機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 6ページ目

作業内容 某企業における機械学習系PJにおける要員募集です。 機械学習の案件を複数かけ持つ企業にて打ち合わせを行い見合うPJにアサインされます。

作業内容 ご経験やスキルに応じ主に以下業務をお任せいたします。 ・自然言語処理を用いた自動仕訳機能（勘定科目の推論）の研究と製品サービスへの組み込み業務。 外部の研究者と協力しながら、自動仕訳機能の正解率向上のための活動など。 ・研究開発、製品開発の両方を担当していただきます。作業ボリュームは製品サービスの状況により変動します。

作業内容 クレンジングと正規化を繰り返して深層学習モデルを追い込むモデルを利用して推論を行う　随時新たなデータでモデルを改善する　要データ入力処理、可視化処理　(データサイエンティストまでの素養は要りません) 開発は終わっていて、学習モデルのチューニングを行う

作業内容 担当工程 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 案件の内容 多視点深度画像、３次元点群を用いた物体検出・姿勢推定を担当していただきます。 以下の実務を経験したことがある方に参画をしていただけると嬉しく思います。 ・深度画像・点群処理 ・２次元・３次元空間でのコーナー・直線・平面・ブロブ検出

作業内容 ・ビッグデータの統計/分析/AIエンジニアリング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。 　-統計処理 　-分析 　-機械学習 　-AIエンジニアリング

作業内容 【業務内容】 クラウドパッケージ向け内視鏡診断支援AIアドオン機能の開発 【担当】 【製品部門】クラウド向けAIエンジニア 【開発環境】 クラウド環境: AWS, GCP, Azureなど 言語 : Python/C＋＋など フレームワーク : PyTorch/TensorFlowなど コミュニケーション: Slack, Chatwork, Trelloなど 計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー その他: Jenkins, Redmine, Docker, Kubernetesなど ※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です

作業内容 LLMによるユーザー行動のシュミレーションを応用してデジタルクローンを制作するプロジェクトが走っており以下の業務をお願いできる方を探しています。 【業務スコープ】 ・データサイエンティストが作成したモデルの実装 　-簡易アーキテクチャーの設計 　-モデルチューニング 　-モデル実装 　-パイプライン実装 　-MVP開発（サーバーサイド＆フロントエンド）※Streamlitを用いたクイックなプロダクト開発のようなイメージ

作業内容 機械学習エンジニアとしてサービスの改善／開発を行っていただきます。主にデータを活用したアルゴリズムの開発とその基盤開発を担当していただきます。 - 機械学習技術を用いたサービス開発および改善。具体的には推薦システムや診断といったサービスに従事していただきます。 - 機械学習モデルの安定的な運用・基盤整備（ML pipeline/MLOps） - 香りのデータを活かしたチャレンジングな課題の解決（R&D） - データ利活用のためのデータ基盤整備（Data Engineering/Data pipeline）

作業内容 ・未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定をします。 ・モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる等の検討段階から参加していただきます。 ・テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など） ・テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）を想定しています。 例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。 チームメンバーに外国籍の方も多くいらっしゃるので、英語に抵抗なく稼働していただける方を探しています。 ・データクレンジング / データ前処理 / データ可視化 ・モデル構築、学習 ・ドキュメント作成（日本語、英語） ・スプリントレビューにて作成物の説明 ・定期的なレビューMTG 環境：GCP,Git,JIRA 言語：Python

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ ■案件概要 様々なIP(知的財産)を中心に事業展開を行う 事業会社にて、LLMを使ったプロダクト開発、運用をご担当いただきます。 ■想定業務 「LLMを使ったアプリケーション開発ないしシステム実装、および運用」 ・案件の要件定義をPdMと行う ・前処理 ・機械学習モデルの構築 ・モデルのWebアプリケーションへの実装(GCPを活用) ■条件等 場所:フルリモート 面談:1回 精算:140h~180h 作業時間:10:00~19:00 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！

作業内容 ・画像認識・処理で社会インフラ整備を行う事業の開発を担当いただきます。 ・現在、データ蓄積のフェーズを終えつつあり、今後はサービスとして作り込みつつ、規模を拡大していく一番楽しく、やりがいを感じて頂けるフェーズです。 ・当事業を皮切りに、社会インフラの問題を技術で解決していくことを目指されているクライアント様です。

作業内容 ECサイトにおける商品価格の自動決定（ダイナミックプライシング）モデルの構築。一般的なECサイトでは無く、販売する期間が決まっているECサイトとなり、期間内で売上最大化をしたい。このアルゴリズムというのは決まって無く、今あるものを検討しながら決めていく予定です。想定ではルールベースか、強化学習か等々を検討中。

作業内容

作業内容 機械学習によるデータ解析に関わる幅広い業務をお任せします。 現在、衛生データを利用し、農業や地方自治体における公務のDX化を推進するプロダクトをいくつか展開しております。 データの分析から予測データの精度向上・活用方法の提案までスキルに応じて幅広くお手伝い頂ける方大歓迎です。 　　　 【開発環境】 ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

