機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 18ページ目

作業内容 ・広告プラットフォーム開発に携わっていただきます。 ・具体的には以下のような作業が発生いたします。 　‐Pythonを利用した機械学習の設計、開発、運用 　‐プロダクト開発における機械学習エンジニアリーダー 　‐機械学習モデルの効果検証及び改善提案 ・サービス内で起きている課題をデータ分析及び機械学習を 　用いて、最適な状態にしていただきます。

作業内容 ・クライアントの機械学習エンジニアの依頼に基づいて実施する作業 　1日に午前と午後の2回、社内のSlackチャネルをチェックし、仮想マシン（KVM）の作成、停止、スペック変更等の依頼に対応 ・週1回、インフラ担当者含めたMtgに参加し、様々なお願いに時間が許す範囲で対応頂く（時間については応相談） ・仮想マシンのメンテナンス（Ubuntuイメージのバージョンアップ等） ・オフィスのNW調査（トラブル時のスイッチングハブ等の機器） ※オンサイトが難しければリモート操作で対応可能な範囲で可 ・社内NWの改善（例：現状、オフィスのVPNを経由してしかオンプレサーバに接続できず、そこが単一障害点となっており脆弱。そのような課題に対して打ち手を検討する） ・Slack上での日報

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 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～ これまで数多くの自治体にて導入実績のあるAI機能を用いた道路損傷検出アプリを手掛けてきた企業様にて新規で開発を進める鳥瞰図視点を利用した新たなサービスでの機械学習エンジニアをお願い致します。 作業内容としては今後プロダクトとして始動し始める鳥瞰図を用いた新規サービスを担っていただき、pythonを用いたデーター蓄積や分析をメインに幅広く対応いただきます。 ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎

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 -------------------------------- 【お任せしたい業務】 AIを活用した機械学習モデルの開発やディープラーニングを用いた自然言語処理に関わる新規開発、アルゴリズムの構築や実装などをご担当していただきます。 具体的には、コールセンターのチャットデータを活用した分析アルゴリズムの設計・LLM実装案件、チャットボット構築とマッチング機能開発案件、レビューAIの開発案件(AIが市場データをもとに新規・既存事業へのアドバイスを行う)など、多岐にわたります。 過去には、3Dの身体スキャンデータを元にしたオーダーメイド商品の制作案件や、大規模人的リソースの最適配置シミュレーション案件、スポーツなどの運動解析による、定量的なフィードバック及び改善サポート案件の依頼等も有り、様々な案件に携わっていただくことが可能です。

作業内容 AIおよびデータサイエンスを活用したソリューションの提供を行う企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するためのソフトウェアエンジニアとして、開発および運用を担当していただきます。 クライアントの課題解決とプロジェクト成功に向けたリーダーシップを発揮できる方を募集しています。 【業務内容】 ・DXプロジェクトの設計、開発、および運用 ・クライアントとの要件定義および調整業務 ・最新技術を用いたソリューションの提案および実装 ・プロジェクトの進捗管理および成果物のレビュー ・技術スタックを活用したシステムの最適化および改善 【案件の魅力】 ・豊富な技術資産：自社技術資産を共通化し、プロジェクトを跨いで効率的に利用 ・高いプロジェクト継続率：93%のプロジェクト継続率でAI技術の社会実装を実現 ・専門家との協働：アカデミア背景の機械学習エンジニアと協働し、知見を深める機会 **

作業内容 ■募集背景・課題 今後全社でデータの利活用を促進していくにあたり、ビジネスに必要なデータに関する管理運用方針への理解を深め、 データを中心とした社内外の課題に対しての提案・解決能力を発揮いただきたい 日本最大級のコスメ・化粧品の口コミ・ランキングサイトにおけるデータ基盤の開発・運用 【具体的な仕事内容】 •Google Cloudを利用したデータパイプラインの開発・運用 •ETL/ELTツールを利用したサービスデータの取り込みと分析チームへの提供 •データに関する問い合わせや依頼対応 •データ分析システム・サービスの監視設計・運用 •日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

