PyTorchのフリーランス案件・求人一覧 | 12ページ目

作業内容 概要： 業種問わず、画像認識を活用した業務改善サービスを顧客へ提供されている会社です。 具体的には自社構築したAIサービスをjetsonへデプロイし、導入先のラインへ組み込みを行っています。 当サービスをPOC～実運用までの工程において内製化を目指していますが、ナレッジが足りていない状況です。 業務内容： 顧客ごとのアーキテクチャ仕様書作成及び、提案内容のバリエーションを提示いただけるエンジニアリングアドバイザーを探しております。 基本設計～テストの手を動かすフェーズは社員側で対応します。 内製化を目指すために社員へ仕様書の作成方法や留意すべき点を説明、QA対応をお願いします。 内製化が進めば、社員側で作成した仕様書の壁打ち業務、QA対応に移行していく想定です。 開発環境： Python、Pytorch サービス提供先の環境によってC++, C#などのWindowsアプリケーションの構築（コンバート）が必要 体制： PM　1名 データサイエンティスト　2名 フロント/バックエンドエンジニア　1名 稼働時間イメージ： 週1回のmtg　2時間/回 説明資料作成で4～8時間/週

作業内容 ・医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　場合によっては本開発まで、フルスタックな立ち位置で 　携わっていただきます。 ・PoCや本開発を進める中で、必要があれば、シリコンバレー、 　ラボ、ベンチャーと協業することもございます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-SPAの設計と開発 　-サーバーレス構成のマイクロサービスの設計と実装 　-ネイティブアプリの設計と開発 　-モック段階からの機能実装アイデア出し 　-WebGLを用いたグラフィク開発やIoTデバイスを用いた開発 　-AIモデル開発、アルゴリズム選定、アノテーション、チューニング 　-テスト ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 R&D部門のAIリードエンジニアとして以下業務をお任せします。 自社大規模言語モデルの研究開発 機械学習に関連する応用研究開発およびソフトウェア開発 PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント プロダクト開発チーム及びビジネス部門との仕様調整 仕様調整、課題提案、QCD調整などのクライアントとのコミュニケーション など ※提案から運用までのフェーズにおいて、顧客のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、顧客と共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値ある方向に推進いただきます。 【技術環境】 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 ※他の技術の社内導入も歓迎いたします

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてプロジェクトマネージャと連携しながら、 実践的かつ最適な技術の選定・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ ・音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発 ・開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入 ・音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 ・国際会議、論文などによる技術調査 ・モデリング設計やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 等 ≪技術環境≫ 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 ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 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、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。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃり、 AIエンジニアとして、さらなる基礎研究や応用研究の拡大・推進を通じて、 既存の音声認識モデルの改造ではなく、自社モデル生成の研究開発を推進いただける方を募集していらっしゃいます。

作業内容 例1：図面解析 パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う 図面からの自動情報抽出図面の高解像度処理類似図面検索図面からの自動工程分解図面からの自動設計ミス検出 例2：サプライチェーンデータ分析 発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。 課題設定と仮説構築社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発 【開発環境】 利用言語: Python, Rフレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colabコミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

作業内容 ・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務 ・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証 ・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見 　- 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定 　- 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得 　- 上記実装を用いた精度評価実験 　- 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告 ・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証 　・社内関連部門と連携した、新技術の商用化 　・外部研究機関との連携プロジェクトの主導 　・論文発表等のアウトリーチ活動 ・新技術の研究・開発　など 【技術環境】 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 ※他の技術の社内導入も歓迎いたします 【組織】 R&D部門への配属を予定しております。 R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

作業内容 クライアントでは「商品名○○」など、クライアントの提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システム「●●」を運用しております。 今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。 クライアントのデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 技術環境 ＜プロダクト開発部＞ 言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js 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 プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜R&D部門＞ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn

作業内容 同社が提供されている各種サービスをひとつのIDで使用できる 自社統合管理システムを運用していらっしゃいます。 今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、 統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。 具体的な業務内容は、以下となります。 ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 ≪開発環境≫ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 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、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。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃるなかで、 様々な種類・形式のデータを取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、 この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアを募集していらっしゃいます。

作業内容 ■概要 　「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援 ■工程 　2023/02~2024/03：概念設計、（研究の）要件定義 　2024/04~2024/06：信用スコアリング機能試作開発準備 　2024/07~2024/11：信用スコアリング機能試作開発（評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し） 　2024/12~ ：信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価 ■業務内容 ・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント（機能）である、多様な環境の多様なデバイスからコンテキスト情報を収集するETL機能の研究開発の支援 　- （主要な作業）方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価 　- （発生可能性のある作業）評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新 　　　 ※追加や変更が発生する可能性あり ※重視する点を★としています 　AIフレームワーク ：★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補 　コンテキスト収集用途 ：★Fluentd★ FluentBit 　プログラム言語（メイン） ：未定 　プログラム言語（採用可能性あり）：Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け 　DB（Tobe） ：★YugabyteDB等のNewSQLが候補 　DB（単一環境での試作段階）：PostgreSQL, MySQLほか（こだわらない） 　DPU ：NVIDIA BlueField-2 DPU 　OS ：AlmaLunuxほか 　その他開発に利用するツールや環境：Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか

作業内容 ソーシャル経済メディアを運営しているお客様の案件になります。 機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、お客様が展開する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。 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 同社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、 CTO・プロジェクトマネージャー等と連携していただきながら、以下業務をお任せいたします。 ・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般/プロンプトエンジニアリング ・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発 ・PoC および PoC によって実行確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 ・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント ・他部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等 ≪開発環境≫ 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 ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 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、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。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃり、 自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、 自社大規模言語モデルの開発推進および、より効率的な活用の実現に向けて、 同社事業を推進してくださる方を募集されていらっしゃいます。

作業内容 MLエンジニアが開発した機械学習、深層学習のアセットを容易にデプロイし、 スケーラブルなWebAPIとして提供するためのプラットフォームの設計・実装をご担当いただきます。 実装にあたっては自身での実装の他、チームメンバーのコードレビューも行っていただきます。 機能拡張の方向性についてはユーザーとの対話を元に、プロダクトマネージャーやTech Leadと協議しながら決めます。本ポジションの方にも、実装のみならず機能拡張の方向性の議論にも積極的に参加していただけます。

作業内容 MLエンジニアが開発した機械学習、深層学習のアセットを容易にデプロイし、 スケーラブルなWebAPIとして提供するためのプラットフォームの設計・実装をご担当いただきます。 実装にあたっては自身での実装の他、チームメンバーのコードレビューも行っていただきます。 機能拡張の方向性についてはユーザーとの対話を元に、プロダクトマネージャーやTech Leadと協議しながら決めます。本ポジションの方にも、実装のみならず機能拡張の方向性の議論にも積極的に参加していただけます。

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お任せいたします。 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る案件です。

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 　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 【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 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。