機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 5ページ目

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 国内トップクラスの生成AIスタートアップにて、大手企業向けの受託開発エンジニアを担当いただきます。 AIコンサルタントが定義した要件に基づき、LLM連携、RAG構築、AIチャットボット、業務自動化ツールなどの設計・実装から納品までを一気通貫で担うポジションです。 大規模のプロジェクトが並行しており、OpenAIやAnthropicなどの最新API、AIエージェント、既存システムへのLLM統合など、生成AI技術の最前線に日常的に触れることができます。 開発プロセスにはClaude CodeやCursor等の最新ツールをフル活用しており、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる開発スタイルが特徴です。 IPOを見据えた急成長フェーズにあるため、確かな実装力を持ち、技術をビジネス価値に転換できる意欲的な方を募集しています。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手企業向けの生成AI導入プロジェクトにおいて、課題抽出からPoC、MVP開発、本番導入までを一貫してリードしていただきます。 ビジネス要件と技術要件を繋ぎ、価値検証と実装速度を両立させたシステム設計・推進を担うポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・経営層や事業部門へのヒアリングを通じた課題特定およびKPI定義 ・生成AI（RAG、AIエージェント等）のユースケース設計および検証・評価 ・MVP開発の推進および本番導入に向けた進捗・品質管理 ・運用定着のためのルール設計やステークホルダーとの調整業務 最先端のLLM知見を実務へ転換するスピード感のある環境であり、製造業や官公庁など大規模なドメインでの導入実績を積むことができます。 少数精鋭のチームで意思決定が速く、技術と事業の両輪を鍛えながら、0→1の価値検証に深く携わりたい方を募集しております。

作業内容 ・AIチャットサポート機能精度向上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。 　-AIのチューニング

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 最先端の生成AI技術を用いた業務変革プロジェクトにて、VLMを活用したデータの構造化および自動解析に関するR&Dをリードしていただきます。 主なミッションは、マルチモーダルAIを実務環境で安定稼働させるための、汎用的な解析パイプラインの構築です。 単なる技術検証に留まらず、大規模なビジネス運用に耐えうる実用的なシステム構成の検討や、解析ロジックの最適化を追求していただきます。 具体的には、多様な非定型データの解析精度向上に向けたプロンプトエンジニアリング、最新の論文調査に基づく実用フェーズへの落とし込みを担っていただきます。 不確実性の高い技術課題に対し、チームと連携して実験と検証を繰り返し、次世代のAIソリューションを具現化していく、非常に裁量の大きなポジションです。

作業内容 ・ Pythonを用いた分析基盤および組織システム構築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。 　-データ分析基盤の構築 　-AIマーケティング基盤へのアップデート対応 　-SaaSやAPI連携の設計および実装 　-ローコードAIツールの活用実装 　-運用自動化に向けた仕組み作り 　-生産性向上を目的としたUIやUXのデザイン実装 　-データサイエンスを用いたプロダクト改善

作業内容 ・生成AIプロジェクト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。 -ローカルLLMを用いたプロトタイプ構築および性能評定 -RAGの設計実装および精度改善 -特定タスクに特化したLLMのファインチューニングおよび検証 -AIエージェントを活用した作業改善アイデアの具現化 -英語で記載された内部資料や技術ドキュメントの読解および活用

作業内容 【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。

作業内容 【募集背景】 生成AI LLM RAGなどの技術を活用したPaaS案件が増えており、プロジェクトマネージャーを増員することになりました。 【作業内容】 プロジェクトマネージャーとして、システム要件の整理から開発プロジェクト全体の管理までを担当していただきます。主に、生成AIやLLM RAGなど先端技術を活用したPaaSプロジェクトをお任せいたします。顧客の戦略や解消したい課題を理解し、プロジェクトの最前線に立ち、QCDSをコントロールしながらプロジェクトを推進していただきます。 生成AI LLM RAGを用いたPaaS導入のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。エンタープライズ企業への提案に関わる技術検討・技術調査・PoCの実施、システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程を担当していただきます。事業開発、エンジニア、デザイナーなどとの連携を行い、スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる顧客折衝を担っていただきます。 【求める人物像】 エンタープライズ企業のイノベーション創出に興味がある方を求めています。人々の情報収集や市場調査、新規事業開発を再定義していく事業に興味がある方、自然言語処理や生成系AIを用いたテクノロジーに興味があり携わっていきたい方を歓迎いたします。課題を分解・特定し、ステークホルダーを説得して事業を前進させることができる方を求めています。 【ポジションの魅力】 生成AI LLM RAGなどの技術の社会実装に関わることができます。PdMやデザイナー、Webエンジニア、機械学習エンジニアと共同して働くことができます。PoCプロジェクトの初期立ち上げからジョインし、中期的には事業開発やプロダクトマネジメントに関わることができます。

