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 個人間取引を支えるリユース系マーケットプレイスにおいて、膨大な商品群からユーザー一人ひとりに最適なアイテムを提案するパーソナライズ基盤の設計・開発を支援していただきます。 現在はルールベースの仕組みが中心ですが、蓄積された画像データや行動ログを活用し、レコメンド精度の向上によって事業成長を加速させる重要なフェーズです。 主な業務は、マルチモーダルな埋め込み技術を活用した類似商品推薦の実装や、検索・推薦アルゴリズムの選定、A/Bテストによる評価サイクルの構築です。 また、モデルの学習からデプロイ、モニタリングといった一連のMLパイプラインの整備も担当していただきます。 開発責任者やデータ基盤チームと連携しながら、ゼロに近い状態から推薦システムを形にしていくプロセスに携わることが可能です。 自身の技術的アウトカムが直接UXや事業KPIの向上に繋がる、非常にダイナミズムを感じられる環境です。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 ・アルゴリズムの提案や組み込み ・機械学習モジュールの設計やレポーティング ・大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、新規アルゴリズムの設計・開発・検証 ・アルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善 ・ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定

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 -------------------------------- 政策共創を支援するBtoBアプリケーションにおいて、フロントエンド（React/Next.js）からバックエンド（Python/FastAPI）までの設計・実装を一気通貫でお任せします 。 ご経験やご希望によってご依頼についてはご相談させて頂く場合がございますので、ご面談時にすり合わせができればと考えております。 （例） - 新規 BtoBアプリケーションの開発（要件定義〜テスト・運用まで） - 既存プロダクトの保守運用およびパフォーマンス改善 - 3〜5名程度の少人数アジャイルチームにおける、技術的なリードおよびタスク管理のサポート - PMやデザイナーと連携した要件定義およびUI/UXや機能の提案 - コードレビューやインターン生へのフィードバック・アドバイス

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 -------------------------------- ■ 体制 - エンジニアマネージャー（※弊社社員、テックリード級） - 実装エンジニア →今回の募集ポジション ■ 働き方 - P稼働中のプロダクトに対して、改善スコープ・要件・仕様をエンジニアマネージャーのほうで定義し、チケットベースで実装をご担当いただく。 （主にコミュニケーションする相手は弊社のエンジニアマネージャー） - 稼働中のプロダクトにバグが出た場合、調査・対応を速やかに行う。 　バグ例の一部： 　（お客様とのコミュニケーションが発生する可能性がある） 　- システムがうまく動作しない際 　- yamlファイルの更新（頻度は高くない、ルール記述ファイル） 　- ファイル連携がうまくいかない

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 ※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 -------------------------------- 本ポジションでは、バックエンド開発やインフラ設計・構築など、多岐にわたる領域を横断してプロダクト開発を進めていただきます。 プロダクトオーナーやプロダクトマネージャーと本ProductのValue Propositionを深く理解した上で、POおよびPdMと技術的な実現可能性や制約について議論するとともに、他のエンジニアと協力してシステムのアーキテクチャを定義し、ローンチからグロースに向けて実装を行っていただきます。 要件定義から設計・実装・テスト・運用までの一連の開発プロセスを通じて幅広い技術力を磨きながら、ブロックチェーンをはじめとする最先端技術を実用化し、新たな金融インフラを創出していただきます。

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 -------------------------------- クライアントが抱える課題に対し、AI 技術を用いたソリューションの提案から実装・納品までを一貫してリードします。 - 商談同席およびクライアントの課題構造化・ヒアリング - 技術調査に基づいた最適解の提案および提案書作成 - 開発ロードマップの策定・概算工数見積もり - メンバーエンジニアのコードレビューおよび進捗管理 - システム・プロダクト開発（設計・実装・開発管理） - AIモデルの実装・最適化（Python, PyTorch等）

