機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 3ページ目

作業内容 CTO直下の環境で、モデルの設計・開発からデプロイ、さらにはビジネスサイドの知見を活かした上流工程まで幅広く携わることが可能です。

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 ※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 -------------------------------- 音声AIおよびLLMを統合した自律型対話システムの技術検証・研究開発全般をお任せします。 【具体的な業務内容】 -音声AIやLLMを用いた自律型対話システムのアーキテクチャ設計・検証 -応答速度の低遅延化、および対話クオリティ最大化に向けたチューニング -複数AIモデルの選定・組み合わせ・最適化設計 -PoCおよび本番リリースに向けた、高速な仮説検証とプロトタイピングの実装 ※単一のモデルに依存せず、最適な技術選定と検証を繰り返しながらプロダクトのコアを作り上げていただくポジションです。

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 ※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 -------------------------------- - 造船図面・帳票・技術文書のLLM処理パイプラインの設計・実装（構造化抽出、RAG、tool-use、エージェント） - AIエージェントプロダクトの機能開発と本番導入（PoCで終わらせず、顧客のワークフローへの組み込みまで） - Eval駆動での精度改善（fixture・評価データセットの整備、ベースライン計測、before/afterの数値比較による改善サイクル） - 顧客（造船所）の実データ・実業務に即した課題定義と検証 などを想定

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 -------------------------------- - ドローン画像・映像解析システムの設計 - SDKを利用した機体、カメラ、ジンバル制御の開発 - AI推論、位置情報、映像ストリームの統合処理の実装 - エッジ端末、クラウド、Web画面との連携システムの構築 - 実機を用いた試験、性能評価、および不具合の切り分け・解析

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 -------------------------------- 幾何エンジンが出力する構造化データを入力に、AI パイプライン(投影選択・寸法/注記提案・配置)本体を設計・実装し それをサービスのバックエンド(API・ドメインロジック)として形にしていただきます。 - LLM エージェント / 推論パイプライン(検索 → 投影選択 → 注記提案 → 配置)の設計・実装・精度改善 - プロンプト / 構造化スキーマの設計 - LLM の出力品質を測る評価の設計 - AI 機能を提供するバックエンド API・ドメインロジックの実装 - 画像 embedding による類似事例検索の改善

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 公共・行政領域を対象とした法人向けAIプラットフォームを開発・提供する企業にて、機械学習エンジニアを募集します。 各種の行政データを収集・構造化し、顧客企業の営業データと組み合わせることで、営業活動全般をAIで支援するプロダクトです。 本ポジションでは、LLM APIやプロンプトを使ったアプリ実装にとどまらず、データ・モデル・評価・フィードバックを一つにつなぎ、AI/MLシステムの品質を継続的に高めていく仕組みそのものの設計・実装を担っていただきます。 主に担当いただく業務は次のとおりです。 ・AIが扱うデータ・意味構造の設計（データ整備や技術選定を含む） ・AI機能の評価基盤づくり（品質指標の設計、評価データセットの整備、出力評価、品質差分の測定） ・AIシステムの失敗分析と改善（原因の切り分けと改善方針の設計） ・AI/MLアーキテクチャの設計と技術選定 ・PdM・バックエンド・データチームなど関係者との連携

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 -------------------------------- - 生成AI、深層学習、数理最適化モデルの設計・実装・評価・運用・改善 - データセットの構築、前処理、特徴量設計、モデル選定、チューニング - API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 - オンプレミスおよびクラウド環境（AWS、GCP等）上でのモデル運用・スケーリング - MLOpsの導入による継続的な学習・評価・改善サイクルの構築 - クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ - バックエンドやフロントエンドのメンバーと連携したプロダクトへの組み込み

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 -------------------------------- - 自社SaaSプロダクトの機能開発、バグ修正、既存機能の改修 - 開発フローに沿った実装および顧客要望をもとにした仕様のたたき台作成 - 顧客ヒアリングへの参加、要望整理から仕様設計、実装、改善までの一連の開発業務 - プロダクト開発と導入・運用改善の橋渡し業務 - 生成AIを活用した開発スタイル・業務改善の推進