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 -------------------------------- 【お任せしたい業務】 AIを活用した機械学習モデルの開発やディープラーニングを用いた自然言語処理に関わる新規開発、アルゴリズムの構築や実装などをご担当していただきます。 具体的には、コールセンターのチャットデータを活用した分析アルゴリズムの設計・LLM実装案件、チャットボット構築とマッチング機能開発案件、レビューAIの開発案件(AIが市場データをもとに新規・既存事業へのアドバイスを行う)など、多岐にわたります。 過去には、3Dの身体スキャンデータを元にしたオーダーメイド商品の制作案件や、大規模人的リソースの最適配置シミュレーション案件、スポーツなどの運動解析による、定量的なフィードバック及び改善サポート案件の依頼等も有り、様々な案件に携わっていただくことが可能です。

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 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築など業務をおまかせします。 GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。 IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。 【業務スコープ】 分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。 ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 ■業務内容 機械学習エンジニアとして、自社開発商品である 画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。 ■場所 茅場町(状況によってはリモート) ■時期 9月～ ※前倒しは応相談 ■備考 ・ロースキル不可 ・最先端の領域で豊富な開発経験を積むことが出来、常に最先端の技術開発に携わる事が出来ます。 ・ベンチャー企業に興味がある方はおススメの現場になります!!! ・ベンチャー企業のため、様々な業務を行っていただく可能性がございます。 　※直近は講師のような業務も発生しております。 ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 小売業界(ドラッグストアやコンビニエンスストアなど)のエンドユーザー向けアプリ・サービス開をお任せいたします。 本ポジションは、ユーザー数の多い小売業界のアプリを支えるセキュリティを意識したシステムインフラの設計・構築・運用・改善の業務がミッションです。 【業務内容例】 ・プロダクトの企画から携わり、機能要求を満たすサービス・システムの設計・開発を行う ・自社や顧客が利用するCMSの設計、開発を行う ・大規模なECシステムの設計、開発を行う ・機械学習エンジニアやデータサイエンティストと協力し機械学習をプロダクトに実装する ・スケールする大規模規模データ処理基盤の実装を行う ・機能改善を繰り返し、増加し続けるトラフィックに対応できるシステムの開発を行う ・小売店舗内のサイネージ（STB/タブレット端末など）にコンテンツや広告の配信を行うシステムの開発 ・小売店舗内のIoT・エッジソリューションのシステム開発 ・サイネージの端末管理と遠隔メンテナンスを行うシステムの開発

作業内容 ■募集背景・課題 導入企業は順調に増えていますが、この技術をより多くのお客様に活用いただくためには、 機械学習のオペレーションの改善、特にクラウドを利用した機械学習基盤の構築が必要となっています。 ■業務内容 MLOpsエンジニアとして、同社の持つ画像解析技術により製造業の検査・検品の自動化に取り組んでいます。 より効率的・効果的に顧客に届けるため機械学習基盤の構築・運用をリードしていただきます。 【一例】 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用　等

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 -------------------------------- ◆案件：AISaasサービスのAIエンジニア ◆補足 ・エンタープライズ向けAI SaaSサービスを展開されている企業様になります。 【業務概要】 ・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。 【特徴】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。 【就業形態について】 現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。 週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

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 -------------------------------- ■概要 当社はフリーランスエンジニアが創業したシステム開発支援会社です。 弊社に関わるクライアント様、エンジニア様が双方にメリットがあるようなそんな組織、事業を作り上げていけるような会社組織を目指しています。 ■案件概要 リーガルテックプロダクト 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になります。 ■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

作業内容 ■業務内容 現在AI,ChatGPTなどの領域において豊富なPJ経験や知見をお持ちの人材をお探ししております。 同社では社内向けに生成AI活用したアプリを開発しようとしております。 現在外部の情報を得られるプラットフォームは、社内リリース予定となっておりますが、 業務効率を上げるという観点から、今後は社内の情報を活用したいと考えております。 着手していく上で出てくる課題やそれをどのように解決していくのかについて、 知見やご経験を発揮していただきたいです。 ※「同社におけるどのようなデータを、生成AIへ学ばせるべきか」といった観点をメインに、 　ご相談相手となっていただきたいイメージです。 ■同社について 電子部品メーカーとして、 主に自動車や家電製品などに向けてコネクターおよび関連製品を製造しております。 ■募集背景 セキュリティの観点からクローズドな環境で使用できる生成AIを開発していきたいのですが、 社内には知見がある方がいらっしゃらないので、お力添えいただきたいです