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技術を核としたエンタープライズ向けソリューションを展開する企業にて、機械学習エンジニアとしてアルゴリズムの刷新と高度化を推進していただきます。 主なミッションは、自社プロダクトの中核となるRAG（検索拡張生成）パイプラインの改善、VLM（視覚言語モデル）を用いたマルチモーダルな文書解析、およびLLMOpsの構築です。既存手法の組み合わせに留まらず、モデルレイヤーからの改善や、複雑なビジネスドキュメント解析における高度な技術課題の解決を担っていただきます。 プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、顧客課題に基づく技術的仮説の設計からPoC、実プロダクトへの実装まで一気通貫で関わることができます。自ら問いを立て、技術の力で事業を前進させる実力を備えた方を求めています。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション ・RAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う ・ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める ・プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う ■担当工程（業務範囲） ①SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 ・SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 ・Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 ・評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 ②マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化 ・VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 ・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では解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討 ③研究成果のプロダクト接続・技術設計 ・機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計 ・Deep Research、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 ④PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 ・プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・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 ・検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック ※変更の範囲：開発関連業務 ■開発環境 [使用言語/フレームワーク] Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure ■働き方 ・稼働量：週4～5日 ・ リモート稼働：フルリモート（国内居住者に限る） ・ フレックス稼働：可能 関わるサービス・プロダクト ■企業について 自然言語処理（NLP）技術を活用し、企業の意思決定を支えるAI SaaSを提供しているスタートアップ企業です。 膨大なビジネスニュースや組織内資料を解析し、組織の「知」を最大化させるプロダクトを展開しています。 ■プロダクトについて 数千万件以上のビジネスニュースや組織内の未活用データから、意思決定に必要な情報を抽出・要約・可視化するSaaS型プロダクトの開発に携わっていただきます。 大規模なテキストデータを扱う高度なバックエンド処理が特徴です。 ■募集背景 ・RAG／VLM／LLMOpsといった中核技術について、既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズム・モデルレイヤーから刷新できる技術力が求められている ・入力された質問に対して質の高い回答を出力するための課題が顧客ごとに数多く存在するため、現在のRAGパイプラインにおける課題を調査し、改善策を検証、開発するメンバーが不足している ・汎用LLMやクラウドサービスでは解けない、ビジネス文書解析やマルチモーダル処理などの高度課題に対応できる技術力が求められる ・顧客企業にSaaSプロダクトのカスタマイズ版を導入する需要が大きく、導入に向けて顧客と対話しながらニーズと技術課題を特定し、PoC・検証・実装をリードできる体制を強化したい

作業内容 業務内容 ■担当工程（業務範囲） ・サイトクローラーの開発業務 ・複数名での開発 サイトクロールとは、検索エンジンのロボットが、Webサイトを巡回しHTMLファイルなどの読みこみを行い、Webページを検索結果として表示させるためのデータベースに登録すること。 クロールを行うロボットのことを、「クローラー」と言い、クローラーはできる限りWebサイトから情報を収集する。 場　所：浜松町（初週以外は基本リモート） 定　時:9:00～18:00 面　談：1回想定 関わるサービス・プロダクト ■募集背景 急募案件になります。

作業内容 耕作放棄地活用製品における機械学習モデル開発と改善をご対応頂きます。 ・衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析の為の機械学習モデル開発と最適化 ・画像処理技術を用いた農地状態分析アルゴリズム開発 ・データパイプラインの設計及び実装 ・機械学習モデルの本番環境への展開、運用、評価、改善

作業内容 ・AI活用を推進する組織にて AIエージェントの開発 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。 　-Pythonを用いたAI関連ロジックの実装 　-Pythonを用いたAI関連ロジックの検証 　-OpenAIやClaude等のLLMを活用したプロンプトエンジニアリング 　-既存プロダクトへのAI機能組み込み支援

作業内容 ・サービス内で起きている課題をデータ分析・機械学習用いて、最適な状態にする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としてのリーダー - 機械学習モデルの効果検証・改善提案 - さまざまな課題を、Pythonを用いた分析スキルを活かし、データで解決する業務の担当

