機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 8ページ目

作業内容 ■募集背景・課題 ・データ集計基盤構築 ・機械学習基盤構築 ・新機能の開発 ・機能改善要望についての開発 ・予測モデルの開発および運用 ・障害発生時の対応 【募集背景】 新バージョンの機能追加が急務であり、エンジニアリソースが不足しているため。 【開発環境】 ・開発言語： Python ・DB：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換) ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Kedro, MLflow ・ツール： GitHub、ZenHub、Slack、CircleCI、Sentry

作業内容 業務内容: eモビリティマネジメントプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの 各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ、要件定義から運用まで一連の流れを スムーズに遂行していただきます。 【具体的な業務】 ・社内開発するシステムの要件定義、基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験 ・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験 ・保守運用(メンテナンス、障害調査など) 開発環境: 言語:Python 3.9、higher 基本ライブラリ:Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib 勤務場所:フルリモート ※月に一度の出社日と、任意の出社日がございます。 備考:50歳未満くらい迄を希望 外国籍：不可

作業内容 ・組込み機器における画像処理アルゴリズム高速化に携わっていただきます。 ・主に下記作業に携わっていただきます。 　- 画像処理・物体認識アルゴリズムの設計・実装・改良 　- SIMD、GPU、専用アクセラレータを用いた高速化

作業内容 ■業務内容 　機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、 機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。 具体的には、下記の業務を担当します。 ・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上 ・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案 ■業務の特徴： ・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。 ・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。 ■主に利用している技術 Golang Python Tensorflow, MySQL

作業内容 【概要】 AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語： Python ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Tensorflow,Keras

作業内容 ・生成AI/ライブ配信アプリ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。 　-要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、運用、保守

作業内容 ・身体計測プロダクトに関する3D画像処理分野での研究開発案件に携わっていただきます。

作業内容 案件内容(業務内容)： 顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。 ・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール ・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール 対象データ：顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ 対象環境：IDAP(統合分析環境)

作業内容 【業務概要】新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂きます。 現在MVPの開発段階のため、ご参画頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担って頂きます。 【具体的な業務】新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。 機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA 機械学習アルゴリズムの設計・実装 モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 機械学習タスクとしては時系列予測、他クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。 ◇利用技術・Python ・TypeScript ・AWS サービス ・Glue ・Athena ・Fargate ・SageMaker ・Lamdba ・CDK ・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ ・Pandas ・NumPy ・Scikit-Learn ・LightGBM ・Prophet ・PuLP

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！仕事に集中して取り組んでいただけます。 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 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【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 ■備考 ・フルリモート可 ・コミュニケーション能力の高い方 ※以下に該当する方からの応募はお断りしております。 なお、選考を進めるにあたってスキルシートが必要です。 -------------------------------------------------------- ・外国籍の方(永住権をお持ちの方は問題ございません) ・週5日稼働できない方 --------------------------------------------------------

作業内容 【案件概要 】 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のアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます。【業務内容】 ・Python、Shellスクリプト、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を、バッチ、APIなどにて提供する

作業内容 国の研究開発事業にて研究を進めているリサーチャーと協力・議論しながら、主にエンジニアリングを担当いただきます。 研究内容を理解した上で、深層学習や機械学習を用いたデータ分析などを用いた実装に落とし込み、研究活動を前に進めていただきます。 ・リサーチャーとの定期的な議論 ・研究の目的に応じたアルゴリズムの選定、開発作業 ・先行研究の実装再現

作業内容 新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。 （所属はR&D事業部） ・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助 ・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装 ・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

作業内容 データ分析基盤（AWS SageMaker、RedShiftを中心とした分析集計・開発・実装基盤）を運用しています。 今回は、スクラッチでデータ分析基盤の開発をお任せしたいと考えております。(必要に応じて最適なアプリケーション、ライブラリを使用いただいて構いません。特に制約を設けておりません。) ■担っていただきたい業務 ∟IT基盤の開発・運用系 ∟弊社データ分析基盤（AWS環境）の開発・運用支援 ∟ML（機械学習）定期ジョブ監視・運用サポート ∟MLジョブ開発サポート・保守開発サポート・ドキュメント整備

作業内容 ・卸売販売事業向けAIの新規開発(ブランド品の偽物と本物の判別)に携わっていただきます。 ・ご経験に応じて、幅広い工程をお任せする想定となります。

作業内容 機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。 具体的には、下記の業務を担当します。 ・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案 ・投稿写真、スナップ写真の画像認識向上

作業内容 大手Sier内にて弊社AI有識者と議論しながら、顔検出・顔認証・物体検出モデルの精度改善を実施する。 　具体的な作業は… 　・学習データ収集、Augmentation 　・精度検証ツールの整備 　・精度改善案出し・実装

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終目的。現状：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。・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

作業内容 セルフガソリンスタンドにおける顧客の危険行動を監視するシステムの開発（エッジAI）に関わる新規事業立ち上げを担っていただきます。 業務内容としては、下記をご担当いただきます。 　-AIモデルのエッジデバイスへのデプロイと運用 　-エッジデバイス上で動作するカメラを利用したPythonプログラムのメンテナンスと改修

