PyTorchのフリーランス案件・求人一覧 | 3ページ目

作業内容 ・エンタープライズ向けAI SaaSサービスを展開されている企業様になります。 ・PoCエンジニアとして、NLPのマッチングや顧客向けにプロトタイプを開発に携わって頂きます。 ・具体的にはリサーチ業務や読んだ文献をからコードに落とし込みプロトタイプの設計や開発等に携わって頂きます。 【参画メリット】 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。 【勤務形態】 ・出社した際にはエンド様から出社手当の支給がございます。 ・スキルによってはフルリモートの参画のご相談も可能ではございます。 　　　 -◆主な開発環境・ツール 言語：PythonFW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

作業内容 分散連合学習フレームワークの開発を行います。

作業内容 ■業務内容 同社では呼吸・睡眠領域の既存事業を行っており、 Webアプリにおける学習させるデータを取り直す作業を行っていただきたいです。 新たに取り直すのは同社で行いますので、 取得した音声波形データの加工をお願いしたいです。 (SQLやETLツールができたら尚よしです) 具体的には ①正解ラベルつき音声データの加工プログラム作成とテスト └周波数フィルタ処理、特徴量抽出、学習用データの加工調整等 ➁機械学習モデルの検証用プログラム作成とテスト └アルゴリズム検証用プログラム開発、モデル性能評価と改善作業 ③機械学習モデルの実環境テストとモデル再学習 └アルゴリズム性能・再現性向上の為の検証用データ収集とモデル再学習作業 ・メンバー：3名（PM、PMO、実務担当者） ※実務担当者様と一緒に作業していただくイメージです。 ・参画スケジュール：即日～9月末 ※10月のローンチを予定しております。 ■募集背景 同社では2024年2月から現在までver.1.0の開発を進めておりますが、 当初予定していたものと比較すると結果が芳しくなく、 分析・解析したデータをデータサイエンティスト視点で より深く考察できる方に入っていただき、Ver1.1のローンチに向けて開発を進めていただきたい次第です。

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 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 ■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 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜技術環境＞ 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure 等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜基本時間＞ 10：00～18：00

作業内容 ・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

作業内容 ・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

作業内容 ・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace 【特徴】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

作業内容 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜技術環境＞ 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜基本時間＞ 10：00～18：00

作業内容 ・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace 【特徴】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

作業内容 深層学習を利用した行動分析やグラフ学習の実装と評価【環境】 OS： Windows、Linux 開発言語： C、C++、Python フレームワーク等： Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、Mecab、BERT 等

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜具体的な業務内容＞ 機械学習ライブラリの組み込み開発 関係者との議論を通じた技術の提案及び導入 国際会議、論文などによる技術調査 ライブラリ開発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 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

作業内容 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

作業内容 モデル構築　データ分析作業の解説

作業内容 ・画像認識プロダクトに関連したモデル開発及び、周辺のデータ整理やシステム開発をご担当いただきます。 ・ディープラーニングのアルゴリズムをC++に移植、応用開発もご担当いただきます。

作業内容 人工知能・データマネジメント・自然言語処理における開発をご対応いただきます。 ＜備考＞ フルリモート ＜基本時間＞ 10：00～19：00

作業内容 物体検出AIの開発案件となります。 Python、Pytorchを使用した開発業務を行っていただきます。

作業内容 【業務内容】 クラウドパッケージ向け内視鏡診断支援AIアドオン機能の開発 【担当】 【製品部門】クラウド向けAIエンジニア 【開発環境】 クラウド環境: AWS, GCP, Azureなど 言語 : Python/C＋＋など フレームワーク : PyTorch/TensorFlowなど コミュニケーション: Slack, Chatwork, Trelloなど 計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー その他: Jenkins, Redmine, Docker, Kubernetesなど ※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です