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 -------------------------------- - 顧客タスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）の選定・設計 - 3D CADや3Dプリンタを活用したオリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング） - ROS2を用いた、Embodied AIモデルと実機を統合するシステム開発 - Python/C++によるハードウェア特性（遅延、摩擦等）を考慮した制御アルゴリズムの実装 - AIリサーチャーと連携し、物理的制約（モーターのトルク限界等）をAIモデルの前提条件として定義 - 顧客現場でのシステム立ち上げ、および物理/ソフトウェア両面からのデバッグ・トラブルシューティング

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 -------------------------------- 案件やご経験に応じて、以下の業務を担当していただきます。 - 生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価・改善 - データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計 - 課題に応じたアルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度検証 - API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 - クラウド環境（AWS、GCP等）へのモデルのデプロイ・運用 - MLOpsによる学習・評価・改善サイクルの構築 - クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ - バックエンドやフロントエンドのメンバー、顧客と連携したプロダクト開発

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 -------------------------------- フルタイムでご参画いただき、MLOpsの構築から障害対応まで広くご対応いただく想定です ・GCP（Cloud Run / Workflows / Pub/Sub / GCS 等）を用いた漫画翻訳MLパイプラインの設計・運用・改善 ・複数のMLマイクロサービスが連動する構成におけるボトルネック分析・スケーリング設計 ・Docker コンテナの最適化、ML推論ジョブの実行環境改善 ・GitHub Actions を中心としたML開発〜本番反映までのCI/CDフロー整備 ・監視・アラート設計（翻訳遅延・失敗検知など可観測性の強化） ・研究チームと連携し、新しいモデル・処理フローを安全に本番導入するための基盤整備 ・属人化している運用・デプロイ手順の整理、ドキュメント化

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 -------------------------------- ① React / TypeScriptを用いたフロントエンド開発 WebSocketによるリアルタイム通信、音声・テキストのストリーミング表示、多言語対応など同時通訳プロダクト固有の課題に取り組む ② Golang / Pythonを用いたバックエンド開発およびAWSインフラ構築 クリーンアーキテクチャによるAPI開発、Terraformによるインフラ自動化、DatadogやSentryを用いた監視・アラート設計 ③ 多様なプラットフォーム向けの開発 通常のWeb開発に加え、Cloudflare Workers上で動作するエッジサービスの開発、Microsoft Teamsなど Web会議アプリのプラグイン開発、Tauri（Rust +React）を用いたデスクトップアプリの開発など

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 -------------------------------- - クライアントとの直接折衝を通じた業務理解と課題定義 - 時系列・需要予測モデル of 設計および独自のロジックを用いたチューニング - 共通データパイプラインの設計、MLflowを用いたモデル管理、バッチパイプラインの構築 - pandas等を用いたバッチパイプライン化およびAWS（ECS / Lambda）での本番運用 - 稼働中モデルの評価（本番モデルの弱点特定と改善のループ） - ビジネスサイドと連携した、発注判断の意思決定を支えるアルゴリズムの定義・優先順位付け - 倉庫別の按分ロジックやAIアドバイス判定など、新規機能に向けた技術検証

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 -------------------------------- - スマホ（iOS / Android）を用いた検品アプリケーションの開発 　- 画像・動画認識によるパレット上の積載状況（段数、積み上げられたボリューム、充填率等）の算出・可視化機能の実装 　- 4方向から撮影した画像を用いた、各面の積載状態の特定ロジックの構築 　- バーコード（JANコード・SKU等）認識と、寸法などのマスターデータを突合させた数量・図形推論アプローチの実装 　- モバイル端末でのリアルタイム推論最適化（TensorFlow Lite, Core ML, ONNX Runtime Mobile 等） - カメラ入力からのデータ前処理（画像補正・歪み補正・照明環境対応） - 現場検証（物流倉庫等）を通じたモデル精度改善 - 必要に応じてクラウドと連携したデータ送信・管理・可視化基盤の構築

作業内容 ・金融業界向けシステム開発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。 　-自然言語を基にした検索体験の設計 　-LLMやベクトルDBを活用したシステム実装 　-精度やUXの改善

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 リーガル領域向け業務プラットフォームへの生成AI機能の企画・設計・開発をご担当いただきます。 LLMを活用した業務支援機能の開発や、RAGを用いた情報検索基盤の構築、外部サービスとの連携開発などを担当いただく想定です。 PoCに留まらず、実サービスへの実装や運用を見据えた設計・改善を推進していただきます。 プロダクト価値向上に向けて、生成AI技術の選定やアーキテクチャ設計にも主体的に関与いただくポジションです。

