PyTorchのフリーランス案件・求人一覧 | 13ページ目

作業内容 資産運用系アプリ開発にデータエンジニアとして携わっていただきます｡ 具体的には以下の作業を想定しております。 　- データ活用をスムーズに行うためのデータ基盤開発やETL処理の実装 　- データを活用した機能開発(e.g. レコメンド開発)

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 ■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 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 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 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 【会社概要】 広告プラットフォーム事業やマーケティングSaaS事業などを国内外に展開している企業です。 【募集背景】 AIエージェントにリアルタイム電話通話機能を実装する VoIP/SIP専門エンジニアを募集します。 [具体的な業務内容] - AIエージェントの音声通信システム設計・開発 - SIPベースの音声通信基盤の構築・運用 - リアルタイム音声ストリーミング処理の実装 - 音声システムとAIシステムの連携インターフェース開発 - 音声品質の最適化と安定したサービス提供のための技術実装 - 技術スタック 　- Python 　- 音声通信技術(SIP, WebRTC) 　- 音声処理技術(Whisper, LLM, Pytorch) 【働き方】 週3日出社、週2日リモートワークのハイブリッド勤務となります。 【チーム体制】 4つのコア機能開発チームが存在しており、約50名ほどエンジニアが在籍しています。 【このポジションの魅力】 - 最先端技術に触れる機会: Generative AIやLLMなどの最新技術に触れ、技術的な知識を深めることができます。 - クリエイティブな環境: 自由な発想でプロダクトを設計・開発し、ユーザーフレンドリーなプロダクトを提供することができます。 - 成長機会: 急成長中のスタートアップで働くことで、キャリアアップのチャンスが豊富にあります。 - チームの一員としての貢献: 小規模なチームで働くことで、自分の意見やアイデアが直接プロダクトに反映されるやりがいがあります。

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 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手通信事業者様向けのモバイルペイメント関連業務において、加盟店管理をはじめとした業務プロセスの効率化・自動化を目的とし、生成AIを活用したPoCおよび実運用レベルのシステム開発を推進いただきます。 業務部門・AIコンサルタント・開発チームの間に立ち、DifyやCursorなどの最新ツールを活用しながら、PoCから開発、リリースまでを短いサイクルでご対応いただきます。 主な業務内容は以下の通りです： ・生成AIを活用した業務効率化の企画・設計・実装 　- 例：Difyによる加盟店審査業務の自動化PoC～本導入 　- 例：Cursor等を活用したプロジェクトマネジメント業務の効率化 ・必要に応じたLLMモデルの最適化・チューニング ・アプリケーションプロトタイプ開発（バックエンド～フロント含む） ・AIコンサルタントや業務部門との連携・仕様調整支援 ・PoC段階から基盤・データ連携・フロント構築までの一貫対応 ・効果測定（KPI設計・評価） ※一定の生成AI基盤は整っておりますが、必要に応じて改善等が発生いたします。 ※検証・開発・リリースを短期間で繰り返すスタイルです。 備考： ・2025年5月～参画可能な方を優先いたします ・終了時期は未定ですが、複数案件が並行しており長期継続の可能性がございます ・クライアントのセキュリティ要件により、貸与PCをご利用いただく場合がございます

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 特定業界における企画プロセス全体をAIで支援するプロダクトに関する開発案件でございます。リサーチから企画立案、検証、提案に至るまで、AIが一貫してサポートする仕組みを構築しております。 現在は社内PoCフェーズで、プロダクトは12の機能モジュール（例：Researchモジュール、Predictモジュール等）に分けて設計されており、それらを自然言語指示によってフロントUIから統合的に連携させる形を想定しております。 主な業務内容は以下の通りです： ・リサーチモジュールの実装 　- 定量データ収集・分析パイプラインの構築 　- Python／pandasを用いた統計分析処理の実装 　- 分析結果提供用APIエンドポイントの開発 　- データ可視化機能（地図・グラフ等）開発 ・その他追加モジュールの実装（状況に応じて） 　- LLMを用いた定性分析系モジュール開発 　- 必要に応じたデータクローリング処理の実装 ・技術スタック選定・実装 　- Difyプラットフォームでのワークフロー設計とAPI構築 　- LangChainベースのエージェント開発 　- またはFastAPI等を用いたバックエンド構築 ・7月以降のフェーズ2に向けた準備 　- 最小限のフロントエンドUI設計 備考： ・2025年5月より参画可能な方を優先しております ・終了時期は未定ですが、複数案件を含む長期継続の可能性がございます ・年内はPoCフェーズ（フェーズ1を6月末まで、フェーズ2を7月以降に予定） ・プロダクト体制：PdM 2名（メイン1名＋サブ1名）、デザイナーはフェーズ2より参画予定

作業内容 ・現在開発をしている文字認識モデルをプロダクションに組み込むための 　開発業務をお任せします。 ・具体的な例としては、下記になります。 　‐機能開発、文字認識のためのクライアント処理 　‐負荷軽減の仕組みの構築 　‐組み込みに関連する実装ならびにテスト

