AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 9ページ目

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 【概要】 ・Webブラウザを用いて物件情報のイメージを共有ができるサービスを展開するクライアントのPJ ・人工知能、計算機科学、機械学習、さらに、他工学の計算技法による技術開発、技術活用をしてビジネス展開およびプロダクト全体を、グロースさせていく予定 【業務内容】 ・機械学習による3Dモデリング開発 ・オペレーションズリサーチでのプランニング開発 ・推薦・自然言語処理他の活用による、ドキュメント情報のあいまい検索機能の開発 ・継続的なモデル改善のため、データ基盤構築・データ整形・特徴量エンジニアリングのような前処理 ・論文サーベイ他技術調査 【環境】 ・Python ・AWS (EC2/RDS/S3/CloudFront/Elasticache/Lambda/API Gateway/AWS Batch/StepFunctions他) ・GLSL ・RDS Aurora ・CircleCI ・Datadog

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 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 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・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 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査" 　　　 ◼️使用技術 ・Google Cloud Platform ・Python -Jupyter notebook ※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 自社で探索型BIツールを開発しており、そこにおける人材を募集 ・検索・機械学習エンジンの開発・実装、および性能改善 ・自然言語処理を使用した検索エンジンの開発 ・大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習エンジンやモデルの開発

作業内容 自然言語処理の開発ができる方を探しています。 開発するものは具体的には以下２つです。 ①特定の法律（建築基準法や都市計画法）の文章 を学習させ 、法律関連の回答ができるようなモデルをつくる、もしくは、建設会社の担当者とそのクライアントとのやりとりのメールを学習させ、建設会社の担当者らしい回答ができるようなモデルをつくります（どちらかできそうな方）。 　※GPT-3のdavinciモデルを使うことを想定。データはクライアント用意。 　※ChatGPTのファインチューニングができる方（経験済みもしくはできる見込みがある）。 ②契約内容の条件の自動抽出ができるモデル。抽出する内容は、契約者名、時給、契約期間、業務内容の4つ程度を想定します。 メールのやり取りに関する文章を格納しているgoogleスプレッドシートから、同じディレクトリにあるgoogle colabで自然言語処理をして、契約条件がまとまってある別のgoogleスプレッドシートに各条件を出力します。上記２つについて、各2日程度（16時間程度）の稼働でお願いしたいと考えています。 どちらか１つでも問題ありません。 2月末までに開発完了できると尚良。

作業内容 研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング・機械学習前処理（アノテーション等）・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発【期待する責任】・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

作業内容 Web3時代のプラットフォームのレコメンドエンジンの実装・運用業務をお願いします。【想定業務】 - アプリ内のコンテンツをユーザーの嗜好に合わせてレコメンドするアルゴリズムの研究・実装 - 既存レコメンドエンジンの効果測定、パラメータ更新、チューニング - 新しいレコメンドアルゴリズムの調査研究※Colab上でPythonを使用する想定です。＜現在の開発技術スタック＞ ・開発言語：Golang ・クラウド：AWS / GCP ・コンテナ技術：Docker ・監視：Stackdriver / CloudWatch ・DB：Cloud Datastore / MySQL ・構成管理：CloudFormation ・CI/CD：CircleCI / GitHub Actions

作業内容 医療分野の画像診断AI（人工知能）を開発しています。 「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。 当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。 【募集概要】 内視鏡AIの製品開発に関連した画像分類・認識モデルを作成するためのモデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発 【利用技術】 Python (PyTorchを元にして、torchvision, pytorch-image-models, mmcv(mmdetectionなど), visslなどを利用します)

作業内容 自動車商品データ及び顧客データを用いた市場分析と予測モデルの構築 【開発環境】 言語:Python、SQL 【対応内容】 四輪市場における新車/中古/部品それぞれの市場における、顧客価値観・要求/環境変化に基づいた価格等の商品属性に応じた、台数が予測可能なモデルの構築業務です。 【基本的な作業】 ・SQL/Pyrhonによるデータ抽出・加工・集計処理 ・Pythonによる分析・予測モデルの構築 ・上記分析およびモデル作成における設計補助 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの作成およびご説明

