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 テーマ： 公共機関においてシステムでの届出（申請）内容の審査を行っていますが、その審査を半自動化させる仕組みをAIで構築することを検討しており、そのPoCを実施いたします。食品のデータからその食品の届出が必要かどうかの判定モデル構築となります。 実施内容： ・審査結果の判定モデル構築のPoC ・数値データとテキストデータの両方の内容をもとに機械学習モデルで審査の判定を行う ・テキストデータの分析・活用で自然言語処理の技術を活用する可能性あり ・PoCの実施計画設計～モデル構築・検証 ・PoC結果報告書の作成・報告会実施

作業内容 自社サービスの価値向上のために、画像解析に関する研究を自ら 主体的に行い、既存の解析機能の性能向上、新たな解析機能の処理開発、要素技術の確立する。

作業内容 様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

作業内容 ■案件概要: ・エンジニアチームのリーダーとして要件定義、仕様策定、設計・実装から 納品までの工程を主導しつつ、顧客の課題解決にコミットいただきます。 ・エンジニアのチームは、ベトナム拠点のAI R&Dエンジニア、外部のPG/SE、Webフロントエンジニアなどのリモートを中心とした複合的な組織です。 古い技術は使ってないので最新設計が理解できることが重要ポイントとなります。 「具体的な案件イメージ」 ・Pythonで開発されているAI部分の実装と設計ををある程度把握してベトナムR&Dチームと連携することが重要になります。 ・フロント側についてはVue/Nuxt.js、Swagger、Flask/Python、Laravel/PHP、Node/Expressが開発技術 ・AWS、Dockerなどが運用インフラ側の技術セットの中心となっています。

作業内容 クライアントが開発を検討している「文章のカテゴリ分類および類似文章検索」につき、NLPに関するモジュール開発をお願いいたします。 ①文章からのキーワード抽出②文章内のキーワード間の関連性に基づくネットワークモデル生成③①の結果に対し属性付与した上でのカテゴリ分類④①～③を活用した類似文章検索 ①～③については、ベースとなるモジュールがありますので、プロジェクトで扱う文章の検証結果に基づいたチューニングをご依頼します。④については、クライアントの構想をお伝えして実装からお願いします。 [体制] ：PM指示のもと、バックグランドの作業を想定

作業内容 チャットボットシステムの開発、運用 自然言語処理を活用したチャットボットツールの ・チャット画面の新規機能追加や改善を行っていただきます。 ・チャットウィジェットの新規機能追加や改善を行っていただきます。 Google Cloud Platform上でKubernetesを利用したシステム開発です。 開発言語はTypeScript・React・RxJSとなります。 以下技術を利用しています。 - TypeScript - React - Riot - flux - RxJS - Storybook - puppeteer - prettier - eslint

作業内容 自社サービスの価値向上のために、画像解析に関する研究を自ら 主体的に行い、既存の解析機能の性能向上、新たな解析機能の処理開発、要素 技術の確立する。

作業内容 研究成果の一層の拡張と定着をはかるため、リサーチサイエンティストと協力しアイデアを実現でき、最終製品を視野に入れたプロトタイプ開発フェーズをリードし、技術導入フェーズに焦点を当てて提案と実装・検証支援を実行できるリサーチエンジニアを募集いたします。【業務スコープ】・ 人工知能および機械学習アプリケーションの最先端の研究への積極的な参加・ アルゴリズム、大規模なデータ処理、研究の問題を日常的に扱いながら、現実世界向けのプロトタイプの提案・設計・開発の推進・ 技術的ロードマップを管理しソリューションのシステム結合や本番接続開発に参加する・ 技術プレゼンス向上への貢献

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 ・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 某有名webサービスの新規機能開発に伴うPoC案件の機械学習エンジニアロールをお願いする想定です。【業務スコープ】 ・生成モデル(Chat GPT,GPT-4)等の調査 ・上記モデルの検証 ・上記モデルの実装

作業内容 ■概要 大手メディア企業が保持する動画の内容に合わせた広告配信システムの構築案件となります。 その為用いられるのは動画から機械学習により抽出されたオブジェクトデータとセリフデータです。 各クラウドプラットフォームベンダーのAuto MLソリューションの機能性・精度などを 比較し、選定決断に必要な資料作成から作業して頂くことを想定しております。 また、採用されるAuto MLソリューションと既存データ基盤・広告配信プラットフォームのAPI との連携まで設計段階から実装までシステム開発全般の業務に携わって頂けます。 ■具体的な業務内容 ・既存Cloud Functionのリファクタ・機能拡張 ・各クラウドソリューションベンダー（AWS、Azure、GCPなど）のAuto MLソリューションの機能性と精度の検証・比較・選定に必要な資料の作成 ・広告配信プラットフォームと連携する自動システムの設計・開発 ・既存データ基盤（GCP）との連携（ETLフロー作成） ・Auto MLによって抽出されたデータの可視化 ・ドキュメント作成 ■作業環境 Windows/Mac選択可 ■開発環境　　　　　　 環境・OS：AWS (Amazon Web Services)、GCP (Google Cloud Platform)、Azure　　　　 プログラミング言語：Python ツール：JIRA、Bitbucket 、Digdag 、Embulk その他：Confluence ■開発工程 要件定義、基本設計、詳細設計、実装、構築、単体試験