作業内容 ①技術的な創造性を発揮して高サイクルで顧客の課題を解決する 顧客のフィードバックを基にしたプロトタイピングを行うことで、迅速にアイデアを実現する 異なる業界のトレンドを把握し、新しい技術を積極的に取り入れた創造性の高いソリューションを提案する チーム内でのブレインストーミングを定期的に実施し、アイデアを共有/発展させる 自動化ツールやフレームワークを活用して、反復的なタスクを効率化し、創造的な作業に集中できる環境を整える 各社にカスタマイズした機能のうち、汎用可能なものは、プロダクトチームに連携し、製品として実装できるようアーキテクチャ設計など、実装支援を行う • AI＆Gen AIを最大限活用したソリューション設計 ②ソフトウェアを顧客のニーズに合わせてカスタマイズ構築する 顧客の業務フローに適合したカスタムワークフロー自動化ツールの開発 特定業界向けのデータ分析ダッシュボードの設計と実装 顧客の要件に基づいた専用APIの開発 ＜技術スタック＞ バックエンド Node.js / TypeScript / Go / Python / GraphQL / PostgreSQL フロントエンド TypeScript / React(Next.js) / GraphQL / Firebase 機械学習・データ基盤 Python / Pandas / BigQuery インフラ GCP ( GCE / GKE / Cloud Functions / Cloud Run / Workflow / Dataflow / BQ / Vertex AI 等 ) / Docker / Terraform / Vercel CI / CD GitHub コミュニケーション Slack / Google Workspace / Notion タスク・プロジェクト管理 Asana ※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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- ■ミッション 中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 - RAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う - ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める - プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う ■具体的な業務内容 - 中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 　- RAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 　- Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 　- 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 - マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化 　- VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 　- 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では解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討 - 研究成果のプロダクト接続・技術設計 　- 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計 　- Deep Research、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 - PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 　- プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・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 　- 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック

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 -------------------------------- ■ミッション 中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 - RAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う - ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める - プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う ■具体的な業務内容 - 中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 　- RAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 　- Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 　- 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 - マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化 　- VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 　- 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では解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討 - 研究成果のプロダクト接続・技術設計 　- 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計 　- Deep Research、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 - PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 　- プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・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 　- 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック

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 -------------------------------- 開発チームにエンジニアとして参画していただきます。 得意領域を中心に、ご本人の志向や特性に応じたタスクを担当していただきます。 現時点では十分なスキルを持たない領域でのタスクであっても、挑戦の意向をお持ちであるのなら、大いに取り組んでいただきたいと思っています。 組織の特徴として、最大のエンドユーザーである審査業務の担当者が、物理的にも組織図的にもきわめて近いところにおりますので、開発によるFBを非常に素早く受け取ることができます。 - プロダクトチーム内でのディスカッション（DDD, CleanArchitectureの観点からの設計や検討） - バックエンドシステムの開発（Go言語） - バックエンドシステムの開発（Python） - エンドユーザー（審査担当者、顧客）からの問い合わせ対応をはじめとする運用保守業務

作業内容 ・Microsoft Copilot開発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。 -PowerPlatformおよびCopilotStudioを用いた開発、調整 -現地での伴走支援、開発 -ガバナンス関連の知見を活かした対応

作業内容 詳細設計,実装,テスト,運用・保守 建設業界のDXを推進する自社プロダクトにおいて、PDFデータの解析ロジックおよび業務ロジックの開発をご担当いただきます。 本案件は、単なる生成AIの活用にとどまらず、数値計算や幾何演算（座標計算・判定処理など）を用いたアルゴリズムの設計・実装が中心となる、非常に技術密度の高いポジションです。 主な業務は、Pythonを用いた解析処理の実装、AWS上の実行基盤（API/ジョブ）の運用改善、システムの精度・安定性向上のための品質改善です。 既存のライブラリを組み合わせるだけでなく、自らロジックを組み立て、パフォーマンスや保守性を考慮した開発を行える方を求めています。 設計から実装、運用改善まで一貫して携わり、建設業界の負を技術で解決したい方に適した環境です。

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 業務支援系SaaSを展開する企業にて、生成AIを活用したアプリケーションのPoCから本実装までを一気通貫で担当いただきます。 不動産業務における非効率なオペレーションの自動化・高度化を目的に、複数モデルの検証、LLMを用いた機能設計・実装、プロダクト統合、精度改善の仕組み化などを初期フェーズから裁量高く推進いただくポジションです。 既存プロダクト群との連携も見据え、0→1開発の知見を活かして開発体制をリードいただきます。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 運用型ゲームコンテンツの膨大なデータと、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした自然言語処理・機械学習技術を活用した、開発・運用支援AIシステムの設計、開発、導入をご担当いただきます。 モデルの選定からプロンプト設計、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まで、プロジェクトの全工程に深く関与していただくポジションです。 LLMや関連サービスに関する最新トレンドを常にキャッチアップし、必要に応じてチームや社内へナレッジを共有しながら、技術面からプロジェクトを牽引していただきます。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 伝統的な製造業界のDXを推進するスタートアップにて、自社AIプロダクトの開発および機械学習モデルの構築・精度改善を担当いただきます。 技術の最前線で値創出を担う、非常にやりがいのあるポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・自社AIプロダクトの設計・構築および精度、推論速度の改善 ・顧客ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング ・AIソリューション導入に向けた技術検証（PoC）の推進 ・最新の論文や技術情報の調査、トレンドのプロダクトへの応用 ・モデルの実験・検証から、Webアプリケーションへの実装 スピード感のある環境で、AI技術の社会実装に情熱を持って取り組める方を募集しています。 スキルに応じてコードレビューや技術指導など、チーム運営に関わる業務もお任せいたします。

