PyTorchのフリーランス案件・求人一覧 | 11ページ目

作業内容 機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、クライアントが展開するB2B SaaSプロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。 どのプロダクトにおいても、自社で収集、保有する経済情報コンテンツ（各種企業情報やアナリストレポート）をはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、プロダクトの価値を高める挑戦を続けています。 私たちは機械学習モデルをプロダクトとしてデプロイし、ユーザに価値を届けることに重点を置いています。モデルのチューニングによって精度を追い求めるだけではなく、データの蓄積から学習パイプラインや精度改善のループ構築、予測APIの提供までの全てを一気通貫で設計、実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練・デプロイパイプライン構築、API開発といった一連の開発業務が主となります。ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、最先端の学術理論を取り入れながら、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

作業内容 エンジニア組織の構築とパフォーマンス最大化を目指し、 エンジニア組織の全責任を担っていただくCTO候補を募集します。 CTOとして、ミッション・ビジョンの実現に向け事業目標にもとづいた開発をリードするとともに、 エンジニア組織全体のマネジメントを掌握していただきます。 会社全体および事業の永続的な発展を目指すべく、 エンジニア組織・開発チーム等の技術陣を牽引し、 主に弊社プロダクト開発および受託・研究開発の推進とエンジニア組織の組織作りを担っていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・技術面からの経営戦略に関する意思決定 ・AI GIJIROKU／AIコールセンター／altbrain／clone.devなどのプロダクト開発全般および開発メンバーのマネジメント ・弊社受託開発案件、PoC案件に関するマネジメント全般 ・弊社R&D成果物や先端のAI技術を駆使した新プロダクトやAIの企画・開発 ・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みの設計と実行 ・エンジニア組織のマネジメント（技術選定・人材育成・採用 等） ＜R&D部門＞ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket 開発管理：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜プロダクト開発部＞ 開発言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js ※データベース以降はR&D部門と同様 ※他の技術の社内導入も歓迎いたします ＜組織＞ 技術部門への配属を予定しております。 技術本部は『プロダクト開発部』『R&D部』（合計約20名程度）で構成されております。 プロダクト開発部やR&Dチーム、受託開発チームのマネジメントをメインでご担当いただく予定です。

作業内容 既存のDeepLearning学習ツールで行えている「物体検出」「異常検知」に加え、 「Classification」「Segmentation」も扱えるようにするために機能追加を行う。 DeepLearningFWはPyTorchを利用。

作業内容 農業系LAI簡易推定について植物の葉っぱの面積を画像認識で測る画像系AIモデルを開発するプロジェクトに参画していただける方を募集しています

作業内容 生成AIを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。

作業内容 【概要】 ・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析 (中期でLLMモデルが必要と想定している） ・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価 【ポジション】 ・データサイエンティスト ・データエンジニア

作業内容 【概要】 ・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当 ・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的 ・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発 ※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション 【業務内容】 ・技術開発 -機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 -技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施 -モック開発 ・組み込み -モック開発からシステム開発へのブリッジ -実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト 【環境】 ・Python、Javascript、Typescript ・Azure、AWS ・postgresql ・github

作業内容 　書き起こしデータの検索機能や画像処理を用いた、 　深層学習（ディープラーニング）による画像検索機能などの機能のエンハンスや新機能の設計、 　本番環境への実装をリード的な立場で担っていただきます。 　《具体的には》 　深層学習（ディープラーニング）を活用した新機能の本番実装　 　機械学習チームのマネジメント

作業内容 機械学習エンジニアとして、開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。

作業内容 AIヘルスケアアプリの開発エンジニア 大手建設会社の新規事業案件

作業内容 ・AI新要素技術およびAI汎用技術の研究開発に携わっていただきます。

作業内容 既存のDeepLearning学習ツールで行えている「物体検出」「異常検知」に加え、 「Classification」「Segmentation」も扱えるようにするために機能追加を行う。 DeepLearningFWはPyTorchを利用。

作業内容 既存のDeepLearning学習ツールで行えている「物体検出」「異常検知」に加え、 「Classification」「Segmentation」も扱えるようにするために機能追加を行う。 DeepLearningFWはPyTorchを利用。

作業内容

作業内容 ソースコードの分解と修正を対応いただきます。