作業内容 新規プロダクトのコアコンピタンスとなる機能を、 LLMやMLの技術を使い、PoC、R&D、プロトタイプ実装などの工程を経て、 技術検証および社会実装するまでをご担当いただきます。 創業当初よりナレッジマネジメントを徹底の上で建設部材調達の実業を遂行することで、 従来は属人化され取得が困難であった設計図面や仕様データなどのアセットを社内にて保有しています。 これらのデータを利活用し、新たな価値を産出することで、 建設業全体の最適化に貢献することをミッションとしていただきます。 【具体的な業務】 ・生成AI/LLMおよび独自AIを利用したPoC設計、開発 ・社会実装のためのプロトタイピング ・Biz、PdM、PjMとのコラボレーション ・PoCした技術のデモンストレーションと、レポートの作成・プレゼンテーション ・顧客や社内からの設計図関連ニーズの把握と、それに基づく具体的な開発目標の設定 ・機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握 同社は建設業を最適化することを目指すスタートアップ企業です。 建設業全体の最適化を目指しつつ、現在は「建設部材の調達」領域で事業を展開しています。 同社ならではの特徴として、建設部材メーカー機能とITテクノロジー開発機能の両方を備えており、 業界の現場に入り込みながら実務有効性のあるプロダクト開発を推進することを実現しています。 現在、テクノロジー開発部では、社内ナレッジを業界展開する建設ドメインでのVerticalSaaSや、 建設業界に持続的な調達サプライチェーンを構築するためのサプライチェーンマネジメント基幹システムなど、 複数のプロダクトにおいて0→1での企画・設計・開発しています。 ▼正社員切り替え 開発メンバー14名中インハウス2名と少ないため、 参画後に正社員切り替えをご検討いただける方を募集しております。

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 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- 【企業】 弊社は、世界中の全ての人が自分自身のパーソナル人工知能を持つことによって、 労働（ Lavoro）から解放され、 創造的でアーティスティックな営み（Opera） に 没頭することができる世界を実現するための研究開発を行ってい ます。 【業務内容】 LLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CEO・プロジェクトマネージャー・AIエンジニア等と連携しながら、自社LLM（大規模言語モデル）や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ ・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般 ・自社大規模言語モデルにおける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、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等 【環境】 Python / TypeScript / Dart / PyTorch / HuggingFace / SpeechBrain / scikit-learn / Vue.js / Nuxt.js / Node.js / Flutter / AWS / GCP / Azure / Cloud Firebase / Cloud Functions / Zoom / Slack / Google Workspace / Notion / JIRA / AWS / GCP / Azure / Cloud Firebase 【その他】 リモート： リモートワーク可能。 ▼求める人物像 ・労役をなくし創造的な仕事にのみ集中できる世界を1日でも早く実現するというMissionに向けて、スピード感とプロ意識を持って働ける方 ・世界に広げるべき徹底した効率化を常に模索し続けられる方 ・やるべきと決めたことを即実行できる方 ・できないを証明するのではなく、できるに変えるようにアイディアを出し実行できる方 ・高度なビジネスコミュニケーションスキル（ファシリテーション・プレゼンテーション・ネゴシエーション）をお持ちの方 ▼就業時間 10:00～18:00

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- 【企業】 弊社は、世界中の全ての人が自分自身のパーソナル人工知能を持つことによって、 労働（ Lavoro）から解放され、 創造的でアーティスティックな営み（Opera） に 没頭することができる世界を実現するための研究開発を行ってい ます。 【業務内容】 LLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CEO・プロジェクトマネージャー・AIエンジニア等と連携しながら、自社LLM（大規模言語モデル）や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ ・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般 ・自社大規模言語モデルにおける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、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等 【環境】 Python / TypeScript / Dart / PyTorch / HuggingFace / SpeechBrain / scikit-learn / Vue.js / Nuxt.js / Node.js / Flutter / AWS / GCP / Azure / Cloud Firebase / Cloud Functions / Zoom / Slack / Google Workspace / Notion / JIRA / AWS / GCP / Azure / Cloud Firebase 【その他】 リモート： リモートワーク可能。 ▼求める人物像 ・労役をなくし創造的な仕事にのみ集中できる世界を1日でも早く実現するというMissionに向けて、スピード感とプロ意識を持って働ける方 ・世界に広げるべき徹底した効率化を常に模索し続けられる方 ・やるべきと決めたことを即実行できる方 ・できないを証明するのではなく、できるに変えるようにアイディアを出し実行できる方 ・高度なビジネスコミュニケーションスキル（ファシリテーション・プレゼンテーション・ネゴシエーション）をお持ちの方 ▼就業時間 10:00～18:00

作業内容 ・大手企業にて、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頂きます。 ・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（React、TypeScript） 　-AWS Lambda（Python） 　-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（Swift、Kotlin、Flutter） 　-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 ・大手企業にて、医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　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。 ・主な業務は下記の通りです。 　-SPAの設計と開発（React、TypeScript） 　-AWS Lambda（Python） 　-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（Swift、Kotlin、Flutter） 　-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 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 ■業務内容 小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するSaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。 【開発環境】 フロントエンド：React.js, Next.js, TypeScript, Apollo, MUI バックエンド：Node.js, TypeScript 機械学習：Python, PyTorch, MLflow API：GraphQL, REST クラウド：AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 認証：Cognito データベース：PostgreSQL, Amazon DynamoDB CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild IaC：AWS CloudFormation 利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket

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 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

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 TensorFlow, PyTorch, Keras

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 【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 ・画像AIソリューションの設計・開発及び個別改修を担当します。 ・各種ドキュメントの作成も含まれます。

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

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 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 ソースコードの分解と修正を対応いただきます。