機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 10ページ目

作業内容 ・データサイエンティストとして、下記作業をお任せします。 　-脳波AIモデル構築及び脳波データ解析 　-脳波データ解析基盤の構築 　-ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 　-統計解析（分散分析）、機械学習モデル構築（画像分類課題、回帰予測） 　-解析結果のサマリレポートの作成 　-業務を高速且つ効率的に進めるAI開発基盤の構築 ・開発環境は以下になります。 ■使用言語 [開発] Ansible(on-premisses), Terraform(AWS/GCP), Serverless Framework(AWS), Python(Server), Go(Server), Kotlin(Android), C++(Android) [解析] Python, R, MATLAB ■使用ツール、フレームワーク 開発：Docker, Git 開発(Cloud)：AWS Lambda, AWS Fargate 解析：Kubeflow Pipelines, MLflow, JupyterLab, R-Studio, MATLAB, SPSS Statistics 解析(機械学習)：H2O-3, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 解析(Cloud)：GCP Vertex AI, GCP AI Platform

作業内容 以下の作業を担当していただきます。 ・まずは教育業界向けのAIシステムにおける、バックエンド及びMLOps部分の設計・実装を担っていただきます。 ・一定期間後には他AIシステムや、様々なPJへの異動も見据えて総合的に技術力を高めていっていただくことも想定しております。

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 ・Python、AWSを用いたHR事業向けアルゴリズム開発実装案件に携わっていただきます。 ・主に下記業務をご担当いただきます。 　-レコメンデーション施策をバッチ、APIなどにて提供 　-設計以降(要件定義からご経験あるとベスト)

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！ 【主に行う業務】 HR系企業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。 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、実装開発を行っていただき、 各種レコメンデーション施策を、バッチ、 APIなどにて提供するまでの流れを想定しています。 【開発環境】 Python、SQL、ShellScript Docker AWS 【求める人物像】 ・勤怠/健康状態に問題がなく、中長期的に業務に携わっていける方 ・コミュニケーション能力のある方 ・ハウスルールなど遵守しつつ業務を遂行できる真面目で責任感のある方 【作業工程】 要件定義~運用保守 【場所】 リモート可/東京駅or五反田駅 ※フルリモートですが、初日のみ出社有 ※初日出社が可能であれば地方OK 【勤務時間】 10:00~19:00 【精算】 140-180h 【面談】 2回 【服装】 ビジネスカジュアル ※週5日〜OKの案件です！

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 機械学習エンジニア募集 ・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 ＜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、データ分析 ＜開発環境＞ ・Google Cloud Platform ・Python ・Jupyter notebook ＜備考＞ ※掲載金額は週5日稼働の金額です

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 内容： 教育業界向けのAIシステムにおける、 バックエンド及びMLOps部分の設計・実装を担っていただきます。 一定期間後には他AIシステムや、様々なPJへの異動も見据えて総合的に技術力を 高めていっていただくことも想定しております。 開発環境 言語：Python, SQL(BigQuery) フレームワーク：Flask(API)等 データベース：BigQuery, MySQL, 他 ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：Jira 情報共有ツール：Slack, Confluence インフラ：GCP, AWS 場所：本郷三丁目 ※フルリモート相談可 時間：10:00～19:00 期間：10月～ ※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。 -------------------------------------------------------- ・40代以上の方 ・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 ・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 ■業務内容 ∟プロジェクト概要 Amazon SageMakerを使った機械学習（ML）予測モデルの構築 ∟プロジェクト詳細 別ツールにて予測モデルの構築を実施しており、 その予測モデルのSagemakerへの移植をお任せします。 ※必要なデータセットや、どの特徴量を使うべきかはクリアになっている状態です。 Sagemakerへの移行と、それに伴って発生する微調整をお願いします。

作業内容 【募集背景】 これまではAI関係のコア部分を社内エンジニアで開発しながら、webエンジニアの部分は開発会社にお願いしていた状況。 しかし、来期(2022年7月スタート)の自社プロダクト強化に向けて、社内のエンジニアの採用を積極的に行っていきたい希望がある。 【現在の採用状況】 ・採用フロー：カジュアル面談、1次、2次(場合によって最終)、3次 ・エージェントや求人媒体は多数活用しているが母集団形成が難しい、かつカジュアル面談で約8割が次のフェーズに進んでいない状況。 ※サーチ型の求人は未利用。 【来期の採用目標】 ・機械学習エンジニア、webエンジニア約10名 ・データアナリスト(モデル構築etc)約10名 を目標 ※変更の可能性あり 【依頼したいこと】 ・エンジニアの採用戦略の企画立案、実行 ・人事担当者の方へ壁打ち、アドバイスを通しての育成 【稼働開始日】 6月末ないしは、7月開始希望。 【働き方】 月12時間程度 ※1週あたり3時間程度(定例ミーティングとslackなどでコミュニケーション)

作業内容 【募集背景】 今後更に「収益をあげることができるDMP」の提供をサービス軸として展開を強化していきます。 よって、わたしたちがIPOを目指す上で重要な事業であるDMP事業と連携し、クライアント様毎の要望に対応し、且つ類推データの精度を向上させるための運用を継続的に展開していくため、データマイニングチームのメンバーを増員するに至りました。 【具体的な業務内容】 ・インフラ構築 ・モデルの構築、本番環境での実装 ・新たなアルゴリズムの開発 ・最新の研究や論文等から情報のキャッチアップ ・リーダーとしてメンバーのマネジメント、チームづくり 【求める人物像】 ・データ解析・分析が好きな方 ・プロダクトやプログラミングを作るのが楽しい方 ・自走できる、能動的に動ける方 ・チームワークを大切にできる方

