AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 14ページ目

作業内容 卸売業における商品の需要予測モデルの構築。日別・店舗別・商品別で店舗からの受注量を予測するモデルを構築する。

作業内容 クライアント社員のPJメンバーと協業してサブＰＭの立場で、 ユースケース定義、データ選定、RAG要件整理等のタスクを実施いただく方を募集しております。

作業内容 ■業務内容 ・データサイエンス案件の要件定義、分析作業、報告会参加 ・メンバー育成 ・生産体制の整備、社内ナレッジマネジメントコンテンツ作成・監修■PRJ例 ┗ロジスティック回帰、機械学習を用いた二値分類モデル構築（案件）/時系列予測（prophet）のpythonモデル構築（案件） ・顧客へのヒアリングから要件定義、モデル構築設計 ・python（Notebook形式）またはIBM SPSS Modelerでのモデル構築 ・モデルの精度評価、ビジネス指標での評価 ・顧客への報告書作成、報告会の実施 ・クライアントメンバー作成プログラムへのFB、QA対応(尚可業務)●メンバー構成 PM：1名作業メンバー：3名(データハンドリング・集計) ●データ Dataレイクは現状なし。コールセンターからCSVデータを受領 ツール：Teams 服装 ：ビジネスカジュアル(砕けた感じでもOK) 環境：Jupyter Notebook（Win）を想定

作業内容 ・未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定をします。 ・モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる等の検討段階から参加していただきます。 ・テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） ・テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）を想定しています。 例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。 チームメンバーに外国籍の方も多くいらっしゃるので、英語に抵抗なく稼働していただける方を探しています。 ・データクレンジング / データ前処理 / データ可視化 ・モデル構築、学習 ・ドキュメント作成（日本語、英語） ・スプリントレビューにて作成物の説明 ・定期的なレビューMTG 環境：GCP,Git,JIRA 言語：Python

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 [概要] 未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定等をします。 モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる。 等の検討段階から参加していただきます。 - テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） - テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出） 例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。 [対応業務] - 機械学習（特にDNN） モデル実装・検証・評価 - daily scrum、sprint planning/review参加、報告（英語） - データ収集計画・PoC遂行 ・ モデル・ＰｏＣ関連ドキュメント作成 （英語） - API設計・実装・検証 ・ メンバーとのdailyコミュニケーション（slack meet,f2f 英語） - サービスPoC計画・検証・評価 - AIバックエンド設計・実装・検証技術環境：AWS,GitHub,JIRA/Confluence、MS(Excel,Word,Power Point),G suite,Slack 言語：Python

作業内容 お客様との、下記システムの技術検証方法を検討し 開発メンバーを募集しております。

作業内容 ■業務内容 ・webやアプリなど媒体ごとのデータの整備、前処理 ・整備したデータの基礎分析 ・学習データの構築 ・データの内挿、外挿の設計など ・非線形モデルの構築

作業内容 ・広告配信システムに利用する機械学習手法の調査・研究・開発（効果予測・属性推定等） ・機械学習手法の実サービスへの適用 ・関連分野の研究・調査や大規模データ分析によるサービスの改善

作業内容 小売業界から上がってくる様々なPOSデータの分析、モデル構築・評価 実装はクライアント社内SEが実施致します。

作業内容 ・自社IPを使ったエンタメ業界で躍進する当社にて新しい試みに挑戦するため、機械学習・AIエンジニアとして携わっていただきます。 ・Vtuberやデジタルヒューマンなど、AIを使ったエンタメ事業をお任せいたします。

作業内容 以下の作業を担当していただきます。 ・技術調査、基本設計～結合試験

作業内容 様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用【業務スコープ】機械学習モデルの開発およびシステム実装

作業内容 AI企画立案からビジネスの有効性検証を行っていただくAIプランナーの案件でございます。

作業内容 ◇業務内容： ・研究論文の調査 ・新規モデルの実装/検証/最適化 ・モデルの学習・最適化 ・データ管理 ・AIアプリの開発 ・GitHub / Paper with Code 等のサイトから研究論文を調査 ・新規モデル及び手法の実装を行う ・データ収集次第逐次アップデート ◇具体的な業務内容： ・データ調達 当社のデータチームと連携を取り、データを作成します。 アノテーション要件作成・前処理が含まれます。 ・映像解析モデルの開発 論文を調査して、最もビジネス要件に合ったAIモデルを選びます。 テストデータを使って、学習させつつ選定することもあります。 ・AIモデルの実装 モデルをビジネス要件に合うように学習し、デプロイします。 デプロイ後に速度や精度を最適化します。 ・精度改善 実務運用での課題点を洗い出し、モデルをアップデートします。 ◇使用しているツール： ・python (pycuda, cupy, numpy, pandas) ・tensorflow ・pytorch ・TensorRT ・ONNX ・C++ (コード解読) ・AWS (EC2 / S3) ・CVAT ・fiftyone

作業内容 【業務概要】 広告クリエイティブの制作プロセスを事前効果予測AIで支援するサービスの新機能開発を担当していただきます。【開発環境】 Mac, GitHub, GCP【コミュニケーション・ツール】 Slack, Notion, Google Meet, Zoom, Repsona, Tableau【システム】 Python / TensorFlow / Triton Inference Server / Docker / Embulk / Argo WorkflowVertex AI / GKE / Cloud Run / Dataflow / GCS / CloudSQL / Memorystore / BigQuery / PubSubCloud Build / Cloud Monitoring【業務内容】 機械学習モデルを中心とした新しいサービスの設計・開発を担当していただきます ・膨大な広告データのデータエンジニアリング ・画像・動画・テキストを扱う高度な機械学習モデルの学習基盤構築 ・機械学習モデルのAPIサービス設計開発と運用 ・CI/CD・モニタリング・インフラの調整などの運用