作業内容 ・金融業界向けシステム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。 -AIを活用した作業効率化

作業内容 ・見守りAIシステムにおける画像認識技術を用いた開発および改善作業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。 -Pythonを用いた機械学習モデルの実装およびチューニング、評定 -既存AIモデルによる転倒検知および端座位予測の改善提案実装 -カメラ映像を活用した画像認識および推論処理の開発 -既存研究資産の現場システムの調査、課題整理、改善対応 -現場メンバーおよび共同研究先との商談、進捗共有 -仮説立案、調査、レポーティング

作業内容 クリエイタープラットフォーム「国内No.1のファンクラブSNS」のAIチームにおいて、コンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用を担っていただくポジションです。モデル開発・評価設計・推論パイプライン改善のいずれか、または複数領域を担当いただきます。 ### 主な業務内容 セグメンテーション・物体検出・分類モデルの開発・学習・評価 推論パイプラインの設計・実装・本番運用 アノテーションデータの品質管理・データセット設計 既存パイプラインの改善・最適化(精度・速度) アノテーターチームへの技術的サポート・ガイドライン整備 プロダクト開発チームと連携した機能開発・技術的支援 開発体制は少数精鋭。自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる環境です。 使用ツール： Slack Notion Google Drive ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※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 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30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～

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 クライアントの業務課題に対し、生成AIを活用したソリューションの企画・開発をご担当いただきます。 要件が固まった開発ではなく、クライアントとの対話を通じて課題を整理し、要件定義からPoC、実装まで一貫して推進いただきます。 生成AIを活用した高速なプロトタイピングを行いながら、継続的な検証を通じて最適なソリューションを構築します。 また、データ基盤の構築やAIアプリケーション開発、業務改善に向けた機能実装など、技術面だけでなくビジネス価値の創出にも携わっていただきます。 スクラム開発を採用しており、CI/CDを活用した継続的な開発やコードレビュー、ペアプログラミングなどを取り入れた開発環境です。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,ディレクション,マネジメント 生成AIやLLM、AIエージェントを活用した新規事業を、技術面からリードいただくポジションです。 アイデア段階の曖昧な課題を素早くプロトタイプへ落とし込み、検証を重ねながら実運用に耐えるプロダクトへ育てていく役割です。 具体的には、AIを組み込んだWebアプリの機能開発、各種API・外部データとの連携、実証（PoC）から本番導入を見据えた品質・運用面の検証まで幅広く担当いただきます。 あわせて、ビジネスや顧客の担当者と技術要件を整理し、社内へAI活用の知見を広げていく動きも期待しています。

作業内容 ・飲食、EC事業を展開する企業にて、ECモールの運用データやクライアントデータを活用したデータ基盤構築およびLLM構築に携わっていただきます。 ・複数のECモールやSNSから収集したデータの集計、分析パイプラインを構築し、AIエージェントの活用や自動化ツールの開発を推進いただく想定です。 ・具体的には下記作業を想定しています。 　-EC関連データの収集、分析に向けたデータパイプラインおよびDWHの設計、構築 　-LLMを活用したデータ分析エージェントおよび作業自動化ツールの企画、実装 　-Shopifyや外部ツールとのデータ連携およびクライアントデータ統合、可視化対応

作業内容 要件定義,基本設計,運用・保守,データ分析 専門性の高いナレッジを扱う大規模な情報プラットフォームのプロジェクトです。 AI検索機能のコアとなる、RAG（検索拡張生成）パイプラインの品質および速度改善をご担当いただきます。 自然言語での入力に対し、関連情報を高精度かつ高速に探索・提示する仕組みを構築するポジションです。 ＜主な業務内容＞ ・データ分割（チャンキング）戦略の最適化やモデルの選定 ・ベクトルインデックスのパラメータ調整、キャッシュ戦略の実装 ・ハイブリッド検索の導入や、スコア正規化戦略の設計 ・複雑化するデータフローの整理、モジュール構造の再設計 新機能の開発を進めつつ、中長期の拡張性を見据えた設計品質の向上にも深く携わっていただきます。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,ディレクション,マネジメント AIを活用したHR／キャリア支援領域のスタートアップで、対話型AIプロダクトの精度を継続的に高める 「学習ループ」の構築を担う専任ポジションです。経営層直下で、プロダクトの中核となる研究開発を担当いただきます。 会話データが蓄積するほど回答品質が向上する仕組みを、専門家（キャリア領域の有識者）の評価基準を モデルへ反映するアプローチで設計・実装します。将来的には、複数の対話パターンへの横展開も見据えています。 【業務内容】 ・会話データの分類・評価基準の設計 ・有識者からの教師データ収集の設計・運用 ・会話品質評価モデルの構築と精度検証 ・評価・分類の自動化パイプライン構築、モデル監視の運用