作業内容 【募集背景】 親会社である金属素材メーカーの研究開発部署にて、MI（マテリアルズ・インフォマティクス）領域へ力を入れていくため、研究開発業務において、改善・拡張が可能なプラットフォーム上に、 ⽣産性向上を総合的に支援する仕組み構築PJを同社が推進していく予定です。 3か年計画としての位置づけで、2022年度内で仕組みつくりを完成する目標があります。 PJの目的は大きく３つでチームも目的ごとに分かれております。 └①業務効率化②研究開発のスピード向上③量産 【解決したい課題】 素材領域の研究開発における、⽣産性の向上、AI技術を活用した新素材の開発を進めるためのシステム環境の整備。 具体的には、現在研究開発作業の大部分が手作業なので、研究プロセスのデータ収集→基盤へ蓄積→分析→可視化を行うためのシステムの仕組みを整えたい。

作業内容 ■募集背景・課題 現在導入企業や自治体との協業に力を入れております。サービス拡大を今後強化していくために、エンジニアの募集に力を入れ始めました。一方で、既存のメンバーが離職することや、今後益々新規自社サービスの開発を加速化するため、お力添えできるメンバーを募集します。 ■業務内容 ※一例 ・自社ヘルスケアアプリ・WEBサイトの開発、運用 ・API、Webアプリケーションの設計、開発、運用 その他、データ関連の開発に力を入れていく予定もあるので、 以下の開発等お力添え頂ければ嬉しいです。 ・大量の収集データの管理・解析等 ・データを処理するクラウドサーバー運用 ・ユーザー調査・分析を通じたユーザーの課題発見、課題解決を実現するユーザーストーリーの策定 ・企画・コンバージョンまでの数値検証・仮説立案・施策実装・効果検証など・サービスのグロースに携わる開発 ・技術に特化し、今後サービスを大きくしていくための機能開発

作業内容 ・エンドユーザー：LLMを駆使したAIソリューション提供を行うスタートアップ企業 ・導入支援先のエンタープライズ企業様が自社にて挑戦してきたAI活用が上手く行っていないというご相談を受けながらオーダーメイドで環境構築～RAG迄ご支援をすることでハルシネーションを避け、ユーザー様は難しいLLMのことがそこまで理解できなくても、ChatGPTをベースとしたAI活用に踏み出すことに挑戦していきます ・単なるAIchatbotというよりもCopilot的なユーザービリティを目指している

作業内容 FinTech SaaSの開発において、 機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 具体的には下記業務を想定しております。 　- 自然言語処理を活用した証憑登録機能の開発 　- 決済システムに関連する機能の開発 　- 機械学習を活用した与信モデルの構築及びアップデート

作業内容 自社プロダクトである不動産企業向けCRMへのAI機能追加に向けた企画～要件定義をお任せします。 開発は外部ベンダーに依頼する想定のため、企画～要件定義の上流工程をメインにお任せ致します。 現在想定している追加機能としては以下のような内容です。 生成AIを組み込んだ、業務効率化 └営業情報の誘導を促すビジュアルポップアップ └音声による文字情報の自動入力 └物件情報などの提案資料を自動作成 等 ■同社CRMに関して 外部システムから物件情報の取り込み、ポータルサイトからの問い合わせ情報の取り込み 自社ホームページのCMS 機能などを備え、不動産のWEB 集客を狙いとしています。 ■チーム体制 部長1名 開発チームリーダー2名 ※主に上記３名とコミュニケーションをとっていただきます。 同社は不動産企業を主要ターゲットに代理広告支援やDX支援を進めている企業様です。 現在、既に導入も進んでいる自社開発CRMに、新たな機能としてAIによる文字入力や資料作成の機能追加を検討しています。 一方で、AI機能の追加／導入に関して知見のある方がいないため歩留まりが発生している状態です。 同社のサービス開発部長様と壁打ちをしながら、追加機能の企画～要件定義を推進してくださる方を探しています。