作業内容 大手人材サービス企業のデータサイエンス部門にて、マッチング精度向上を目的としたレコメンデーションシステムの開発・実装を担当していただきます。 主な業務は、PythonやSQLを駆使して機械学習モデルを実際の施策に適用し、AWS環境下でバッチ処理やAPIを構築・提供することです。 要件定義フェーズから参画し、ビジネス課題を技術的な仕様に落とし込む工程から携わっていただきます。 数理統計やアルゴリズムへの深い理解を背景に、膨大なデータの抽出・加工からモデリング、さらにはMLOpsの推進まで、一貫したシステム開発を期待されるポジションです。 大規模なユーザー基盤を持つサービスにおいて、技術の力で最適なマッチングを追求したい方を募集しています。

作業内容 ・生成AI支援案件に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,実装,テスト,運用・保守 クラウド型の管理会計システムを展開する企業にて、ユーザー向けに提供している「次世代AIサポート機能」の回答精度向上を担当いただきます。 既存のRAG基盤のチューニングやプロンプトエンジニアリングを通じて、エンドユーザーへの回答精度を最大化させることが主なミッションです。 具体的には、RAG基盤とWebフロントUIの連携ロジックの最適化や、回答の評価・改善サイクルの構築など、AIエンジニアとして技術的な改善を主導していただきます。 少人数のアジャイル（スクラム）チームにおいて、ミッションに基づき自らタスクを定義し、周囲を巻き込みながら自律的に開発を進めていただける方を募集しています。 実務に即したAIの社会実装に深く携わることができるやりがいのあるポジションです。

作業内容 最先端の国産LLM技術を持つスタートアップにて、大手製造業を中心としたエンタープライズ企業へのAI導入を技術面からリードしていただきます。 自社開発のAI実装基盤プロダクトを軸に、顧客の業務要件に合わせたカスタマイズ、PoC、本番導入支援、RAGの高度化など、受託プロジェクトを一気通貫で推進する役割です。 具体的には、ビジネスサイドと連携した技術コンサルティングや提案支援、技術的な妥当性の判断、ロードマップ策定、工数見積もりなどを担当します。 アーキテクチャ図を読み解きながらシステム的な制約を明確化し、プロジェクトに必要な技術要素を分解して適切なエンジニアへのアサイン定義を行う「技術的なPM」としての動きが期待されます。 顧客の現場に入り込み、ビジネス課題を技術で解決に導きながら、得られた知見を自社プロダクトへフィードバックする、非常に裁量の大きいポジションです。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,コンサルティング,データ分析 最先端の国産LLM技術を持つスタートアップにて、製造業・研究開発領域に特化したAIエージェントのコア機能開発を担当いただきます。 研究開発における技術課題の解決や新規テーマの探索をサポートするため、複雑な問いに対して最適な回答を導き出すプロンプト設計およびワークフローの構築が主なミッションです。 具体的には、顧客課題に基づいた仮説立案から、プロンプトのチューニング、精度評価、アプリケーションへの組み込み支援までを高速に回していただきます。 自社でLLMそのものを開発している環境のため、モデルの特性を深く理解した上での高度な実装が可能です。 PdMやドメインエキスパートと密に連携し、ビジネス視点を持ってプロダクトの進化を牽引していただける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 大手インターネット企業にて、全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計および構築をMLエンジニアとして担当していただきます。 主な業務は、数千万〜数億レコード規模の大規模データを扱うデータレイクやDWH（BigQuery）の設計・運用です。 具体的には、OCIからGCPへのクロスクラウドデータ連携の実装や、ETL/ELTパイプラインの開発、Terraformを用いたIaCによるインフラ管理を担っていただきます。 また、AIデータアクセス基盤（MCP/Agent）の構築や、データガバナンス・セキュリティ設計（IAM/VPC）など、最先端のデータ基盤構築に幅広く携わることができる環境です。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 アパレル・小売業界向けの業務最適化SaaSを展開するスタートアップにて、 AI需要予測モデルの開発から運用までを一気通貫で担当していただきます。 具体的には、商品の販売予測モデルの設計やチューニングに加え、 MLOps基盤の構築、APIの実装、本番環境へのデプロイまで幅広くリードいただくポジションです。 単なるモデル開発に留まらず、在庫管理や発注判断といったビジネス上の意思決定を自動化するためのアルゴリズム定義や技術検証にも深く関与いただけます。 少人数のチームで裁量を持って、プロダクトのコア機能の成長を支えていただける方を募集しています。