作業内容 ・基幹システムの追加機能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。 　-登録人材と案件の自動マッチングアルゴリズム構築及び既存システムへの繋ぎ込み 　-マッチングアルゴリズム 、 AIモデルの設計及び開発 　-必要に応じて既存システムベンダーとの連携及び技術調整 　-データ前処理及びクレンジング

作業内容 ・大手化粧品メーカーにおけるGCP環境下でのBI×LLMアシスタント機能拡張および追加開発作業全般に携わっていただきます。 ・ユーザー部門の曖昧な要望の要件定義からアーキテクチャ設計、カスタム開発、MLパイプラインの構築、運用までを主導いただく想定です。 ・具体的には下記作業を想定しています。 　-ユーザー部門からの要望ヒアリング、要件定義、およびアーキテクチャ設計 　-GCP上の標準機能とカスタム開発を最適に組みあわせたLLMアシスタント機能追加および開発 　-機械学習モデルのパイプライン構築、運用、メンテナンス、およびn8n等を活用したサポート

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 -------------------------------- - 見積書系プロダクトにおける機能実装、API・ドメインロジック開発 - pandasを用いた見積書データの構造化・前処理（CSV、Excel、型変換、欠損処理、正規化、バリデーション等）の実装・改善 - 自然言語処理・テキスト処理（分類、抽出、検索、表記ゆれ処理等）を含むモデル・UX改善対応 - 複雑な業務ロジックを含む既存コードの共通化、リファクタリング、問い合わせ調査・引継ぎ対応 - 非同期処理やジョブ実行基盤を前提としたシステム全体の設計・実装支援 - 機械学習エンジニア等、関連チームと連携した仕様調整および開発の推進

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 大手通信キャリアが展開するサービスにおいて、 AIの活用推進およびDifyを用いたAIアプリケーション開発支援をご担当いただきます。 利用環境やセキュリティ要件による制約がある中で、 AI駆動開発の実現に向けた技術検証や課題解決を推進していただくポジションです。 主な業務は、ローカル開発環境の構築、生成AIやLLMを活用したアプリ開発、 AIのテスト・評価、既存プロジェクトの引き継ぎおよび継続対応です。 クライアントの運用ルールに沿って柔軟かつ主体的にプロジェクトを推進していただくため、 これまでのご経験を活かした高いパフォーマンスが期待されています。

作業内容 ・エンタメ業界向け業務効率化支援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。 　-現行作業プロセスの課題抽出 　-生成AIや各種ツールを活用した作業自動化の構築および実装 　-組織内メンバーに対する生成AI活用ナレッジの展開

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 生成AIを活用したカスタマーサポート領域向けプロダクトにおいて、 AIエンジニアとしてコア機能の開発をご担当いただきます。 LLM連携やモデル選定、プロンプト最適化、ベクトル検索基盤の改善、推論パイプラインの設計・最適化、品質評価基盤の構築など、AI品質の向上に関わる開発を担当いただきます。 また、PoCの企画・実装や技術検証、データの取得・分析・加工、品質評価やA/Bテストの実装などにも携わっていただきます。 AIの品質・速度・コストを継続的に改善しながら、プロダクト価値向上に向けた技術検証から運用改善まで一貫して関与できるポジションです。

