データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 18ページ目

作業内容 ■同社について 大学受験向け予備校や中学受験向け進学塾など教育事業を行う日本最大規模の企業です。 ■業務概要 AI教育に関する学習コンテンツの開発と業務効率化を進めています。 現在、Python（Django）を使用したバックエンドと、Reactを使用したフロントエンドのAIアプリケーションを開発しています。 今回の募集では、AIデータサイエンス領域を中心に担当していただける方を求めています。具体的には以下の業務を担当していただきます。 ・AIモデルの設計・開発・評価 ・自動採点システムの精度向上のためのデータ分析とアルゴリズム開発 ・機械学習による成績評価システムの改修および精度向上 ・データの収集、前処理、および解析 ・フロントエンドおよびバックエンドチームとの協働 ・協力会社との連携およびコミュニケーション など ■組織体制 社員：5名（PM/AI担当/バックエンド/フロントエンド/インフラ） 業務委託：3名（バックエンド/フロントエンド/AIデータサイエンス） 協力会社：1社10名程（フロントエンドやデザインがメイン業務） ■プロジェクト背景 AIを活用した自社アプリケーションの開発を進めるため、社内でプロトタイプを作成しましたが、今後より速く高品質なアプリケーションを開発するため、協力会社との連携をしプロジェクトを進めております。 ■人材募集背景 同社では現在、AIを活用したアプリケーションをアジャイルで開発しております。今後も、RAGや自動採点の精度向上、機械学習による成績評価システムの改修といったキーワードを始めとして、様々なプロダクト開発を予定しています。つきましては、今以上に速く高品質なアプリケーションの開発を目的に人材を募集します。

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 ※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・募集背景】 弊社は落とし物に携わる様々な関係者の課題を解決するためのサービスを展開しております。 「落とし物が世界一見つかる国」と言われる日本ですが、その裏側には多くの方の努力があり、弊社は落とし物が必ず⾒つかる世界を実現するために邁進しております。 この世界観の実現に向け開発面でお力添えいただける方を募集しております。 【業務内容例】 バグ改修、既存機能の改善、新機能実装 ・機能の仕様確認 ・テストコード作成・実装 ・レビュー・フィードバック 【その他】 ▼少数精鋭→チームへの開発体制へ。大規模な新機能開発により得られる変化とスピード実感 開発チームは現在社員＋業務委託の方を含め16名。 1年後までに30名のチームになっている計画です。 このチームで新規機能の開発、機能改善、デザイン修正、バグ修正、テスト など全領域を担当します。 それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があり、アウトプットの品質向上と安定化に責任を持つQAエンジニアを募集します。 リリースは1〜3営業日ごとに実施しておりスピード感のある環境です。 進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。 ▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発 営業/開発どちらも現場訪問やユーザーヒアリングを積極的に行います。 また、SlackやTeamsで現場の方々と直接やりとりすることも多く、ユーザーとの距離が近いです。

作業内容 ・ゲーム開発を行う企業にて、ゲーム開発へのAI導入による開発効率化を狙うプロジェクトでAIモデルの開発、運用支援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。 - オープンソースAIモデルやクラウドサービスを活用した画像、動画コンテンツの制作 - 新規AIツール、技術の調査、検証、社内利用への展開 - プロンプト設計やワークフロー構築（ComfyUI、Automatic1111、Stable Diffusion系ツールなど） - 必要に応じて、生成した素材の編集、加工や社内外プロジェクトへの導入サポート

作業内容 AIエンジニアリング事業を迅速に拡大するための生成AIエンジニアとして、主に下記作業を担っていただきます。 ・独自データ×生成AIによる新規プロダクトの企画・設計・開発・運用 ・複数AIが協調するマルチエージェント・システムの設計・実装 ・パートナー保有データとの組み合わせによるRAGシステム開発 ・高速PoCによる仮説検証・価値最大化