作業内容 エンドクライアント向けAIソリューションを提供しているベンダーでの業務となります。 AIコンサルティング事業において、主に画像認識系におけるAI開発や、既存のモデルの精度向上をお願いします。 参画時期により対応案件が異なる為、詳細は商談時にとなりますが、 元請プロパーのPMとコミュニケーションを取りながら、AIアルゴリズムの開発、精度向上に努めていただきます。 現状、エンドクライアントとの折衝などコミュニケーションはあまり想定していません。 （技術的な観点から要望のエンドクライアントへのヒアリングの同席などは対応する可能性があります。） また、元請企業の若手に技術的な教育も一部期待されており、そういったことが苦にならない方にお願いできればと存じます。 （ただし、教育係というようなかっちり感じではなくOJTのような感じで業務をしながら若手に教えるイメージ。） [利用ツール・環境] Python、Linux、オンプレ＋AWS

作業内容 工場の業務改善を目指したPOC実施具体的には機械学習モデルを用いた将来予測を目指す

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 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 AI実装メンバーを募集しています。

作業内容 ■背景 ・クライアント内の提案活動に於いて自然言語案件が増え始めており、リソースが必要 ・クライアント内で自社分析ツール(テキスト分析)あり ■ソリューション テキスト分析ツール は、分析／可視化したいテキストファイル（CSV 形式）をブラウザからアップロードすることで、機能を用いて自動で可視化する開発サービス。 アンケートや問合せなどテキストから課題や顧客傾向を分析する事が可能 ■内容 上記ソリューションを元にクライアント内でも受注活動を拡大していきたいが、 知見・経験を含めてリソースが不足が発生ている。 そのような中で下記業務を想定している ・担当PM(NLP知見あり)と伴走するような形でアドバイザリーとして支援 ・アルゴリズムの提案や拡大を含め、技術アドバイス ・エンドクライアントとの定例MTG参加など ■環境 クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている データ基盤：Azure (クライアント内で基盤設計・構築) BI：PowerBI (クライアント内でレポート作成・運用)

作業内容 ・GCPの各種環境による 　スコアリングモデルのブラッシュアップ支援 （Bigquery,VertexAI＋Python） ・既存構築済のAIカタログスコアリングモデルについて、BQMLで構築している中身をVertexAI置き換えを行う ・上記スコアリングモデルから出力される顧客毎のスコアを元に新たな目的変数（売上金額等）をシミュレーションするモデルを構築する

作業内容 【事業概要】 広告効果予測AIを活用した新しいクリエイティブ制作プロセスを確立し、高品質で広告効果の高い当たりクリエイティブの大量制作・納品・配信を可能にすることを目指します。【業務概要】 新しいクリエイティブ制作プロセスを実現するための、クリエイティブ制作画面の新機能開発と保守運用を担当していただきます。【業務詳細】 - 効果予測 API のリファクタ・アップデート ( Python, GKE, dbt ) - 新機能開発におけるアーキテクチャ選定、設計、実装 ( Python, GoogleCloud ) - 機械学習基盤、推論基盤のリファクタ・アップデート ( Python, Kubeflow, Vertex AI ) - データ処理パイプライン設計・実装 ( dbt, Embulk, Argo workflow, Dataflow ) - 自動テスト・デプロイ・インテグレーションの拡充 ( CloudBuild ) - サービス保守運用 ( アラート対応、再発防止案策定 )【文化】 - 設計の見直しやリファクタを適切に行い、高いシステム品質と事業開発力の維持・強化を目指します - 社内クリエイターから制作プロセスをヒアリングし、制作効率を改善するための施策をメンバーと議論をしながら設計・開発します【利用ツール/言語】 Vue, TypeScript, Golang, Python, BigQuery, GKE など

作業内容 ■概要 AIにまつわる開発に携わっていただきます。 ■開発環境： ■プログラミング言語：Python　等

作業内容 ・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析【概要】 Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。【開発環境】 ・言語:Python ・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow ・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack ・貸与マシン:MacBook Pro 【開発手法】 プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり

作業内容 様々な企業関連データをもとに企業のスコアリングを行うモデルを構築する。例えばある企業が営業活動をする時に、最適な企業を見つけるアルゴリズム構築など(有望度スコアリング)。どういうアルゴリズムかは決まってないため、要件から担当する予定となります。

作業内容 ●電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業 -基本的には、収集されたデータをもとに作業を進めることになる予定。

作業内容 機械学習技術と新規イメージング技術を組み合わせた新しい細胞分析システムの研究開発に成功し、実用化に向けた設計開発を進めております。 それに伴い、今後の製品化に向けて独自の細胞分析装置及び機械学習を含むデータ分析のためのツール開発を推進していただけるソフトウェアエンジニアを募集しております。このシステムの実用化によって、様々な生命科学分野における研究、そして癌や白血病に関する血液診断・細胞診などの医療診断分野や創薬分野など、 医療と生命科学の発展と革新に大きく貢献する事業です。【業務詳細】 ・細胞分析装置のソフトウェア開発のリード、設計、運用 ・細胞分析ツールのソフトウェア開発の発案、リード、設計、運用 ・ユーザビリティの向上のためのアンケート、ユーザヒアリング、データ分析 ・リアルタイム細胞分析アルゴリズムの開発 　　　 開発手法：アジャイル チーム規模：6～10名 <開発言語> ・C++・C#・Python・VHDL<フレームワーク> ・MFC・.NET Framework<OS・ソフトウェア・ツール> ・Windows + Linux・Visual Studio、Visual Studio Code、Quartus・Git、Github + ZenHub、Github Actions + CodeCov・Microsoft Azure

作業内容 [ポジション]：データアナリスト ※AIエンジニア オープンデータから抽出した情報（客観的事実）をもとにAIを活用し数理モデリングし、 ファクトベースの中立、客観的なスコアリング。 企業や自治体のESG/SDGsの情報抽出、各種エンジンを用いた分析。 それらを行うプロダクトの開発・運用。

作業内容 新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。 （所属はR&D事業部） ・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助 ・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装 ・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

作業内容 ・Rubyを用いた口コミサービス開発案件に携わっていただきます。 ・主に要件定義以降の工程をお任せいたします。

作業内容 機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、自社プロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。 事業の成長に伴い、ユーザや開発対象のプロダクトが多様化する中、様々な機械学習の問題に取り組んでいます。 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る挑戦を続けています。 機械学習をプロダクトに取り込んで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というよりも、業務オペレーションによるデータの蓄積も含めた、学習パイプラインや精度改善のループを設計・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、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

作業内容 ・顧客ビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けて仮説立案おおよびデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータの確認・分析および分析基盤の構築・運用 ・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・適切な機械学習モデルを選定・開発仮説検証を実施

作業内容 多くの開発者が、LLMの底力を引き出せるよう高度なカスタマイズ性や専門領域での高精度化を実現するLLMソリューションを提供していきます。 分野特化型のLLM開発によって企業のサービスの精度改善に役立つプラットフォームを作っていきます。- チャットボットで利用するLLMの精度評価・改善 一例 - チェーンの構築 - ファインチューニング - 精度評価単なる実験だけではなく、MLOpsを恒常化させるために必要なシステム・UIの開発会話体験の向上に向け、ベイズ統計学などの知見も活用しながら、新規性の高いアルゴリズム構築を進めていきます。 並行して独自LLMを開発していくことも可能です。 HuggingFaceやEleutherAIなどが公開しているコードとデータを利用し、中規模モデルなど段階を踏みながら徐々に175bn.パラメータ級のLLM開発を進めていただきます。 その後、RLHFなどを導入しながら「相手の言葉を信じられる・話していて楽しいパートナー」という特性を持ったLLM開発を行っていただきます。【開発環境】 Python Rust AWS (Lambda, Amplify, Cognito, DynamoDB, CloudFormation ) TypeScript/React Figma Terraform OpenAI API HuggingFace