作業内容 実装,運用・保守,データ分析 産業向け外観検査システムを開発する企業で、AIと画像処理のパイプライン実装をご担当いただきます。 同社は製造業の現場でAIを実運用させることに特化した開発会社で、2D/3Dセンサー、AI、現場ノウハウを統合してシステムを提供しています。 具体的には、3D点群や2D画像の前処理、特徴抽出、異常検知モデルの開発、GPU推論の最適化、そして現場PCへのデプロイを行います。 また、お客様の現場での画作り、パラメータ調整、判定基準の合わせ込み、センサーメーカーや装置メーカーとの技術連携も業務に含まれます。 「論文で終わらず、現場で実際に動くAI」に価値を感じ、AIの限界と現場の制約の両方を理解し、対応できる方を歓迎します。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション Tech Leadと連携しながら、拾得物登録・管理画面を中心に、要件変化の大きいPoC環境下で設計からリリースまでを主体的に推進し、サービスの立ち上げと改善に貢献していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） ・React、Vite、TypeScriptによるSPA開発 ・スマートフォン／PC対応のレスポンシブUI実装 ・拾得物の登録・編集・検索・管理画面の開発 ・AWS Lambda＋API GatewayによるバックエンドAPI開発 ・PostgreSQL（Aurora Serverless v2／Aurora Data API）を用いたデータ登録・検索 ・S3画像アップロード、CloudFrontによる画像配信 ・Cognitoを用いた認証・認可 ・SQSを用いた非同期処理 ・LLM／Embedding、ベクトル類似度検索、LINE Messaging API／Webhook連携 ・単体／結合テスト、コードレビュー ・技術課題や仕様上の懸念点の整理・共有 関わるサービス・プロダクト ■企業について ビル警備会社・ビル管理会社向けにサービスを展開している企業です。 ■プロダクトについて ビル警備会社・ビル管理会社向けの「落とし物管理AIサービス」です。LINE問い合わせ×AI検索（キーワード＋ベクトル類似度）を活用し、実利用を前提としたMVP開発〜限定ローンチ後の改善までを推進しています。 ■募集背景 PoCにおいて、MVP開発〜限定ローンチ後の改善までを加速させるため、設計から実装まで主体的に推進できるフルスタックエンジニアを募集します。 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS

作業内容 業務内容 内　容： 【作業内容】 VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。 単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。 VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善を行っていただきます。 プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発を行っていただきます。 図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施を行っていただきます。 【チーム構成】 事業責任者1名、開発責任者1名、プロダクトエンジニア7名、RAGエンジニア5名、 機械学習エンジニア3名、プロダクトマネージャー1名、リサーチャー1名、CS1名、Biz3名、新規事業企画5名で構成されています。 【ポジションの魅力】 VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく実運用に乗せるための環境整備・開発ができるポジションです。 図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携わることができます。 PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがあります。 【開発環境】 使用言語・フレームワークとしてPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsを利用しています。 コンテナとしてDockerを利用しています。 IaCとしてTerraformを利用しています。 クラウドとしてAWSとAzureを利用しています。 関わるサービス・プロダクト ■募集背景 増員の為

作業内容 ・線路設備課において、現在、紙や手書きで管理されている図面データや現場の書き込み情報を、自動でスキャン、解析、データ化するためのシステムやスクリプトの開発を担当いただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-図面スキャンデータの画像処理および補正 　-スキャンされた過去図面の傾き補正、ノイズ除去、線画の強調など、データ解析しやすくするための画像前処理 　-データ構造化とデータベース格納の検討 　-抽出した図面情報や手書きデータを、後から検索しやすいようにインデックス化し、扱いやすいデータ形式に整理および集約