作業内容 プロダクト開発チームに参画いただき、既存ソフトウェアのリファクタリング～ドキュメント更新を中心に開発作業をお任せします。 参画後はまずは、プロダクト状況のキャッチアップ及び、リファクタリング作業を担当いただき、 徐々にドキュメント整備～その他開発作業と業務範囲を広げていく想定です。 具体的な開発内容としては、 ・Python、及び、JavaScriptで開発されたコードをレビューし、保守しやすい形に再編成する ・設計文書（機能説明書、基本設計書、詳細設計書）の変更が必要な部分を更新する ・自身でコード整備が追い付かない場合は開発者に変更の指示を出す 等を想定しています。 【ポジションの魅力】 ◇地理情報という社会的インパクトのある分野 　→地理情報システム（GIS）やデータ解析を活用したプロダクトを開発しており、 　　都市計画、防災、交通、マーケティングなど、最先端技術の社会実装を目指したサービスを提供しています。 ◇多様なチームでの協働 　→デザイナーだけでなく、データサイエンティスト、コンサルタントと密接に連携しながら、全体を見据えたプロダクト開発に携われます。 【組織体制】 PM：1名 メンバー：3~4名←こちらにリーダーポジションの期待値で参画いただきます 同社は、位置情報ビッグデータのAI解析によって位置情報技術の社会実装を目指す東京大学発ベンチャーです。 現在、地理空間データを活用した、データ分析・システム開発の引き合いは増加傾向であり、多数の開発プロジェクトが同時進行しています。 元々データ分析に強いエンジニアの方は多い一方で、Webシステムの開発に強い方が少ない中で、システム開発を進めていることもあり ローンチ済みシステム内の技術的負債の解消や保守性の向上に課題がある状態です。 本ポジションでは、既存コードのリファクタリングや設計文書の整備を通じて、全体の開発品質と保守性を向上いただける即戦力エンジニアの方を募集します。

作業内容 案件名：製薬企業データ分析基盤拡張案件 環　境：・お客様AWS環境上にデータ統合基盤を構築 　　　　・複数部門横断の基盤プロジェクトとしてお客様統合運用環境との連携を実現 　　　　・最先端のテクノロジー/ソリューションを活用し、以下を実現 　　　　　- 大容量データを高速で処理できる処理性能 　　　　　- 他システムとの連携性や利用拡大に伴う基盤の拡張性の担保 　　　　　- 利用量に対してコスト発生する従量課金型を採用 内　容：a　SnowflakeのSSO認証構築 　　　　ゼロトラスト施策によりDCへの迂回が不可が見込まれるため、 　　　　セキュリティの見直しとSnowflake-SSO認証環境の構築を行う。　 　　　　b　分析環境立ち上げ/ADAM(PowerBI) 　　　　必要なデータをEDIPに集約し分析を行うための環境を構築する。 　　　　将来的には定型的な分析を自動化するデータパイプラインを構築することを目指す。 　　　　c　データカタログ導入 　　　　マルチベンダ開発のガバナンス強化と営業系データの探索の効率化向上を図る。 　　　　今後のデータカタログ利用に対するデータカタログ構想策定/アーキ選択を実施後、 　　　　営業本部向けに1ユースケース実現する 　　　　※想定される比較対象ソリューション：Snowflake-Horizon、Alation、Collibra、他 　　　　d　データメッシュPoC 　　　　他に倣ってデータメッシュのプロトタイプを立ち上げたい 　　　　ビジネス部門にどういった使い方ができるかイメージをしてもらうためにもまずは作ってみる想定 　　　　⇒業務システムから断面を拾ってSnowflakeにおきかえてアクセスできる事。 　　　　　自動パイプラインでなくても良い。複数ベンダーに協業してやってほしい。 　　　　e　非構造データ取り込み(MI部) 　　　　　　他APとの連携 　　　　　　生成AI（RAG）を7月リリースしており、現在手作業でSPOに配置している対象を 　　　　　　Snowflake側の非構造管理領域に接続先に変更し切り替え 　　　　　　※年内はつなぐぐらいか