作業内容 新規プロダクトの開発。既存サービスの医療従事者や病院・クリニックなどの データなどを分析し、製薬会社などが活用できるようなBIツールを開発する。 様々なサイトのオープンデータから施設やドクターの情報(文字データ)を流し込む作業を 行っていく為のAIクローラーを作成中。またデータ収集後のBIツール作成に向けた データ整理。

作業内容 女性向けQAサイト開発に、機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 具体的には以下のような作業が発生いたします。 　-レコメンデーションのモデル開発 　-メンバーとの壁打ち

作業内容 ・要件定義 　クライアントの要件を詳細仕様に落とし込み、 　技術的問題に対しクライアントに解決策を提案できる方 ・サーバー機能開発設計 ・AWSサーバー構築 ・品質管理 　仕様からテスト仕様を策定、テスターへ指示できる方

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 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 データを用いた独自技術の研究開発及び、レコメンドシステムへの実装設計を担当していただきます。

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 某ベンチャー企業にて、自社製小売/卸売業向け AI系サービスのデータサイエンス領域の開発を担当頂きます。 ▼業務内容 各種データから各種指標/統計値の抽出/開発、 機械学習を応用した予測モデル構築/管理を担当頂きます。 ・統計的指標、予測モデルの分析/構築 ・各種指標の開発と管理 ・機械学習による予測モデルの構築 ▼技術環境 O S 　　 ：Linux, Windows 言 語 　　 ：Python D B　　　 ：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換) Cloud　　 ：AWS（ECS, S3, StepFunctions, Lambda, Redshift, Aurora等） 機械学習系：Kedro, MLflow C I　　　 ：CircleCI 監視系　　：Sentry その他　　： GitHub, Slack, CircleCI ▼条件面 時間精算：140H～180H 勤務時間：9:00-18:00 （8H/日 稼働） 最寄駅　：フルリモート/内幸町 / 新橋 （東京都港区） 　　　（状況次第で稀に単発出社発生の可能性有） 休　み　：土日祝 PC貸与 ：無　※貸与希望の方は対応いたします 服　装　：私服OK 面談回数：1回（web） ※週5日〜OKの案件です！

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 位置情報データ分析を中心にスキルに応じてロジック開発もご担当していただきます。

作業内容 ■募集背景・課題

作業内容 ■募集背景・課題 PJの拡大に合わせて、リソースが不足しておりご支援いただける方をお探ししております。 ■業務内容 同社が大手建設業の企業様より直接受託されているAIシステムの構築をお任せ致します。 工事現場における監督者が効率的に管理をすることができる映像認識AIシステムの開発PJとなりますが、 同社AIエンジニアが組まれたAI周りのシステム化をお任せ致します。

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 内視鏡データ(動画)を管理するデータベースシステムの開発を中心に、次世代の内視鏡AIの開発の基盤となるサーバーシステムの開発をご担当いただきます。 主な内容としては ・動画データベースシステムの開発・整備 ・動画データとカルテ情報を紐づけた症例情報の管理システムの開発・運用 ・アノテーションツール/サービスの開発・運用 データセンターの環境はCPUサーバー2台(ストレージ500TB)、GPUサーバー2台(DGX)で、LinuxサーバーでオンプレミスでKubernetesの環境を整備しています。ストレージサービスはRook(Ceph)を検討しています。社内サービスはPythonをメインに開発しております。 【求められる成果】 内視鏡動画は1検査5分で10GB程度の大容量の動画となります。施設からHDDで受け取ったデータをサーバー上で効率よく管理し、動画によるAIの開発体制を作ることが目標です。 【このポジションの魅力】 ・オンプレミスでありながら、1PB級のデータベースを作成することを標榜しており潤沢なシステム予算があります。また医療データであるためセキュリティ等に配慮してシステム開発する経験が得られます。 ・機械学習に興味のある方はその知見や経験を得る事も可能です。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装 【企業概要】 マーケティング効率化SaaSを提供するスタートアップ企業です。 この1年で顧客数は約2.5倍、従業員数は約3倍の95人に拡大し、事業・組織ともに急成長しています。 【業務内容】 ・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 【推しポイント】 ・モダンな技術を取り入れており、技術選定も柔軟に行える ・日本有数のデータトラフィックを扱うプロダクトに携われる ・CTOがW3CのAdvisory Committeeのメンバーに選出されています ----------------------------------- 【開発環境】 ・Google Cloud Platform(BigQuery, CloudRun等) ・Python ・Jupyter Notebook ※その他、PoC推進や論文の再現性確認、手法の実験等にて各種ライブラリを利用することはありますが研究開発のスコープにおいては使用技術の制約はございません。 ----------------------------------- 【ポジションの魅力 / やりがい】 ・機械学習のバックグラウンドがあるCTOがMLチームを今後も管掌していくため、ML独自の課題に理解が深く、働きやすい環境があります。 ・本ポジションは中長期的な課題解決やPublicationによるブランディングを担うリサーチサイエンティストの募集ですが、本人の希望によりリサーチ業務7割、機械学習エンジニア業務3割のように担当するプロジェクトによりデータ分析案件に携わるロールを兼任することができます。 ・MLにおける評価性能の多寡が弊社サービスを導入いただいている顧客のビジネス成功に大きく影響を与えられるため、様々な機械学習の手法が直接事業成果につながることを肌で実感できる環境があります。

作業内容 ■募集背景・課題 事業規模の急速な拡大に伴い、画像分析事業においてAIシステム開発のプロジェクトマネージャーまたはプロジェクトリーダーとしてプロジェクトを牽引していただける方を募集します。