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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- ◆案件：大手グルメ口コミサイト運営企業におけるAIエンジニア 【業務概要】 ・大手グルメ口コミサイト運営企業における生成AIエンジニアとして参画して頂きます。 ・生成AIを活用し、ソフトウェア開発プロセスを最適化し、生産性の向上を目的としております。 ・業務内容としては下記を想定しております。 - 業務プロセスの分析と改善点の特定 - 生成AIツール（例：GitHubCopilot、PR-Agent、Cursorなど）の評価、導入、カスタマイズ - AIを用いたコード生成、テスト自動化、バグ検出の仕組み作り - AIを活用した開発プロジェクトの計画、実行、評価 - 社内開発チームへのトレーニングとサポート、生成AI技術の利用促進 - 継続的なフィードバック収集と改善提案 - 最新の生成AI技術動向の調査および適用 【参画のメリット】 ・大手企業様になりますので稼働は安定しております。 ・現場は非常にフランクで、コミュニケーション大切にしながら開発を進めて行く文化になります。 ・大規模なシステムに直接関わることができますので、AIエンジニアとしてのご自身のスキルアップに繋がりやすい案件かと存じます。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 AIを利活用したサービス開発をメインに事業展開をしている企業内の募集です。 自社プロダクトの開発業務詳細設計、実装がメイン業務となる予定です。 プロジェクト事例： ・某生命保険会社とのAIを使ったヘルスケアサービスの構築 L クライアントの要望をもとに、AIを使ったヘルスケアサービスの構築を0→1で実施 L クライアントとの要件定義の結果から抽出された機能・非機能要件を踏まえ、適切なアーキテクトの選定や技術選定を実施 L AIが関係する機能については弊社の機械学習エンジニアも巻き込み、最適なアーキテクチャを設計 L 開発する中で出てきた技術面からの提案をクライアントに行い、ユーザー視点で最適化されたサービスを開発 ※主に詳細設計～開発～試験が中心となる可能性が高いです。

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 -------------------------------- ◾️ 事業内容 生成AIを利用したカスタマーサポート支援システム（メールでの問い合わせの返答作成支援と、自動で返答するチャットボット）の開発です。 ◾️ 募集背景 生成AIを活用したカスタマーサポート支援システムを開発しており、自動で返答するチャットボットの開発が最終段階に突入している状況です。 これまで、カスタマーサポートの人が作成していた内容を、生成AIでサポートし、最終的にはフローチャートを元にアクションまでを自動化できる状態を目指し開発しています！ AI部分の基本的な実証はできており、Saasとして企業向けに提供するシステムの実装のために、AIエンジニアを募集します！ ◾️ 業務内容 - サービスを定義するためのPoCの主導 FAQデータ、フローチャート、会話データを元に、ソリューションとしての実現可能性を評価、問題提起、解決案の立案、実装 - データの取得および加工 生のデータを必要なアウトプットを出せる状態にまで加工、もしくは編集していただく ◾️ チーム体制 PdM/PM：1名 R＆Dチーム：2名 AIエンジニア：2名 フルスタックエンジニア：2名

作業内容 親会社である金属素材メーカーの研究開発部署にて、MI（マテリアルズ・インフォマティクス）領域へ力を入れていくため、研究開発業務において、改善・拡張が可能なプラットフォーム上に、⽣産性向上を総合的に支援する仕組み構築PJを同社が推進していく予定です。 3か年計画としての位置づけで、2022年度内で仕組みつくりを完成する目標があります。 PJの目的は大きく３つでチームも目的ごとに分かれております。 └①業務効率化②研究開発のスピード向上③量産 今回、③量産チームに参画頂き研究開発業務に対する支援をお任せします。 以下の課題に対して、お力添えできる方を募集しています。 【解決したい課題】 素材領域の研究開発における、⽣産性の向上、AI技術を活用した新素材の開発を進めるためのシステム環境の整備。 具体的には、現在研究開発作業の大部分が手作業なので、研究プロセスのデータ収集→基盤へ蓄積→分析→可視化を行うためのシステムの仕組みを整えたい。

