PyTorchのフリーランス案件・求人一覧 | 6ページ目

作業内容 ■同社について 大学受験向け予備校や中学受験向け進学塾など教育事業を行う日本最大規模の企業です。 ■業務概要 AI教育に関する学習コンテンツの開発と業務効率化を進めています。 現在、Python（Django）を使用したバックエンドと、Reactを使用したフロントエンドのAIアプリケーションを開発しています。 今回の募集では、AIデータサイエンス領域を中心に担当していただける方を求めています。具体的には以下の業務を担当していただきます。 ・AIモデルの設計・開発・評価 ・自動採点システムの精度向上のためのデータ分析とアルゴリズム開発 ・機械学習による成績評価システムの改修および精度向上 ・データの収集、前処理、および解析 ・フロントエンドおよびバックエンドチームとの協働 ・協力会社との連携およびコミュニケーション など ■組織体制 社員：5名（PM/AI担当/バックエンド/フロントエンド/インフラ） 業務委託：3名（バックエンド/フロントエンド/AIデータサイエンス） 協力会社：1社10名程（フロントエンドやデザインがメイン業務） ■プロジェクト背景 AIを活用した自社アプリケーションの開発を進めるため、社内でプロトタイプを作成しましたが、今後より速く高品質なアプリケーションを開発するため、協力会社との連携をしプロジェクトを進めております。 ■人材募集背景 同社では現在、AIを活用したアプリケーションをアジャイルで開発しております。今後も、RAGや自動採点の精度向上、機械学習による成績評価システムの改修といったキーワードを始めとして、様々なプロダクト開発を予定しています。つきましては、今以上に速く高品質なアプリケーションの開発を目的に人材を募集します。

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 ■概要 機械学習・LLMを活用したアプリケーション開発のプロジェクトリーダーとして、技術面からこの領域全体をマネジメントしていただきます。 チームメンバーのほか、ビジネスサイドのメンバーとも連携しながら、プロダクトの価値と信頼性を高める重要な役割を担います。 ■具体的な業務内容 ・LLM、機械学習、自然言語処理を活用したアプリケーション開発のマネージメント ・ビジネス的な要件に基づく実践的なタスク設定、評価データの構築、オフライン・オンライン評価の実施と改善 ・ビジネス側との議論を踏まえた、技術的な視点でのプロダクト企画のサポート ・プロダクト内、および金融機関の独自データ活用を軸に踏まえた技術的な中長期戦略の立案 ■開発環境 ＜開発言語＞ 　・Python 3 ＜フレームワーク・ライブラリ＞ 　・FastAPI、各種LLM API（Gemini, Open AI, Azure Open AI） ＜インフラ・実行環境＞ 　・クラウド：AWSをメインにGCP, Azureも必要に応じて利用します 　・コンテナ：Docker ＜開発・業務支援ツール＞ 　・ソースコード管理: GitHub 　・CI/CD: GitHub Actions, CircleCI 　・モニタリング・エラー監視: Datadog, Rollbar 　・AIコーディング支援: GitHub Copilot 　・LLMの業務利用: Gemini, Notebook LM（Google Workspaceによる法人契約） 　・タスク管理: Jira 　・コミュニケーション: Slack, Chatwork, Google Workspace ＜エディタ＞ 　・VSCode, Cursor など、使い慣れたエディタを申請により柔軟に選択可 同社では、金融機関向けSaas型ビジネスマッチングシステムのを行っております。 現在事業は成長期を迎え、プロダクトに対する期待も高まっています。 その期待に応えるべく、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した金融機関向け業務効率化の機能開発を、技術面で牽引できる方を募集しております。 技術面はもちろん、社内外のステークホルダーと連携しながら一気通貫で関わり、この領域の立ち上げを共に推進していただける方をお待ちしています。

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。

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。

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。

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。

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 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。

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。 ＜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 ・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 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 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 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 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 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 【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 ・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 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 ◇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 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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- 案件概要：画像生成における開発業務支援 案件内容：画像生成基盤の社内展開 　　　　　広告配信における画像生成適用(レイアウトの自動生成など)

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。

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 AIの画像分類や認識モデル開発および周辺のデータ整理やシステム開発をお任せいたします。

作業内容 機械学習モデルの作成および評価OS： Windows、Linux 開発言語： Python フレームワーク等： Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、Mecab、BERT 等

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 -------------------------------- ◆案件：AISaasサービスのAIエンジニア ◆補足 ・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。 【業務概要】 ・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。 【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。 【就業形態について】 現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。 週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

作業内容 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 ＜関わるサービス＞ 登録データを元にAIやスタイリストがマッチングを行い、コーディネイトされたお洋服を一式発送するサービスです。 ＜具体的な業務内容＞ 上記サービスにおける機械学習支援を担当していただきます。 ・機械学習モデルの設計/開発と運用 ・データの可視化や解析基盤の構築や運用 など

作業内容 電力（発電・需要・価格）の予測を行うAI、および周辺機能の開発

作業内容 【大規模言語モデルのスマホ搭載調査】 顧客開発の大規模言語モデルをスマホに搭載できるように変換し、 スマホ上で動作できるかを検証し、レポートを作成いただきます。 本案件は【首都圏】にお住まいで【週５日勤務】が可能な方限定となります。

作業内容 【業務内容】 内視鏡AIクラウドソリューションの開発 【担当】 【製品部門】クラウドソリューションアーキテクト 【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

作業内容 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いただきます。 CSOやプロジェクトマネージャー等と連携しながら作業を進めていただきます。

作業内容 ■業務内容 設計、実装、テスト

作業内容 工場で医療系機器を製造するにあたり、部品等の画像を解析し、検査を実施する機械学習アプリを埋め込んだシステム開発をお願いいたします。 ＜開発環境＞ ・Windows ・Docker ・JIT

作業内容 機械学習を用いた予測技術開発（医療系サービス） ・学習・評価用データ（教師ラベル、被験者情報、脳波データ対応）の作成管理 ・ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 ・機械学習を用いた脳波AIモデル（分類、回帰）構築とその評価 ・解析レポートの作成 ・開発したAIモデルのコンテナ化開発（仕様作成、プロトタイプ開発、デプロイ）