作業内容 【案件概要】 機械学習エンジニア ・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。 ■想定業務 a) ・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（A/Bテスト実施など） (b) ・DWH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 場　　所：田町　※現在リモート 面　　談：1回 精　　算：140h～180h 作業期間：即日～ ※長期 作業時間：10:00～19:00

作業内容 自社サービスから得られる大量の音声や画像などからマルチモーダルAIに取り組んで頂きます。メインは、アルゴリズム設計、開発、展開などAIの実装部分を担いますが、プロダクト開発で必要と思われる役割は幅広く関わって頂きます。 また、大学や外部パートナーとの共同研究を行うメンバーとしても人事領域における先端分野で活動いただく可能性があります。 【関わる領域】 ・コンピュータビジョン ・音声解析 ・自然言語処理 ・マルチモーダル解析 【利用技術】 言語：Python ライブラリ：PyTorch

作業内容 大手人材系クライアントが運営するサービスの分析用データマート設計・開発、マート作成後のBIツールによる可視化をメインに行なっていただきます。 プロダクトのデータアナリティクス部門のため、ゆくゆくはデータ活用施策支援や企画まで幅広くお任せいたします。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 ======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に出社可能な範囲にお住まいの方 （フルリモートでも不定期に出社が必要な可能性がございます） 【外国籍の方の場合】 日本語が母国語の方 ======================== 衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。 現在、衛生データを利用し、農業や地方自治体における公務のDX化を推進するプロダクトをいくつか展開しております。 データの分析から予測データの精度向上・活用方法の提案までスキルに応じて幅広くお手伝い頂ける方大歓迎です。

作業内容 税関貿易システム（NACCS）における申告内容の訂正確率予測・正解レコメンドモデルの構築 ユーザーが入力した申告内容に対して、間違っている項目を判断して正解をレコメンドする機械学習モデルを構築する業務になります。 具体的には以下の業務を実施します。 ・データの前処理から予測モデルの構築・検証 ・作業進捗の週次報告 ・分析結果報告書の作成・報告

作業内容 想定される作業内容　・既存の不良判定/故障予兆検知モデル精度向上　・コードのエラー発生原因の特定・修正　・お客様のシステムへの組込みを想定したAIモデルの設計

作業内容 これまで多くのアプリ受託を行われていた企業様が新たにAIラボを立ち上げられ、分析基盤を構築されました。 それに伴い、実際に分析やAI実装を行っていただけるエンジニアの方を募集されています。 ・Webサイトのアクセスログ解析 ・ECサイト・ポイントサイトにおけるユーザーインサイドの深堀り ・レコメンド構築 ※さまざまなエンド企業にあわせ分析PJがございます。

作業内容 HR系のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます

作業内容 【案件概要】顧客課題に合わせた人工知能や機械学習のソフトウェアの開発 【作業内容】 　・人工知能や機械学習に関するR&D、PoCの実施 　・開発済みのPoC技術を活用したソリューション開発 　・最新の学術論文や開発技術の調査と適用範囲の検証

作業内容 1. （眼底画像）画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、　専門家と協議しながらラベルを作成して深層学習を用いて分類精度を上げる。 2. 物体検出用の1000枚のデータセットに対し、　深層学習を用いて11種類のラベルの検出精度を上げる。3. 1と2を組み合わせたアルゴリズムを専門家と協議しながら研究開発する。

作業内容 【案件概要】 案件内容(業務内容)： 売上予測をするAIを構築し、精度の安定・属人化を解消をさせる。 SCMにもゆくゆくはつなげる。

作業内容 ■概要 動画を解析し、3Dモデルを作成し、モデルに対して点数等を表示させるサービス開発のデータサイエンティストを担当いただきます。■業務 ・論文読解・データ処理、分析、モデル設計構築 ・上記に付随するドキュメンテーション■環境 Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender

作業内容 [ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア - 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」 - ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ (a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる) (b)機械学習モデルのPoC 　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか 　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか） 　(b-3)PoC結果のレポーティング (c)モデルのWebアプリケーションへの実装 　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装 　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

作業内容 ・主にAIのプロダクト設計や映像データ解析、人事領域のデジタル技術による改革（デジタルトランスフォーメーション、DX）を促進させるサービスを開発しています ・大学や外部パートナーとの共同研究を行うメンバーとしても活動いただく可能性があります

作業内容 従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使してスマート店舗を実現していくことが最大目的。既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、実証実験(PoC)段階のものも多数。内容：・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。　・需要予測した結果を基づいて、発注システムに組み込んでいく。

作業内容 【概要】 ・データ活用のために機械学習を利用してモデル構築を担当。 ・モデルを構築するためのデータ基盤および基盤データを利用したモデルの構築は既に構築済み。 ・直近ではモデルの継続的な最適化と効率的な運用を支援することが課題。 【業務内容】 ・機械学習モデルの維持管理および最適化。 ・モデルのパフォーマンス監視と評価。 ・データの更新とモデルの再学習プロセスの実施。 ・技術ドキュメンテーションの作成と更新。