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 ※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 -------------------------------- 「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」をミッションに掲げ、 アルゴリズムを用いて事業開発を行うAIスタートアップです。 アルゴリズムを軸とした複数のアプリケーションを開発・運用しています。 現在弊社で特に力を入れているのが商談のデジタル化を実現するソフトウェア開発となり、 オンライン商談を書き起こし、商談の内容や温度感を自動で共有・解析できる営業AIクラウドを開発しております。 【弊社サービスに関して】 自社AI SaaSについて 会議や商談をDXし、属人的なコミュニケーションに依存した働き方を解消するAIソフトウェアです。 オンライン会議・商談の準備から、記録・書き起こし・分析・共有を独自開発のAIが自動で行い、チームに共有。一連の流れをデジタル化し、生産性向上につなげます。また、録画した商談を新入社員の研修・OTJに用いることで、効率的・効果的な育成を実現します。 【仕事内容】 AIソフトウェアサービスにおける、自社AI SaaSのサーバーサイド開発をしていただくエンジニアを募集します。 さらなる事業成長に向けて、Python,Djangoを使ったプロダクトのバックエンド開発を主にご担当いただきます。 他のエンジニアやPdMなど幅広い職種のメンバーと協働し、要件定義〜設計からテスト作成まで一気通貫で担っていただき、顧客体験の向上やプロダクト価値の向上を目指す重要なポジションです。 ※AIプロダクトの開発を行うため、機械学習を中心とした最先端技術に興味・関心のある方を歓迎します。 ◾️組織体制 EM：1名 PdM：1名 フロントエンドエンジニア：3名（うち1名業務委託） サーバーサイドエンジニア：5名（うち1名業務委託） UI/UXデザイナー：3名（うち2名業務委託） ◾️仕事の魅力 【最先端のAI技術を使ったプロダクトにおける開発経験】 松尾研出身者やトップカンファレンス採択者など、弊社には国内有数の技術力を持つ機械学習エンジニアが在籍しています。ユーザーに特化したアルゴリズムを自社内でファインチューニングするなど、自社開発したAIモデルを搭載したプロダクトのユーザー体験をさらに良くしていく、チャレンジングかつ価値の高い経験ができます。 【スピード感と中長期の開発安定性のバランスが取れた開発体制】 まさにIPO準備中のタイミングであることもあり、中長期的な技術負債が貯まらないよう設計を重視した開発体制をとっています。他方、スタートアップである現フェーズでは1つ1つの機能開発が事業成長に大きな影響があるため、スピード感も失うことなく、バランスを意識しながら全員が日々開発と向き合っています。

作業内容 同社は位置情報ビッグデータの可能性に着目し、分析ダッシュボードや、カスタマイズレポーティング作成、 データ提供の形で地域活性化支援ソリューションを提供している企業です。 そのような同社にて、生成AIと位置情報ビッグデータを掛け合わせた新プロダクトを鋭意開発中です。 今回は、そのプロダクトのデータエンジニア/AI・機械学習エンジニアチームのPLとしてご活躍いただきます。 ■業務内容 人流データ(位置情報)と生成AIを掛け合わせた新プロダクトの一連の開発業務や、開発チームのリード。 少数メンバーで構成されるチームのPMやディレクターのような要素もありつつ、ご自身でも手を動かしていただきます。 具体的には… ・プロダクトのアーキテクチャ要件定義、新規技術を採用した企画 ・メンバーのタスク管理 ・開発環境、情報等の整理(管理) ・新メンバー入社時の導入対応 ・開発タスク ・プロンプトエンジニアリング(LangChainやベクトル検索なども含む) などを想定しています。 ■稼働について 平日週3日、できれば月・水・金曜日(難しければ月・金曜日+平日もう1日) 日中帯であればフレックス可 ■募集背景・課題 開発体制の強化