作業内容 ■担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,データ分析 ■開発手法：アジャイル ■案件の内容 当社の営農向けアプリ開発チームにおける機械学習エンジニアとして衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。 営農アプリでは衛星データを活用した農地の土壌解析や農作物の生育診断を行っており、予測モデルの作成や精度向上、自動化などに取り組んでいただきます。 将来的には、この解析結果を活用し、使うべき肥料のレコメンドなど農業のコストダウン・効率UPに向けて農家さんをサポートできる機能を開発していきたいと考えております。 【開発環境】 ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

作業内容 Pythonを用いた画像認識案件でございます。 基本的には開発工程、設計工程一貫してご担当いただきます。

作業内容 不動産データ（家賃）の分析、およびモデル構築

作業内容 新規AIプロダクト開発における機械学習部分の開発において、 AI有識者と議論しながら、顔検出・顔認証・物体検出モデルの精度改善や下記業務を実施していただきます。 ・学習データ収集、Augmentation ・精度検証ツールの整備 ・精度改善案出し、実装 実装・モデル改善のための調査&実施を ご自身で経験のあるハイスペックなAI業務経験者を募集しております。

作業内容 クライアントドメインを使ったRecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化 ・MLシステム基盤の移行 ・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行 ・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行 ・既存本番MLシステムの障害対応（影響調査含む）

作業内容 【概要】 ・リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、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 【業務内容】 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動 【開発環境】 関連技術：Python3 / AWS SageMaker / Docker 開発基盤：AWS / Microsoft Azure ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot CI/CD: GitHub Actions / CircleCI グループウェア：Google Workspace / Slack プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp / Jira / GitHub

作業内容 ＜概要＞ コンピュータビジョンを用いたドローンの自動制御や障害物回避技術の開発に関する業務です。 画像認識やDeep Learningなどを駆使し、安全安心な自動航行を実現させます。 潜在顧客は、日本だけでなく、シンガポール、ドバイ、ルクセンブルク、フランスなど全世界です。 またエンジニアはルワンダ、パキスタン、インド、アメリカなど、世界各国から来ています。 英語を使ったエンジニアリング経験を積みたい方、将来的に外資系企業のエンジニアになりたい方には最高の環境です。 ＜業務内容＞ コンピュータビジョンを用いたドローンの自動制御や障害物回避技術の開発 ＜使用言語＞ ・Python、C、C++、C# ・Linux Ubuntu ・Windows ・OpenCV、PyTorch、Tensorflow ・GitHub

作業内容 Pythonライブラリのカスタマイズおよびデータ分析業務 １．回帰モデル（ランダムフォレスト/Gaussian Mixuture Regressionなど）へのXAI適用および評価 ※XAI = PFI、PD、ICE、SHAP（説明可能なAI） ※入力データ：　連続値に一部離散値の混在するテーブルデータ（200行×20変数程度） ２．教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価（但し入力データ※特性の考慮を要する） ３．教師無しクラスタリング(k-means/Gaussian Mixture Modelなど)処理の実装カスタマイズ 期待するところ ・限られた期間の中でスムーズに入ること ・既にある分析結果に対して対策を考えているので、その引継ぎを受けること ・対策の実施と評価を出すこと 人物像 ・XAIかGMMに詳しい方（どちらかというとGMM） 備考 ・作業環境はローカルのJupyterで実行 ・ベースになるソースコードやデータは提供される ・コミュニケーションはTeams ・日中MTG可能な方（月曜の午後に週次の進捗確認MTGあり） ・ひとりの作業は時間問わず

作業内容 【業務内容】①ソリューションの提案• CSやBiz、品管の業務課題に対し、AI/MLで解決できるものを洗い出しソリューションを提案する•データ分析を元にソリューションを提案する。②モデルの開発• ヒアリングした内容や発見した課題に対し、モデルの作成③システム化• 必要なバッチ、APIの作成（歓迎要件）• システムへの落とし込みや落とし込むための支援④PoCの実施• KPIに対して有効なモデルの検証⑤既存モデルの保守・改善• SEMで過去開発したモデルのアップデートや改善【開発環境】・開発言語：Python, Ruby on Rails・インフラ：AWS, GCP・機械学習ツール：Amazon SageMaker、Jupyter Notebook・データ分析：BigQuery, DOMO, Redash, Amazon RDS・CI/CD：Jenkins, CircleCI, Capistrano, Github Actions,・コードリポジトリ、レビュー：Git, Github, Gitlab

作業内容 ・AIエンジニアとして機械学習ライブラリ組み込み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。 　‐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ーへのメンタリング及び育成

作業内容 人工知能ソリューション研究開発といたしまして、詳細設計以降をご担当いただきます。

作業内容 Pythonを用いた人工知能ソリューション研究開発案件でございます。ポジションはPGとして製造以降をご担当いただきます。

作業内容 Pythonを用いた人工知能ソリューション研究開発案件でございます。ポジションはSE/PGとして基本設計以降をご担当いただきます。

作業内容 Pythonを用いて、連合学習研究環境の開発を行います。 研究環境のフレームワーク化と整備業務、お酔いアルゴリズムモジュールフレームワークの開発補助業務等をご担当いただきます。