作業内容 〇システム開発 複数のSaaSサービスに分散している人事情報を一元化する統合データベースを構築し、 そのデータを人事戦略に活用するシステムを開発します。 これにより、データ管理の効率化と戦略的な人事管理が可能となります。 ・要件定義 　∟クライアントとのヒアリングを通じて、システムに必要な要件を明確にします。 　∟必要な機能やデータベースの構成、インターフェース等を定義します。 ・設計 　∟要件定義を基にシステムの設計を行います。 　∟データベースの設計、システムアーキテクチャの設計、UI/UXの設計など多岐にわたります。 ・構築 　∟買う設計書に基づき、システムを構築します。 　∟必要なプログラムの開発やデータベースの構築を行います。 　∟PowerPlatform (PowerApps、PowerAutomate) や PowerBIを活用し、システムの実装を行います。 ・テスト 　∟開発したシステムが要件を満たしているかを確認するためのテストを実施します。 　∟単体テスト、統合テスト、ユーザ受け入れテストなど、様々なテストを通じて品質を保証します。 ・本番移行 　∟テストが完了したシステムを本番環境へ移行します。 　∟移行後の動作確認や、ユーザーへの操作説明、運用サポートを行います。 〇役割 SEとして、以下の役割を担っていただきます。 ・各フェーズの成果物の作成 　∟例えば、要件定義書、設計書、テスト計画書など ・成果物を作成するために必要なステークホルダーとのコミュニケーション　 　∟ヒアリング、QA、説明および合意形成 ・プロジェクトの進捗管理や課題の報告 ・必要に応じて、技術的なアドバイスや解決策の提供 ■作業期間 2025/10/1(開始が1W程度遅れる可能性あり)～2026/3月末(未定) ■作業場所 リモートワーク、クライアントオフィス(要件定義フェーズで月1～2回、新宿) 同社のクライアントは複数のSaaSサービスを利用しており、人事情報が分散している状況です。 これにより、効率的なデータ管理や戦略的な人事戦略の立案が困難となっています。 これを解決するために、統合データベースの構築およびそのデータを活用したシステムの開発を行うこととなりました。 今回の募集は、このプロジェクトを成功に導くための重要なポジションであるSEを求めています。 経験豊富でコミュニケーション能力に優れた方のご応募をお待ちしております。

作業内容 プロダクト課題、ビジネス課題における定量・定性分析を行い、課題特定と解決をしていただきます。 【具体的な業務内容】 ・課題解決：プロダクトやビジネスの課題を抽象的な段階から掘り下げ、データに基づいた解決策を導き出します。 ・データ分析の設計：事業の課題に合わせて、最適なデータ分析の計画を立てます。 ・指標の運用：目標となるKGIやKPIを設定し、可視化と運用を行います。 ・分析実務：データの抽出、加工、集計、分析といった一連の作業を行います。 ・関係者との連携：様々な部門と協力し、分析結果を施策へとつなげます。 ・施策立案の支援：分析結果をもとに、具体的な施策の立案をサポートします。 ・レポート作成と活用促進：分析結果を分かりやすく報告し、業務で活用されるまでサポートします。 【場合によってお任せすること】 ・経営課題への貢献：経営レベルの抽象的な課題を解決します。 ・提案と実行：事業責任者に対し、データ活用に関する施策を提案・実行します。 ・社内教育：データ活用のための社内教育を推進します。 ・プロジェクト推進：データ活用を促進する新しいプロジェクトを企画・実行します。 ・データ基盤の構築・改善：BIツール（Tableau、LookerStudioなど）を使ったデータ可視化や、データ基盤の構築・メンテナンスを行います。 ・分析環境の高度化：より高度な分析ができるよう、環境の改善に取り組みます。 同社の発見型ECサービスは、DL数400万人を突破し、多くのアクティブユーザーを抱える急成長中のモデルです。 特に、購入商品をユーザ同士でレビューしあう機能や、ゲームコンテンツなど、 ソーシャルな要素を追加した点がユニークで、他のECサイトとは一線を画しています。 このような特性から、ユーザーのログイン数やログイン時間が通常のECサイトよりも多く、機能追加が事業へ大きな影響を与える状況です。 プロダクトの機能を追加するたびに事業が成長する仕組みが整いつつあり、 この成長をさらに加速させるため、データアナリストを募集します。