作業内容 ■業務概要 構造化されていない論文・特許・企業情報を処理し、検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善 ■業務詳細 ・情報源ごとに多様で構造化されていないデータを処理し、検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善 ・学習・評価のためのデータ整備、エラー分析の実施とそれに基づく改善案の立案および改善の実施 ・マッチングサービスを運用する社内メンバーや社外ユーザーが行っているプロセスを知り、 　フィードバックを受けて継続的に改善 企業同士のマッチングサービスをSaaSとして提供すべく、新規サービスの立ち上げを行っています。 本募集ではこのサービスにおいて、企業・特許・論文にまつわる構造化されていない自然言語を含む データを扱うアルゴリズムや、そのデータを検索するアルゴリズムの開発、改善を行う機械学習エンジニアを募集いたします。

作業内容 ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、ビジネスメンバー、デザイナーがアプリケーションや機械学習パイプラインをリアクティブAPIとしてデプロイできるプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装、および実際のプラットフォーム自体の開発をしていただきます。 また、チームメンバーのコードレビューを担当し、指導していただきます。 ・どういったプロダクトか AI/DXソフトウェアを顧客が内製し、運営することを可能にする開発環境の提供をしていくプロダクトになります。 ・プロダクトの開発目的 わかりやすいUIで、開発の煩雑な手順をオートメーション化することで開発プロセスを大きく変え、AIの民主化を実現します。 経営者や業務をよく知る社内人材を中心としたサービスの設計・更新、部門をまたいだアジャイル型のサービス拡張を可能にします。

作業内容 ・AIを創る言語処理、機械学習エンジニアとして参画いただきます。 ・SaaSである研究開発部門にて、自然言語処理、機械学習に関わる研究を行っていただきます。

作業内容 アノテーションサービス開発において、 機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 具体的には、下記業務を想定しております。 　- OpenCVを使用した画像、動画処理 　- Pythonを使用した機械学習モジュールの開発(主に画像認識、物体検出等) 　- 機械学習を使用した教師データ作成、選定の自動化(ML for ML)

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 -------------------------------- 【事業概要】 生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっております。 本チームは2024年に発足しており事業は立ち上げフェーズにありますが、既に複数のエンタープライズ企業とのパートナーシップを締結しています。 この新規事業の立ち上げにおいて、プロダクト開発に従事していただける方を募集します。 事業のゼロイチフェーズで仮説構築と検証を繰り返しながら、BizDevメンバーやクライアントと共にソリューションを作り上げていただきます。 【主な業務内容】 - LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションやモデルの設計、開発、実装 - LLMを用いた自然言語処理（NLP）タスクの最適化と改善 - 関連技術や論文のリサーチ - モデルの改良や評価に用いるデータ収集、前処理、および実装 - アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティの向上

作業内容 ・下記を行っていただきます。 ‐パーソナライズ学習実現に向けた機械学習モデルの開発 ‐部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発

作業内容 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを 一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 下記の業務を担当して頂きます。 1. データ基盤の開発・改修・保守運用 ○ データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ○ データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ○ データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 同社で保持する学習データ やアセスメントデータの活用にも本腰を入れ始めています。 またR&D的な取り組みとして、集合研修などリアルな場におけるデータ解析なども検討しています。 これらの実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを組成し、体制強化を進めています。 なお、チーム内での役割分担は下記のようにしています。 ・データサイエンティスト: データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。 ・機械学習エンジニア: サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。 ・データエンジニア: データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。 このうち、データエンジニアリング領域のコアメンバーとなるデータエンジニアを募集します。