作業内容 業務内容 ■期待するミッション AIソリューションアーキテクトとして、顧客の経営課題をAIで解決する一連のプロセスをリードいただきます。技術的専門性とビジネス理解を兼ね備え、顧客との関係構築からプロジェクトの上流設計まで、ソリューション実現の要として貢献していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） 顧客の課題発見や構想策定、AI技術選定やデータ戦略、システムアーキテクチャなどの上流設計、プロジェクト推進、導入後の効果測定や運用定着までを担当します。 関わるサービス・プロダクト ■企業について AI・ディープラーニング技術を活用し、企業および社会課題の解決に取り組むテクノロジーカンパニーです。 製造業DXから安全保障・インテリジェンス領域まで、実運用されるAIシステムの開発・提供を一気通貫で行っています。業界トップの研究者や技術顧問を迎え、最先端の技術と現場理解を掛け合わせた本質的な価値創出に注力しています。 ■プロダクトについて カスタムAIソリューション事業における各種プロジェクトです。テキストや画像など様々なモデルの生成AI、画像解析、人工衛星データ・AI解析サービス（GEOINT）、MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービスなど、クライアントのニーズや経営課題に応じた多様なAIシステムおよびソリューションの開発・提供を行っています。 ■募集背景 最上流の戦略フェーズからクライアントのデジタル変革を推進し、顕著なビジネスインパクトを起こすための組織強化に伴い、即戦力となるアーキテクトを募集します。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション Tech Leadとして、全体アーキテクチャ設計と技術選定・意思決定を担い、チームと連携して設計から実装・テスト・リリースまでを技術面から推進していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） Tech Leadとして、全体アーキテクチャ設計と技術選定・意思決定を担い、Full Stack Engineerと連携して設計〜実装〜テスト〜リリースまで推進いただきます。 ・AWSサーバレスアーキテクチャの設計 ・フロント/バックエンド/インフラを含む技術構成の決定（React/Vite/TypeScript、Node.js/Python、AWS） ・PostgreSQLを用いたDB設計 ・マルチドメイン／マルチテナント構成の設計 ・LLM/Embedding、ベクトル類似度検索、画像アップロード/画像解析の設計・実装（Azure AI Foundry、LLM API等） ・Amazon SQSを用いた非同期処理基盤の設計 ・IaC（AWS CDK等）およびCI/CD構築 ・負荷試験、Auto Scaling設計 ・コードレビュー、技術課題/リスクの整理と解決 ・エンド企業との技術調整、Full Stack Engineerの開発支援 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS 関わるサービス・プロダクト ■企業について ビル警備会社・ビル管理会社向けにサービスを展開している企業です。 ■プロダクトについて ビル警備会社・ビル管理会社向けの「落とし物管理AIサービス」です。LINE問い合わせ×AI検索（キーワード＋ベクトル類似度）を活用し、実利用を前提としたMVP開発〜限定ローンチ後の改善までを推進しています。 ■募集背景 PoCにおいて、MVP開発〜限定ローンチ後の改善までを加速させるため、設計から実装まで主体的に推進できるフルスタックエンジニアを募集します。 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS

作業内容 業務内容 ■ 期待するミッション AIエンジニアリングの責任者として、複数プロジェクトの設計・開発検証における品質担保をリードしていただきます。PMと連携しながら顧客への技術的な橋渡しを行い、エンジニアチームのマネジメントを通じてプロジェクトを成功に導くことがミッションです。 ■ 業務内容・担当工程 【AI活用方針の策定および要件定義】 ビジネス要件に基づいたAI活用方針の策定、要件定義、および既存アセットを活用した設計・開発を推進します。 【検証設計および品質管理】 AIの検証設計、実行、分析、改善方針の策定を行います。また、他エンジニアのコードレビューや報告資料の品質管理、マネジメントを担当します。 【顧客折衝・技術連携】 PMと連携し、顧客に対する技術的な説明や、非エンジニアへの分かりやすい情報共有を行います。 ■ 開発環境 プログラミング：Python, PyTorch ■ 働き方 ・ 稼働量：週5日 ・ リモート稼働：一部リモート（出社とリモートのハイブリッド。必要に応じて出社・客先訪問あり） ・ フレックス稼働：可能（平日の日中MTG参加は必須ですが、日程は柔軟に調整可能） 関わるサービス・プロダクト ■ 企業について AIアルゴリズムを用いたDX支援や、最先端のAIプロダクト開発を展開している企業です。大手企業との共同開発実績も豊富で、ビジネスの現場に実効性のあるAIソリューションを届けることに注力しています。 ■ プロダクトについて 先端AI技術を社会実装する複数のプロジェクトを横断的に担当します。特定のプロダクトに限定せず、顧客のビジネス要件に応じたAI方針の策定から、PoC、小規模本番運用まで、幅広いフェーズのAIエンジニアリングを牽引します。 ■ 募集背景 プロジェクトの多角化・拡大に伴い、AIエンジニアリングの責任者としてチームをリードできる人材が不足しています。設計・開発の品質担保のみならず、顧客への技術的説明やマネジメントまでを完遂できる即戦力のシニア層を募集します。