作業内容 ・AIモデル実装推論最適化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。 　 -LLMのファインチューニングおよびRAG構築 　 -既存アルゴリズムの精度検証およびハイパーパラメータ調整 　 -推論エンジンのパフォーマンス改善およびデプロイ

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最新のAI技術とオートメーション技術を融合させ、企業の生産性向上を支援する2つの新規プロダクト開発をフルスタックに担当していただきます。 対象となるのは、ノーコードで自社専用AIエージェントを構築できる基盤フレームワーク、および複数の業務ツールを連携させプロセス全体を自動化するハブとなるプラットフォームです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・TypeScript、Next.js、Honoを用いたWebアプリケーションの設計・開発 ・LLM（OpenAI API/Claude等）を活用したAI機能の実装およびRAG構成の構築 ・ベクトルDB（Qdrant）を用いたデータベース設計・構築 ・AIライブラリを用いたAIエージェント機能の組み込み 少数精鋭のチームにて、仕様検討からアーキテクチャ設計、実装まで一貫して携わっていただきます。 最新のAIライブラリや技術スタックを積極的に取り入れる文化があり、0→1フェーズで裁量を持ってプロダクトの進化をリードできる環境です。

作業内容 【作業内容】 SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行っていただきます。 ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めていただきます。 プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行っていただきます。 SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化を行っていただきます。 SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計を行っていただきます。 Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装を行っていただきます。 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進を行っていただきます。 マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化に取り組んでいただきます。 VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価を行っていただきます。 ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用を行っていただきます。 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討を行っていただきます。 研究成果のプロダクト接続・技術設計を行っていただきます。 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計を行っていただきます。 Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を行っていただきます。 PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証を行っていただきます。 プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計を行っていただきます。 エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行っていただきます。 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバックを行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでの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や大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライすることができます。 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感することができます。 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装することができます。 LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験することができます。 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与することができます。 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができます。 【開発環境】 使用言語/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerを利用しています。 IaCはTerraformを利用しています。 クラウドはAWS、Azureを利用しています。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端のAI技術（LLM・音声・画像解析等）を駆使し、企業の業務変革や新サービス創出を実現するプロダクト開発に携わっていただきます。 単なる実装作業に留まらず、仕様検討から技術選定、アーキテクチャ設計まで、プロダクトの価値創出に深く関与するポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・生成AI（LLM）や音声・画像解析AIを活用した機能の実装 ・PoC（技術検証）およびプロトタイプ開発の迅速な遂行 ・本番稼働に向けたスケーラブルなシステム設計・開発・運用 ・クラウド環境（AWS/Azure/GCP等）の設計および構築 ・バックエンドを中心としたAPI設計・開発 0→1フェーズのプロジェクトが多く、スピード感を持って技術検証と実装を繰り返す環境です。 コンサルタントと連携しながら自ら課題を発見し、エンジニアリングの力で実社会の課題解決に挑みたい方を募集しております。

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 【募集背景】 RAGシステムの設計、構築に必要な知識の構造化からエージェント生成までを一貫して支援するプラットフォームの導入、運営をしている企業において、現状の課題に対するギャップを解消するため、技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備えたAI/NLP（自然言語処理）エンジニアを募集しています。 【作業内容】 ・研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 ・現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 ・自社プロダクトにおけるRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行います。 ・ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めます。 ・プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行います。 【求める人物像】 技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備え、自律的に検証や実装を進められる方を求めています。 【開発環境】 ・使用言語/フレームワーク：Python、TypeScript、Vue.js、Node.js ・コンテナ：Docker ・IaC：Terraform ・クラウド：AWS、Azure

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。