作業内容 ■募集背景・課題 同社は機能品をBtoB向けに販売し、売り上げの主軸事業でもありましたが、製品は限られた用途、条件において強みを有する素材が多く、素材の中でも非常にニッチで加工度も低いため現用途以外でのターゲットセグメントが特定しにくい状況で、さらなる販路拡大として新規用途・新規顧客の開拓に力を入れており、MAツールを導入致しました。 メールとWEBサイトのアクセス解析を中心としたPoCを一部製品で2年間実施しております。 （B to BのECには未着手） これまでの2年間は、WEB構築、メール配信、アクセス解析、TELアポイントを一括で委託できる業者を起用 して取り組んできましたが、WEBサイト編集に関する制約がある点や、活動が名刺集め→WEB構築→メール 配信と単調化する懸念があったため、当該業者との契約を解消し、戦略を見直し中です。 ■業務内容 名刺情報をMA・SFA等のツールに随時主導で入力しています。 ※外部から最低限の企業情報データ(業種等)を購入し、名刺情報等に紐づけ対応 また、WEBサイトを別ドメインで運用していたものをコーポレートサイトのドメインへ移行する作業を行っています。 今後、検討している事項は下記です。 ① コーポレートサイト配下のドメインでマーケテイング用WEBを運用 ② WEBサイトに入る問い合わせ内容をSFA・MAと紐づける方法 （効率的に解析をかける自動化手法、効果測定に用いたい） 現在は、連携している事業部に次回のキャンペーンで実施したいことをヒアリングしている状態でどのように 進めていくのがいいのかを考えていきながら形にできる方を募集しています。 （ニーズ例）定量効果をある程度示す従来の導入事例コンテンツに限らず、仮説コンテンツも用意して アクセス解析を実施したい等

作業内容 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 データ基盤の開発・改修・保守運用 ・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 [開発環境] インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow) DWH：BigQuery その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun 可視化ツール：Google Data Portal / Tableau 分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML その他：GitHub / Slack / Notion [チーム体制（業務委託の方含む）] ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 (兼務) ・データサイエンティスト: 3名 ・技術顧問: 1名

作業内容 AIを活用して社会課題に正面から向き合うAIスタートアップ企業様の案件です。 本ポジションでは、AIを活用した変革を本気で検討されている大手クライアント様と、協働でのAIプロダクト開発を推進していくプロジェクトに従事いただきます。 【依頼業務内容】 ・顧客の営業成果向上や業務体験の向上等を目的とした業務システム開発案件となります ・AIを組み込んだ業務システムをゼロベースで組み上げる案件となります。クライアントのベテラン営業員の営業ナレッジを吸収しながら営業成果やUXを向上させるためのAI活用方法及びシステムを設計していきます ・弊社のビジネスコンサルタント、デザイナー、機械学習エンジニア、ソフトウェア・エンジニアなど様々な専門性を持ったメンバーと協業しながらシステム開発のプロジェクト・マネジメント業務を担当します 【魅力】 生成AIを始めとした最先端のテクノロジー活用プロジェクトにおいて、実際に業務で使われるための業務設計からプロダクト設計、導入、運用まで、最上流の段階から最後の運用まで推進いただけます。

作業内容 リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。 GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。 IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。 【業務スコープ】 分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。 [データエンジニア概要] ■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装 （具体的な職務） ・収集対象：ECサイト ・データ分析基盤の開発・運用 ・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発 ・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備 ・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用) ・技術調査 [MLOpsエンジニア概要] ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築 ■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用 （具体的な職務） ■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

作業内容 自社開発システムの機械学習エンジニアとしてご担当いただきます。 複数のプロジェクトが並行しており、ご自身のご経歴に合わせて以下のような作業が発生します。 　- 社内他チームおよび顧客企業と連携したデータ収集、分析基盤構築のリード 　- 需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 　- 図面からの自動情報抽出 　- 図面の高解像度処理

作業内容 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 データ基盤の開発・改修・保守運用 ・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 [開発環境] インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow) DWH：BigQuery その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun 可視化ツール：Google Data Portal / Tableau 分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML その他：GitHub / Slack / Notion [チーム体制（業務委託の方含む）] ・統括ディレクター: 1名 ・データエンジニア: 1名 ・機械学習エンジニア: 1名 (兼務) ・データサイエンティスト: 3名 ・技術顧問: 1名