作業内容 ■概要 同社の顧客データ基盤統合・利活用に関してデータエンジニアリングをメインとして一部上流業務も担って頂きます。 ■お任せする業務割合 データエンジニアリング：上流業務（課題発見・要件整理）等＝6：4もしくは7：3 ■依頼業務詳細 同社のCXEngineering部門の立場として 同社の顧客体験（CX）を技術の力で根本から支える共通プラットフォームの開発・進化を担っていただきます。 マーケティングやカスタマーサクセスなどのビジネス部門と密に連携しながら、プロダクトやサービスを通じてユーザーが得る体験の質を高めることが目的です。 その為データのみに特化している経験ではなく、以下のようなビジネス側の観点などを含めた全体的な視野を持って支援頂ける方を探しています。 ・顧客接点を支える CDP（カスタマーデータプラットフォーム）やアンケート基盤の設計・実装・運用 ・部門横断での課題発見・要件整理を行い、技術でCXのボトルネックを解消する仕組みづくり ・LIXILに蓄積された多様なデータと、ユーザーの声（VOC）を集め、組み合わせて分析・可視化し、改善につなげる ・全社で活用される横断的なデータ基盤やオートメーションツールの構築による、再現性のあるCX改善の推進 ■PJT体制：4名 └リーダー：１名 └リテンションマーケエンジニア：2名 └データエンジニア（上流）：1名 リーダー以外は20%程度の工数にて本PJTに参画していることからもまとまったエンジニアリソースが不足しています。 デジタル変革を推進する中で、データエンジニアリングの専門知識を持ち、ユーザー部署とも密に連携しながら業務を進めることのできる人材が不足しています。 同社は現在ToCの顧客に対してデータを各プロダクト毎に管理・利用しており、最適な価値提供ができていません。 顧客を軸にし同社内でそれぞれで保有していた顧客データを統合・可視化することで今まで見えていなかった顧客の行動を読み取ることができ、 新たなマーケ施策CX向上のアクションにつなげていくことを目的とし、初めのステップとして自社データの整備・拡充を進めています。 CDPを理解してPJTを推進できる方が1名の為、データエンジニアリングとビジネスサイドの知見をもち、主体的に業務実施頂ける方を募集しています。

作業内容 ・大手メディアにおける音声AIプロダクト開発に携わっていただきます。 ・音声AIの基盤技術開発やモデルの開発、チューニング、研究などを担当いただきます。 ・AIエンジニアと協力してAI倫理/パフォーマンス改善なども行っていただきます。 ・担当範囲はスキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ・大手総合商社のDXプロジェクトの推進において、 　生成AIを活用した新規ソリューションのテックリード兼PMをご担当いただきます。 ・具体的には、以下のような作業をお任せする想定です。(全てではなく、スキルに応じて要相談) 　-生成AIのリサーチおよび最新技術の検証 　-生成AIプロジェクトの推進、およびアプリケーションのフルスタック開発 　-社内外への情報発信(勉強会、技術ブログでの事例共有)　など ※開発言語は、プロジェクトによって逐一選択しておりますが、基本はPython(FastAPI,Django,Flask,Severlessなど)、クラウドインフラ(AWS,GCP,Azure)の構成になります

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 ・大手メディアにおける音声AIプロダクト開発に携わっていただきます。 ・音声AIの実装、運用、サービス統合などを担当いただきます。 ・AIリサーチャーと協力してAI倫理/パフォーマンス改善なども行っていただきます。 ・直近で主に担当いただく作業は下記です。 　-音声認識の辞書機能実装 　-ASRのMLモデル更新 　-音声対話モデル学習用データの整備 　-LLMを用いた各種機能開発 ・担当範囲はスキルや経験および進捗状況により変動いたします。