作業内容 【募集背景】 当社お客様が手掛ける医療SaaSの価値をさらに高めるため、自然言語処理を中心としたAIモデル開発を加速しており、プロダクトの中核となるAI精度向上と継続的改善を担う機械学習エンジニアを募集しております。 【作業内容】 問診・カルテ・音声入力などの医療テキストに対するNLPモデルの開発・運用を行っていただきます。 音声認識・要約・構造化などに関する機械学習アルゴリズムの設計および精度改善を実施していただきます。 実運用データを活用したモデル評価および継続的な改善を担当していただきます。 LLMの活用や実装（プロンプト設計およびファインチューニングを含む）を行っていただきます。 モデル推論環境やパイプラインの構築と最適化を進めていただきます。 データ前処理やアノテーション設計の標準化を推進していただきます。 MLOps環境の整備として、CI/CD、再学習、パフォーマンス監視などの仕組みづくりを行っていただきます。 開発チームと連携しながらプロダクト仕様の設計および実装に関わっていただきます。 【求める人物像】 医療領域の課題解決に興味を持ち、実運用データに基づいたプロダクト組み込み型のAI開発に主体的に取り組んでいただける方を求めております。 NLPや音声認識、生成AIなどの先端技術に好奇心を持ち、継続的に学習しながら技術力を高めていける方を歓迎いたします。 少人数チームの中で自律的に動き、関係者とコミュニケーションを取りながら幅広い工程を担っていただける方を求めております。 【ポジションの魅力】 医療現場の非構造データを解析し、生成AIやNLPを通じて医療の効率化と質の向上に貢献できるポジションです。 大量の実運用データを活用したAI開発に取り組むことができ、実データに基づいたモデル改善の経験を積むことができます。 少数精鋭の環境で、要件定義から実装、MLOps構築まで一連のプロセスに関わることができ、高い裁量のもとでスピード感を持って開発を進めることができます。 LLMや音声認識、要約、構造化などの先端技術を用いたチャレンジが可能で、技術的な成長機会が豊富です。 プロダクトの価値やユーザー体験を意識しながら開発を行うことで、UXとモデル精度のバランスを踏まえたプロダクト志向のスキルを身につけることができます。 【開発環境】 Python、TypeScriptを中心としたフロントエンドおよびバックエンド開発環境で、React、Next.js、FastAPI、PyTorch、TensorFlowなどを用いた機械学習・深層学習基盤が整備されております。

作業内容 【募集背景】 新規事業におけるSATの中核技術領域を強化し、PMF達成に向けて研究開発からプロダクト接続まで一貫して推進する体制を整えるための募集です。 【作業内容】 SATの中核技術であるRAG・Agentic RAG・LLMOpsの研究開発および高度化を行っていただきます。RAGパイプラインの改善や新規アルゴリズム設計、Agentic RAGの各コンポーネントの設計・実装、評価基盤や自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進などを担当します。 また、VLMを用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価や、ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用、汎用LLMでは対応が難しい業務文書解析課題への技術的アプローチ検討も行います。 さらに、機械学習エンジニアやプロダクトエンジニアと協働し、モデル要件定義やAPI・データ構造設計、Deep Researchやナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を推進します。 PMFフェーズにおいては、プロダクトマネージャーと連携しながら顧客課題の調査や技術的仮説設計、エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行い、その検証結果をプロダクトやアルゴリズムへフィードバックしていただきます。 【求める人物像】 エンタープライズ企業におけるイノベーション創出や、人々の情報収集・市場調査・新規事業開発を再定義していく事業に関心を持ち、自然言語処理や生成系AIを活用したテクノロジーに継続的に関わっていきたい方を求めています。課題を分解・特定し、ステークホルダーを説得しながら事業を前進させることができる方や、与えられた課題にとどまらず自ら問いを立て、その解決に必要な手段を考案・実行できる方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用したプロダクトの設計から運用まで、フルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。汎用LLMやクラウドサービスでは実現が難しいビジネス文書解析のサービス化に挑戦でき、顧客の反応を間近で感じながらシステムの価値を実感できる環境です。最先端のLLMやマルチモーダルAI技術をいち早く取り入れ、社会実装する経験を積むことができ、新規事業の初期メンバーとして技術選定やアーキテクチャの意思決定にも深く関与できます。各業界の第一線で活躍してきたプロダクトマネージャーやデザイナー、エンジニアと共に働くことで、多様な専門性から刺激を受けながら成長できる点も魅力です。 【開発環境】 主にPythonおよびTypeScriptを用いた開発を行い、フロントエンドにはVue.js、バックエンドにはNode.jsを利用しています。インフラはAWSやAzureなどのクラウドサービス上に構築されており、コンテナ環境としてDocker、IaCにはTerraformを用いて開発・運用を行っています。