作業内容 自社サービスから得られる大量の音声や画像などからマルチモーダルAIに取り組んで頂きます。メインは、アルゴリズム設計、開発、展開などAIの実装部分を担いますが、プロダクト開発で必要と思われる役割は幅広く関わって頂きます。 また、大学や外部パートナーとの共同研究を行うメンバーとしても人事領域における先端分野で活動いただく可能性があります。 【関わる領域】 ・コンピュータビジョン ・音声解析 ・自然言語処理 ・マルチモーダル解析 【利用技術】 言語：Python ライブラリ：PyTorch

作業内容 ・音声認識アルゴリズムの開発 ・データ収集と前処理 ・モデルトレーニングとチューニング ・音声認識エンジンの開発 ・言語処理と自然言語処理 ・システムインテグレーションとデプロイメント ・テストと評価

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜具体的な業務内容＞ ・機械学習ライブラリの組み込み開発 ・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入 ・国際会議、論文などによる技術調査 ・ライブラリ開発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 など クライアント分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発を推進いただける方を募集致します。 クライアント社内でも重要なプロジェクトとなり、優先度が高い案件でざいます。 ※英語話者であれば日本語力がN1以下でも検討可能です。

作業内容 Pythonを使用したAIエンジニアの募集案件となります。 ディープラーニング、画像処理等に関連した業務をご担当いただきます。

作業内容 ・Pythonを用いた、AI/特定画像認識アプリ開発に携わっていただきます。

作業内容 ■概要 動画を解析し、3Dモデルを作成し、モデルに対して点数等を表示させるサービス開発のデータサイエンティストを担当いただきます。■業務 ・論文読解・データ処理、分析、モデル設計構築 ・上記に付随するドキュメンテーション■環境 Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender

作業内容 内容　　 エンド企業にて開発・運営をしております、 　　　　　主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業での 　　　　　メンバーとして、Pytorch, TensorFlowを用いたAIアルゴリズムの 　　　　　開発・検証、AIアルゴリズムの画像処理アプリケーションへの実装を 　　　　　メインにご担当いただきます。 　　　　　現行のサービスのブラッシュアップも含め、 　　　　　0ベースで新しい事へも挑戦できる現場です。 場所　　 八丁堀（フルリモート） 環境　　 Python,Go,TypeScript,C++,Vueなど 期間　　 4月〜長期 ※開始時期相談可能 勤務　　 9:00~18:00（フレックス応相談） 面談　　 1回 備考　　　 ・私服勤務可能 　　　　　 ・リモート勤務あり

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 【企業概要】 医療分野の画像診断AI（人工知能）を開発しています。 「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。 当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。 【募集概要】 内視鏡AIの製品開発に関連した画像分類・認識モデルを作成するためのモデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発 【利用技術】 Python (PyTorchを元にして、torchvision, pytorch-image-models, mmcv(mmdetectionなど), visslなどを利用します)

作業内容 ◇業務内容： ・研究論文の調査 ・新規モデルの実装/検証/最適化 ・モデルの学習・最適化 ・データ管理 ・AIアプリの開発 ・GitHub / Paper with Code 等のサイトから研究論文を調査 ・新規モデル及び手法の実装を行う ・データ収集次第逐次アップデート ◇具体的な業務内容： ・データ調達 当社のデータチームと連携を取り、データを作成します。 アノテーション要件作成・前処理が含まれます。 ・映像解析モデルの開発 論文を調査して、最もビジネス要件に合ったAIモデルを選びます。 テストデータを使って、学習させつつ選定することもあります。 ・AIモデルの実装 モデルをビジネス要件に合うように学習し、デプロイします。 デプロイ後に速度や精度を最適化します。 ・精度改善 実務運用での課題点を洗い出し、モデルをアップデートします。 ◇使用しているツール： ・python (pycuda, cupy, numpy, pandas) ・tensorflow ・pytorch ・TensorRT ・ONNX ・C++ (コード解読) ・AWS (EC2 / S3) ・CVAT ・fiftyone

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ≪具体的な業務内容≫ ・機械学習ライブラリの組み込み開発 ・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入 ・国際会議、論文などによる技術調査 ・ライブラリ開発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 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 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らっしゃいます。 本ポジションは、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、 同社分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組込開発を推進いただける方を募集していらっしゃいます。