作業内容 ・AI新機能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。 -AI、機械学習を用いた新機能開発および既存サービスの高度化 -ビジネスサイドと連携した要件定義からAPI実装、本番運用まで -ビジネス課題に対するAI、LLMを活用したソリューションの設計、開発 -LLMや機械学習モデルを用いたプロトタイプ開発および本番実装 -既存のマイクロサービスやバッチ基盤上でのAPI化、ワークフロー構築 -本番環境でのモニタリング、アラート設計、改善サイクルの運用 -MLOps基盤の整備、改善へのフィードバック -コーディングエージェントやドキュメント生成の標準化等AI活用推進

作業内容 ・AI Vtuber及びAIキャラクタープロジェクト向け配信技術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。 　 -PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発 　 -YouTubeやTikTok Liveなどの配信環境の構築や設定および管理 　 -AIボイスを用いた音声合成の連携 　 -OBS Studioなどのソフトを用いた構成設計やトラブル対応 　 -配信映像や音声およびモーションなどのリアルタイム統合 　 -スタジオやリモートにおける配信への対応 　 -配信の流れを効率化するための自動配信や素材管理 　 -配信トラブル防止のための監視や冗長化設計 　 -Live2Dや3Dキャラクターの表示および制御環境の整備 　 -モーションキャプチャ機器の運用や調整 　 -新しいAI技術の検証や導入 　 -プロデューサーやデザイナーなど多職種との協力 　 -組織内外の制作チームへの技術ガイドや問題解決

作業内容 【業務内容】 ★倒産確率算出モデルの開発 ★企業の倒産傾向に関しての分析 ・スコアリングAIの開発 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・分類AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 ※全てをできる必要はありません 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など20名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。 【弊社について】 弊社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービス】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社データ製造プロダクト】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。

作業内容 ・AI開発、データの知見が豊富な開発の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。 - LLMを活用した機能開発でシステム解析や統計、予測 - AIを活用した新機能のPoCおよびそのベンダー管理 - 仕様詰め

作業内容 ・AIエージェント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。 - エンドユーザの特徴をもとに生成AIを用いるための処理手順設計 - プロンプトエンジニアリング

作業内容 ・YouTubeチャンネルの視聴者コミュニティアプリの開発のPM案件です。 ・具体的には下記のような作業をおまかせします。 - AIチャットの回答精度向上施策の検討と検証 - LLMを用いた技術検証と実験の実施

作業内容 ・金融系SaaSサービス運営企業向けデータ解析及び機械学習モデル活用案件 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。 -データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築評定及び改善 -機械学習モデルのパフォーマンス最適化 -プロダクト内及び社内へのAI導入

作業内容 ・自動化検証:シーンの自動抽出/ナンバープレート変換/Bboxの自動付与における作業効率化可否を検証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。 - 自動化検証:シーンの自動抽出/ナンバープレート変換/Bboxの自動付与における作業効率化可否を検証 - シーンの抽出: 頂戴したデータと要件を踏まえ、キュレーション/重複の排除及びメタデータ付与可否について検証を行う - 残工数次第で実施/データ変換: 頂戴した検証用データ/100枚程度のサンプルと要件を踏まえ、北米/日本で走行したデータに含まれる車のデータに対して欧州形式のナンバープレートへの変換可否を検証する。 対象はナンバープレートのみとし、周辺の補完はスコープ外とする。 - 残工数次第で実施/バウンディングボックス自動付与:貴社から頂戴しているBbox付与対象に対して自動化可否の検証を行う。