作業内容 業務内容 ■具体的な業務内容 ・ファッション業界向けAIソリューション（商品説明文の自動生成、在庫最適化、EC立ち上げなど）の開発・実装 ・LLM（Gemini等）のモデルホスティング、およびクライアントデータを活用したファインチューニング、パラメータ調整 ・Webアプリケーションにおけるバックエンド、フロントエンド、インフラ、ネットワーク領域全般にわたるフルスタック開発 ・パートナー企業からの課題吸い上げ、技術的な解決策の企画・提案 ▼開発環境 ・開発言語：python など ・データベース：Aurora / MySQL / Elastic Cache ・フレームワークライブラリ: pytorch / sklearn / lgbm など ・ETL：ArgoWorkflow / BigQuery / など ・インフラ：ECS / EKS / Cloudformation / Terraform ・インフラ管理: Cloudformation / Terraform / ArgoCD / istio ・ソースコード管理：git / github / gitlab ・プロジェクト管理：zenhub ・情報共有 ■チーム体制 BtoB AI事業チームは、現在計5名 ・共同代表CEO：営業・採用等の意思決定を牽引 ・共同代表CO：元エンジニア。週1.5日ほどコミット ・正社員エンジニア：2名 ・業務委託エンジニア：1名 ■リモート稼働について フルリモートになります。 ■働き方 ・稼働日数：週3日以上（※スキルの高い方であれば、週1〜2日のコミットでも十分にプロジェクトを回せる体制を目指しています。週3〜5日など高コミットの希望も歓迎です） ・稼働時間：フルフレックス ■求めるスキル ・Python:Pandas / Numpy / sklearnへの理解/基礎知識 ・Webアプリケーションの開発実務経験（バックエンド、フロント、インフラまで一通り対応できるフルスタックな知識・経験） ・生成AI / LLMの活用、または機械学習モデルのファインチューニングやパラメータ調整の実務経験 ・本番環境でのスケーラビリティや実運用を考慮したPoC（概念実証）の設計・開発経験（ローカル個人環境のみでの実装経験は不可） ・クライアントの前に立ち、技術的な仕様やAI導入の価値を分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力 ■歓迎スキル ・tensorflow / pytorch などを用いた深層学習モデルの構築経験 ・ArgoWorkflow や AirFlow 等を利用したデータパイプラインの設計と運用の経験 ・AWS / GCP などのクラウドインフラを使った機械学習環境の構築経験 ・何らかのレコメンドやそれに纏わる周辺領域の開発や運用をした経験 関わるサービス・プロダクト ■企業について 独自の「スタイリングAI」とプロのスタイリストの知見を融合したパーソナルスタイリングサービスを運営する、全社20名ほどの少数精鋭スタートアップ企業です。 直近では、アパレル領域に特化したAI開発の強みを活かし、BtoB向けのAIソリューション事業（AIDX）を本格始動。大手AIコンサルが苦手とするアパレル固有の領域で引き合いが急増しており、現在非常に注目されている成長フェーズにあります。 ■プロダクトについて BtoB AI事業（AIDX） ファッション・アパレル業界のクライアントに対して、生成AIを活用した様々なソリューション（商品説明文のAI自動作成、在庫最適化、共同ECサイトの立ち上げなど）を提供しています。コンサル型とエンジニアリング型をハイブリッドさせたビジネスモデルを展開しています。 ■募集背景 プロジェクトの急増に伴い、開発体制の強化が急務となっていますが、「AI（ファインチューニング）の知識」と「Webのフルスタック開発力」を兼ね備えた人材の採用難易度が非常に高く、即戦力として実証実験（PoC）から本番運用を見据えた開発をリードいただける、優秀なフリーランスのエンジニアを募集いたします。 ■期待するミッション ・0→1フェーズにおける、生成AIを活用したアパレル向けソリューションの企画・設計・開発の牽引 ・個人環境での実装レベルに留まらず、本番環境を見据えたスケーラビリティを考慮したアーキテクチャの設計・構築 ・クライアントの前に立ち、技術的な説明やAI導入による投資対効果（リターン）をロジカルに説明し、プロジェクトを前進させること