントや議論をして頂く(手より頭を動かせる方) ＜項目＞ ・CI/CDパイプラインの構築(Codepipeline) ・機械学習基盤(Sagemaker) ・MLワークフロー制御(Sagemaker Processing, Sagemaker Pipeline) ＜備考＞ ほぼリモート ＜基本時間＞ 9：30～18：00 または 10：00～18：30

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40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 ＝＝＝＝＝ 機械学習、自然言語処理周りのデータサイエンティスト業務をお任せ致します。

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 某有名webサービスの新規機能開発に伴うPoC案件のPM＋プロンプトエンジニアリングをお願いする想定です。 【業務スコープ】 ・要件定義、整理 ・ステークホルダー折衝（企画側とのモチベーションコントロール等） ・生成モデル(Chat GPT,GPT-4等)のプロンプトエンジニアリング(可能であれば)

作業内容 ・下記に携わっていただきます｡ 1　仲介売買関連業務の帳票作成ツールの構築、改修(VBA系の帳票ツール) 2　リノベーションマンション査定システムのWEB化および新機能開発 -VB6のクラサバをWEB化とモバイル対応、一部機能追加 -その後、ナレッジの蓄積にともなう機械学習系の機能の検証提案 ・要件定義含めて上流工程からご担当いただきます。

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 ・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 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 ■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 ・Webサービス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。 　-API設計、開発 　-機械学習パイプラインの構築 　-AWS環境の構築

作業内容 Pythonでのシステム開発

作業内容 機械管理および顧客管理システムのエンハンス開発の中で、新規機能追加における設計書の執筆を担当頂きます ※開発工程はなしの予定

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 ■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 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 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 ・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 ・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 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。