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 -------------------------------- 【会社概要】 民放各局が制作した安心・安全なテレビコンテンツを、いつでもどこでも完全無料でお楽しみいただける民放公式テレビ配信サービスを主に運営しています。 2015年のサービス開始以来、累計アプリダウンロード数は9,000万、月間ユニークブラウザ数は4,100万を超え、2025年10月には月間動画再生数も5.4億回を突破しました。 今後も「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を」をミッションに、どこでも自由なスタイルでテレビの楽しみ方がもっと広がるサービスを目指し、新たなスタートを切っています。 【募集背景】 再生数月間4.9億回を超えるサービスで、大規模かつ高負荷なプロダクトを開発面で支えるサービスプロダクト本部では、「プロダクトの開発・運用・保守から新たな価値を創造し、事業成長を牽引する」をミッションとし、事業戦略に沿ったプロダクト戦略の策定、アプリやCMS等の開発ディレクションや、バックエンド・データ・インフラ等システムの設計、開発、運用のほか、大量データの収集や処理、分析などを行っています。 想定配属先となるサービスプロダクト本部は約40名で構成されており、PdMやディレクター、機能を実装・運用するバックエンドエンジニア、SRE、インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、フロントエンジニア、各種スマートフォンエンジニアなどが在籍しています。 今後スピード感を持ってさらなるサービス拡大を目指すにあたり、体制の増強を急いでいます。 日本国内でのサービス認知率が7割を越え、ユーザー数、アクセス数、利用時間が大きく、常に高負荷なシステムの安定稼働を実現していくことは、社会的なインパクトやプレッシャーの大きさを常に背負う中ではありますが、このサービスの安定稼働を実現している技術を体験し、ご自身の経験にすることができます。 また、当初はベンダーに頼っていたアプリ開発も、市場に合わせた最新のアーキテクチャを考慮して内製化を進めている段階です。 サービス規模に対して少数精鋭の状況であるため、ご自身の技術力を向上できる環境であることはもちろん、組織づくりや開発体制の在り方を、主体的に提案・実践できる環境であることが大きな特徴です。 【業務内容】 本ポジションでは、Product Security Engineerとして具体的に以下の業務に携わっていただきます。 ・プロダクトセキュリティにおける施策の推進 ・DevSecOpsの高度化と継続的改善 ・クラウドセキュリティとガードレール整備 ・脆弱性の特定と対策実施 ・リスクマネジメントとセキュリティ評価 ・データセキュリティ方針の策定と実施 ・セキュリティ教育と啓蒙活動 月間4,100万以上のユーザーが使う巨大サービスであり、現在も大きな成長を続けているサービスのセキュリティレベルを向上していく重要ポジションです。

作業内容 各種データを組み合わせて、分析していく中で受注率の改善について顧客に示唆を与える。

作業内容 ・電力業界における電力使用量などの分析を実施するデータサイエンティストを募集するもの。 データサイエンティストとしての経験はもちろんんこと、電力業界に必要な知見を必須とする。 （電力業界の大まかな知識はクライアントも保有しているため、調べてすぐに出てくる知識レベルだと対応が難しい。）

作業内容 ・AI、データサイエンティスト教育研修事業向け講師兼チューターをご担当いただきます。 ・下記をご対応いただきます。 -データサイエンティストを養成する講座のカリキュラムの企画、改善、提案 -各種研修の企画、資料作成、研修実施 -クライアント企業の社員研修、自社内人材への研修 -カリキュラムの提案

作業内容 ・Web系企業から金融系、官公庁系まで、 　複数案件のデータ分析に関わっていただきます。 ・DMP開発をしていただきます。 ・音声解析端末開発をしていただきます。 ・テキストマイニングに携わっていただきます。 ・機械学習・AIに携わっていただきます。

作業内容 AIサービスを利用したQAデータベースの自動作成機能の実装、運用ポジションでの募集です。

作業内容 ・大手自動車メーカーの案件で、ビジネス側からの要望に対して、ビッグデータを使って、プロジェクトの検討から、立案、実際のデータマイニングまで一貫してお願いいたします。 ・課題の解決に向けて、様々なステークホルダーとコミュニケーションをとっていただきます。

作業内容 LLMを用いたユーザー行動のシュミレーションを応用してデジタルクローンを制作するプロジェクトが走っており以下の業務をお願いできる方を探しています。 【業務スコープ】 ・研究開発テーマは既にあるため、最適なテーマの研究を行う。 ・検証の実施 ・レポーティング この一連のPDCAを回していただきます。

作業内容 ・Pythonを用いたデータサイエンティスト案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業を担当いただきます。 　‐データ処理システム開発 　‐ACRデータの加工処理 　‐データセットの分割、擬似標本を生成 　‐マッチング(BigQueryの機械学習)処理