作業内容 案件概要： - 海外の異常検知/故障予知ソリューション(パッケージソフトウェア) の立ち上げ支援。 - 現在日本語化対応を行っており、国内顧客を開拓中です。 活動内容： - 対象のパッケージソフトウェアの　技術的要素/業務的要素をキャッチアップし、日本国内メンバーのスキルアップ速度を早めるように努める。 - 顧客のニーズ/要件/データ等をヒアリングしたうえで、デモを作成しプレゼンを実施する。　(いわゆるプリセールスフェーズです) - 受注につながった場合、実装フェーズへと移行していきますが、このフェーズはエンドユーザあるいはパートナー企業が実施する事を想定しています。 このためプロジェクト立ち上げ初期は、エンドユーザあるいはパートナー企業への技術支援を実施する事となります。

作業内容 ビッグデータ解析/分散処理基盤開発をお任せします。 今後様々な連携を行っていく上でのデータ基盤開発を強化していく方針であり、その推進をお願いできればと考えております。 ■業務内容 ・AWSを利⽤したビッグデータ解析⽤分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計 ・実装、運⽤フロー⾃動化の提案、実装 ・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定 ・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど）に応じたデータセットの作成 ・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、git,CI/CDの仕組み作りと維持

作業内容 【案件概要】企業分野のInsurTech推進にかかる各種データ分析および予測モデル開発　　　　　…残価保証保険・家電延長保証保険等の保険料やリスク量算出ロジックの開発　財務データ等を活用した予測モデル開発、等【作業内容】ニューリスク（従来保険化されていないリスク）に対する新規損害保険商品の開発や 　　既存商品の更なる成長促進のための施策の立案、新ビジネスモデルの企画立案等に、データ分析の側面からビジネス成長に寄与していきます【連携部署】グループ全体のデジタル変革をAIやビッグデータ、IoTを活用して推進していく部門保険のリスク評価モデル開発を行うアナリストやビッグデータを分析するデータサイエンティストなど、専門性の高いメンバーが多数在籍。

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

作業内容 クライアントでは、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エンジニアを募集いたします。■業務内容 ・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 　　　 【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

作業内容 膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクトのML開発業務をご担当いただきます。 主に、以下内容を想定しています。 ・ML開発業務全般 ・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用 【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras ・環境：Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem ・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 【働き方】ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはZoom / Slack / Tandem / Discordなど。

作業内容 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（テスト・評価業務を含む）をご担当いただきます。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測　等

作業内容 インストラクションデータの作成にあたり、アノテーターと連携して行う際の作業全般をご担当いただきます。 【募集背景】 AIプロダクトにおけるマーケットフィットが進んでいく中で、日本発のAI企業としてユニコーン規模の上場が現実的になってきました。 2022年6月に実施したSeriesDラウンドのリード投資家は海外トップティアVCというように世界的にも注目されている今、「ラボーロからオペラへ」をミッションに、国内外のマーケットで更なるシェアの拡大を目指しています。 一方でLLMのインストラクションデータの作成にあたり、NLPの専門家が不足しているという現状もあるため、このポジションを募集しております。 【本ポジションの魅力】 ・PoC プロジェクトに留まらない、自社プロダクトのグロースに直接的かつ継続的に貢献できます ・自社が保有する AI 技術を駆使したプロダクトが順調にグロースしており、PoC プロジェクトが上手くいかずにそのままプロジェクトが終わるということは起こりません ・P.A.I. の実現に向けて遠大な研究計画ロードマップを有しており、AI エンジニア・リサーチャーにとって興味深いプロジェクトに参画できます ・ストックオプション付与の可能性があります ・フルリモート勤務(推奨)が可能です ・国内SaaS企業の中でトップクラスの成長率を誇り、ユニコーン規模の上場を狙えるポジションで直近の上場を見据えています ・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、意思決定のスピードが早く、経営層と近い距離感で勤務いただけます。

作業内容 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を用いた開発をご担当いただきます。 　　　 【求める人物像】 ■向上心があり、自発的に考え、スピード感を持って行動することが好きな方 ■ベンチャー企業に興味がある方 ■課題の背景を深堀りし、根本的な解決策を考え、自律して実行できる方【開発環境】 Python・GitHub

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！ ・経験者採用 ・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 ・実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 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。

作業内容 ・日本語の音声自然言語処理系のAI機械学習エンジニア 音声認識アプリ（AIシステム）を日本で展開するにあたっての、エンジニア作業、アノテーション業務フローの改善等を担当 ・外資系の有名企業で、音声認識にまつわる最新のAI技術を肌で感じ、習得することが可能 【仕事内容】 製品の問題を分析し、正確な技術レポートを作成発見された問題、原因に特化した自然言語処理と音声コンポーネントの開発NLPコンポーネント、機械学習の問題解決サポートデータアノテーションのサポート業務ワークフローやツールの自動化、スクリプト化等の統合のサポート

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 ■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 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 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 ■概要 音声処理または機械学習エンジニアをお任せいたします。 ■開発環境： ■プログラミング言語：Python　等

作業内容 某メーカーの動画解析POC支援。