作業内容 【作業内容】 弊社は情報検索やレコメンデーションの技術を中心に、企業様の機械学習活用やデータ活用をご支援するソリューション事業を展開しています。現在、アイテムのランキングをユーザーに合わせてパーソナライズする機能を開発&提供をしており、MLアプリケーションやLLMアプリケーションのPoC, 評価、アプリケーション開発をお任せできる方を募集しております。 【求める人物像】 適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方

作業内容 ・不動産向けAI画像加工サービス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。 - パイプライン構築 - 要件定義〜実装〜改善までのリード

作業内容 ・広告会社向け生成AI活用DX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。 - 部門単位での作業改善プロジェクトの実行 - 生成AIツールを活用した作業効率化 - 外部開発作業の内製化 - システムの品質管理、検証作業の自動化 - アプリケーション開発における開発プロセス効率化のための実装(API連携など)

作業内容 ・生成AI活用プロダクト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。 -生成AIやLLMを活用したプロダクト機能の開発及び実装 -コンテンツ制作オペレーションへの生成AIやLLM導入とフロー構築 -全社的なAI利活用を推進するための企画と提案と実行 -PO、PM、ビジネスメンバーと連携したAI活用の要件定義 -AI活用に関する技術選定及びアーキテクチャ設計

作業内容 ・生成AI/Copilot Studio導入研修 コンテンツ企画・作成担当の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。 - Microsoft Copilot Studioを用いたチャットボットおよびAIエージェント構築に関する、社内・クライアント向け研修コンテンツの企画・作成 - RAGを含めた技術知識の体系的な整理から、実践的なハンズオン資料、ケースワークの構成検討まで、学習効果の高いコンテンツ開発をリード - Copilot StudioおよびRAGに関する知識の体系化および資料化 - チャットボット構築ハンズオン用研修資料の作成 - AIエージェント構築におけるケースワークの構成検討および資料作成

作業内容 ・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。 - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js(TypeScript)を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり

作業内容 ・テレビ視聴データ収集用エッジデバイスにおける「感情判定(表情認識)機能」の実装・最適化を担当していただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - OpenVINOを用いた表情認識モデルの選定・実装 - 既存の視聴判定処理(OpenVINO)と並行稼働させるためのリソース最適化(CPU/メモリ) - 実機環境(Linux)での安定稼働検証およびPoC

作業内容 ・森林評定システムプロダクト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。 -MVPの定義、技術要件策定 -アーキテクチャ設計、技術選定 -Google Colabを活用した段階的リリース戦略の実装 -スクラム開発プロセスの導入及び運用 -GitHub及びGitHub Actionsを用いたCI/CD構築 -コードレビュー、品質管理、技術的負債の管理及び改善 -開発メンバーへの技術指導及びメンタリング -プロダクトオーナーとの連携

作業内容 ・大手キャリアと大手ゼネコンがタッグを組んで進めている建設業界向けDXプロジェクト(建設業向け工程表作成アプリ開発)のバックエンド開発者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。 - アルゴリズムの開発

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 ※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 -------------------------------- 弊社は、アルゴリズムを軸とした複数の自社AI SaaSの開発/運用を行うAIスタートアップです。 ■アサイン先案件 内規定等のナレッジデータを用いたRAGシステムを構築し、社内規定等に関する質問を回答できるAI ヘルプデスクを開発するプロジェクト ■業務内容・期待役割 機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。 　- 社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する 　- RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する 　- RAGシステムにおける要件定義、開発 　- RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発 　- 検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告 　- 弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告 　- 内部MTG及び顧客との定例MTGの出席 　- ※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

作業内容 ・AIプロダクト開発における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。 - Pythonを用いたバックエンド開発 - AIモデルの導入・調整・開発

作業内容 AIを使用したWEBアプリケーション開発において、AI/機械学習モデルの開発に携わっていただきます。 ・画像解析モデルの開発 ・判定モデルの開発 ・異物検出モデルの開発

作業内容 ・工業用ミシンにおけるエッジAIの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。 - STMicroのマイコンを使用したセンサー値(I/O) とエンコーダー(A, B, Z) 信号の読み込み、及び統計データの取得 - データをprojectファイルを作成して取り込む - 取り込んだデータを使用したAI分析の機能開発 - ミシンの制御ボードに組み込めるエッジAIの構築 - 学習機能と判断機能が行えるソフトの作成