作業内容 【案件概要】 ・先方からオーダーいただいたデータ分析 ・分析に基づいた示唆だし ・会議のファシリテーション ・開発ベンダーのコントロール ・要件定義書、テスト計画書等の各種ドキュメント作成

作業内容 【募集背景】 ・新規のプロジェクト進めていく上で、データサイエンティストが不足している為業務委託にて募集をしています。 【業務概要】 ・金融機関向けにプラットフォームサービスを展開されている企業様にて、データサイエンティストとして参画をしていただきます。 ・具体的には、レコメンド機能の開発や機械学習を用いたベクトル検索機能の開発を行っていただきます。 【参画のメリット】 ・リモート併用案件になりますので、ご自身生活に合わせた勤務が可能でございます。 ・海外向けサービスで大規模なデータに携わって頂きますので、ご自身のスキルアップにつながる案件かと思います。 ◆主な開発環境・ツール ・使用言語：Python ・DB：PostgreSQL ・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等） ・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

作業内容 ・金融業向けデータ分析支援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。 　-為替やマーケット分析 　-与信モデル分析等

作業内容 ・Web系企業から金融系、官公庁系まで、 　複数案件のデータ分析に関わっていただきます。 ・DMP開発をしていただきます。 ・音声解析端末開発をしていただきます。 ・テキストマイニングに携わっていただきます。 ・機械学習・AIに携わっていただきます。

作業内容 既存のサービスをデータ活用でグロースさせていく方針だが、社内には未経験でスタートしたスタッフ1名しかおらず採用もできない状態。 週1程度で顧問として、壁打ちなどをおこなってくれるデータサイエンティストが必要。 ＜想定業務内容＞ データサイエンティスト顧問としての支援。 週1のミーティングの参加でデータ活用についてのアドバイス及び壁打ち及び育成を行うものとする。

作業内容 ビジネスパーソンの情報収集の課題を解決し、企業の進化を加速する経済情報プラットフォームのPJにデータサイエンティストとして携わっていただきます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツ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、サービスの価値を高めていきます。

作業内容 AIサービスを利用したQAデータベースの自動作成機能の実装、運用にご対応頂ける方を募集しています。

作業内容 クライアント内データを活用し、事業開発メンバーとしてPJを推進していただけるデータサイエンティストを募集しています。 データ内容例） 位置データ（緯度経度）、飲食店データ、上場企業データ、理美容店データ、法人電話帳データ、統合POIデータベースetc既存PJの更なる推進や0→1の新規PJ発足への事業開発をお願いします。

作業内容 ・下記を行っていただきます。 -プロジェクトマネジメント 、データドリブン施策提案 、BIツール(Tableau、Domo)を用いた分析 -Webアクセス解析(AdobeAnalytics、GoogleAnalytic) -RまたはPythonでの分析 -AWSインフラ基盤構築

作業内容 就活支援サービスの開発運用にて、データサイエンティストを募集しております。

作業内容 プラットフォーム企業様において、データ分析とモデイング及び実装に携わって頂きます。 【環境】 　・使用言語：Python 　・DB　：　SQL 　・インフラ：AWS 　・フルリモート

作業内容 生体情報を活用した健康経営を中心とする経営コンサルティングにおけるデータ分析ソリューション案の設計、及び実証実験におけるデータの分析作業

作業内容 機械学習のための独立したデータ前処理用ユーティリティクラスを複数開発して頂きます。 ・仮説立案、分析アプローチ検討 ・データ分析、分析結果検証・報告

作業内容 ・ビジネスプラットフォームを展開されている企業様にてデータサイエンティストとして参画をしていただきます。 ・具体的には データの分析とモデリングや機械学習の実装等に携わって頂きます。 【参画のメリット】 ・勤務形態としてフルリモートになりますので、ご自身のリラックス出来る環境で働くことが可能となっております。 ◆主な開発環境・ツール ・使用言語：Python ・DB：PostgreSQL ・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等） ・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

作業内容 女性をターゲットとしたヘルスケアアプリ（React Native等のiOS・Androidのクロスプラットフォーム）開発において データサイエンティスト業務をご担当いただきます。 特にお任せしたい役割 ・AIチャットにおけるアルゴリズム開発 ・アプリ内行動履歴、ヘルスケアデータの可視化