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！ 【業務内容】 以下業務をご担当いただきます。 ・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発 ・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発 【開発環境】 ・開発言語:Python ・インフラ:AmazonWebServices ・AWS製品:ECS,S3,StepFunctions,Lambda ・機械学習ツール:Tensorflow,Keras 【精算幅】140-180h 【面談】1回 【勤務地】リモート 【備考】 ・服装:自由 ・就業時間:9:00-18:00 ※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 IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。 既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。 ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。 既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、 まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。 開発環境： 言語：Python 3.9/higher 基本ライブラリ：Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib

作業内容 全国の入札情報を一括検索・管理できるSaaS Webサービスを展開している企業内で、機械学習エンジニアを募集しております。 具体的な業務内容としては以下の通りです。 ・モデル開発に必要なデータの洗い出し ・モデル開発のための検索的データ分析（EDA） ・モデル開発のための特徴量選定 ・モデル開発のための機械学習手法選定 ・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング ・開発したモデルのオフライン性能検証 ・オフライン性能検証結果のレポーティング ・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築 ・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング 技術環境： ・分析基盤：未定 ・統合分析環境：SageMakerもしくはVertexAI ・BIツール：未定 ・CI/CD：CircleCI ・コンテナ技術：AWS ECS/Fargate ・ワークフローエンジン：AWS Step Functions ・監視ツール：Datadog/CloudWatch ・インフラ構成管理：Terraform ・コード管理：GitHub ・ツール類：Slack

作業内容 ■プロジェクト： 大手通信キャリアのメディア「メニュー」「ポイントクラブ」「マイマガジン」等のレコメンドエンジンの運用、結果分析、チューニング お客様に最適なコンテンツを提供するために、日々機械学習やロジックのチューニングを行っているチームへのアサインになります。 そのレコメンドエンジンの施策データ分析や、ロジックのチューニング・モデル生成等を担当して頂きます。 ■作業内容 ・pythonやAWS SageMakerを活用し、大規模な記事閲覧データからのレコメンドエンジンの施策データ分析 ・お客様の閲覧記事の自然言語処理やキーワード抽出等を行う作業 ・AWS構成/活用の最適化方針策定

作業内容 新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。 ・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA ・機械学習アルゴリズムの設計・実装 ・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 ・機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 ・また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。【概要】 新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂いただきます。 ご入社頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます。 既存の電子薬歴サービスを提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。 当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の開発メンバーになります。【開発環境】 言語＿＿＿＿：Python,TypeScript ＤＢ＿＿＿＿： ＦW＿＿＿＿： 環境・ＯＳ＿：AWS (Amazon Web Services),AWS Lambda

作業内容 AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

作業内容 画像処理アプリケーションの開発における、機械学習エンジニアの募集になります。

作業内容 【募集背景】 ・人員不足 ・サービス力向上 【案件概要】 現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。 サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。 現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。 【業務内容】 ・MLモデル構築 ・ML/DL技術を用いた新機能開発 ・実装もスコープに入る可能性あり

作業内容 ■募集背景・課題 現在、同社では真贋鑑定に機械学習を導入するプロジェクトを進めています。 現状ではローカル開発環境でMLモデルを動かせる状態で日々モデルの改善を行っています。 外部企業と協業してモデルの開発を進めていますが、将来的には社内にMLエンジニアチームを組成したいと考えておりメンバーを募集しています。 使用技術がまだ決まっている状態ではないので、技術や今後の方向性も相談でき方のお力添えを頂きたいと考えております。 社内にMLエンジニアチームを組成したいと考えておりメンバーを募集しています。 ■お任せしたいこと概要：※一例です。 ・ローカル開発環境で動く状態のモデルをアプリケーションから使える状態にデプロイする ・継続的にMLモデルをリリース出来るデプロイパイプラインを作り、改善していく ・新商品の発売に伴ってMLモデルを継続的に改善・拡張していく ・MLモデルのパラメータのチューニングなどの改善を進める ・アプリケーション側との連携に伴う開発を適切に他チーム（非エンジニア含む）とコミュニケーションを取りながら進める ・機械学習エンジニアチームの組成・リード ・機械学習に利用するデータの集計 ・ELT/ETL処理などのデータパイプライン ・データレイクまわりの整備

作業内容 アジャイル開発プロジェクトにおいて、お客様のデータを活用した機械学習モデルの開発、システム導入やデータを活用した最適化システムの構築を行っていただきます。 具体的には ・車両の到着時間予測 ・在庫管理最適化 ・需要予測 をテーマとした、機械学習モデルの構築と最適化アルゴリズムの構築を行うチームの一員として活動していただきます。 また、必要に応じて、以下の業務を行なっていただきます。 ・顧客との折衝や仕様検討 ・スクラムイベントへの出席 ・会議のファシリテーション ＜備考＞ フルリモート相談可能 ＜基本時間＞ 10：00～19：00

作業内容 アジャイル開発プロジェクトにおいて、お客様のデータを活用した機械学習モデルの開発、 システム導入やデータを活用した最適化システムの構築を行っていただきます。 具体的には ・車両の到着時間予測 ・在庫管理最適化 ・需要予測 をテーマとした、機械学習モデルの構築と最適化アルゴリズムの構築を行うチームの一員として 活動していただきます。 また、必要に応じて、以下の業務を行なっていただきます。 ・顧客との折衝や仕様検討 ・スクラムイベントへの出席 ・会議のファシリテーション