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。 　└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

作業内容 ・社外向けAIサービス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。 - 社内・社外向けAIサービス開発

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。 　└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

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 -------------------------------- - 新規機能の開発 - 既存機能の改修・機能追加 - お客様からの問い合わせに対する技術的な調査 - その他上記の目的達成に必要なチーム活動やミーティングへの参加など

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HR領域事業を展開するクライアントのデータサイエンス部門にて、レコメンデーション施策に係るシステム開発を担当いただきます。 Pythonを中心に、SQLやAWSを用いた機械学習モデルの開発、バッチ処理/API提供などを通じて、マッチング精度やユーザー体験の向上に貢献いただくポジションです。 主体的に推進できる方を歓迎します。 ※初日出社後は基本フルリモート想定。 ■主な業務内容： - 機械学習を用いたレコメンド施策の要件定義・実装 - Python・SQLによる開発・データ加工・分析 - バッチ処理/APIのAWS環境構築・提供 - モデルの精度向上・効果検証

作業内容 【概要】 建設業界のDXを推進するデータ分析プラットフォーム「GORLEM」における、 機械学習モデルの開発およびデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 【プロジェクト詳細】 ■主な業務内容 ・建設データを利用した予測モデルの開発 ・各社の建設データ解析処理に関するコーディング ・分析モデルの改善・新機能開発（要件定義-実装） ・データ分析基盤の構築・整備・保守 ・建設業界特有データを活用した機械学習モデル運用 ・データ前処理・後処理パイプライン（ETL/ELT）構築 【リモート勤務について】 本案件ではフルリモート勤務が可能です。

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 -------------------------------- 【概要】 アジャイル開発プロジェクトにおけるスクラムマスターの募集。 フェーズ1（2026年2月～3月）に1名参画し、フェーズ2（2026年4月以降）も継続を予定。 開発チームの円滑な運営を担う役割です。 ■業務内容 スクラムマスターとして、アジャイル開発チームの推進・支援、開発プロセスの改善、障壁の除去などを担当。

作業内容 ・AI Vtuberのライブ配信に関する技術的運用・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。 - PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発 - YouTube/TikTok Liveなどの配信環境構築・設定・管理 - AIボイス(音声合成)連携 - OBS Studio・配信ソフトの構成設計(シーン構築・エンコード設定・トラブル対応) - 配信映像・音声・モーション・字幕などのリアルタイム統合

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 -------------------------------- ■調達DXプロダクト『SpendIntelligence』のフロントエンド開発全般を担当いただきます 。 - 基本設計完了後の詳細設計、実装、およびテスト工程の遂行 。 - Claude CodeやGitHub Copilotなどの生成AIツールを最大限活用した、効率的なコード生成と品質担保 。 - （可能であれば）Figmaを用いた簡易的なデザイン調整やUI/UXの改善提案。 - バックエンドチームとの連携。 ■備考： 3月末の交代に伴う募集のため、4月より稼働できる方でお探ししております。

作業内容 ・AIエンジニアとして生成AIの開発うや業務効率化支援に携わっていただきます。 ・主に下記いずれか、あるいは複数の作業をご担当いただきます。 - AIを用いたコーディングの自動化 - AIを用いた画像解析 - AIを用いた音声からの感情分析

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 -------------------------------- 建設業界向け「人員配置アプリ」の開発にあたり、データを活用してシステムによる最適な人員配置を自動提案するアルゴリズムの概念検証を行っていただける方を探しています。 アプリケーションの開発は別企業様で行います。 PoCまでの対応のため短期案件となります。 11月中旬〜12月中旬頃にご参画できる方で募集をしています。 【業務範囲】 ・既存データ(エクセル)を確認し、業務の棚卸しとアルゴリズムの実現可能性検証 ・【空いている人】【適合者】【相性】【成功率】を数値化・アルゴリズム化の方向性・可能性の提案 ・収集できていないデータに対し、収集する方法の提案 ・機械学習、ルールベース、スコアリングモデルなど、幅広いアルゴリズムを検証します