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検索キーワード：機械学習
検索結果:808件
| 業務内容：海運業界のクライアント企業におけるデータ分析とDX推進に関する業務。クラウド上のデータウェアハウスサービス導入に伴うPMO業務、データ利活用促進の事例発掘や要件整理、DX推進における課題の提示と提案を行う。データ分析に関するクライアントへの浸透/拡大/文化変革の推進、提案、データアナリスト業務に関するあるべき体制やルール、進め方の提示、上位層との対応、戦略策定や方針決めなどの抽象度の高い議論、アプリ開発に関する要件定義などを担当。担当工程：PMO、要件定義、戦略策定、提案スキル：-データ分析の推進・提案力-データアナリスト業務（ディープラーニング、機械学習等）の知見-上位層とのコミュニケーション力-戦略策定や方針決めに関する議論力-アプリ開発の要件定義経験-複数人チーム（3人以上）のPLまたはPMO業務経験-自走力尚可スキル：-Python実務経験-Streamlit開発・要件定義経験-データモデリング経験-AI関連の開発または要件定義経験-生成AIツールを利用したアプリ開発または要件定義経験-SaaS製品のプロジェクト計画策定・推進経験-DX戦略策定・推進に関する実務経験または知見-海運業に関する知見求める人物像：-主体的に推進し、課題があってもやり抜く姿勢-チームやクライアントに必要な事や課題を常に探索して提案する姿勢-横断的にクライアントとコミュニケー |
| 業務内容：転職・採用支援サービスの開発業務。転職希望者の属性、経歴、希望条件などのデータから適切な求人を推薦するためのモデル構築。面接対策AIの開発も予定。担当工程：モデル構築、アプリケーション開発スキル:必須：-Python-機械学習の知見-Dockerを使ったアプリケーション開発経験尚可：-ビジネスレベルの英語力-CI/CD環境での開発経験その他情報：-業界：情報・通信・メディア-単価：100万円以上-副業参画可能 |
| 業務内容：金融系SaaSサービスに搭載するMLソリューションの開発。データ前処理、特徴量エンジニアリング、機械学習モデルの構築・評価・チューニング、モデルの本番化、運用自動化、新規機能の企画・検討を担当。理論構築からプロダクト開発までワンストップで携わる。スキル:必須：・Pythonを用いたデータ分析、機械学習モデルの開発経験・機械学習の数理的背景知識(統計・最適化など)・SQLや分散処理環境でのデータ処理経験・クラウド環境でのデータ処理経験(GCP/AWS/Azure)・データエンジニアリングの知見・英語のドキュメントが理解できるレベル尚可：・自然言語処理、コンピュータービジョンの経験・MLOps(CI/CDパイプライン)の知見勤務地：リモート勤務業界：金融・保険業 |
| 業務内容：スタートアップ企業でのAI関連開発業務全般。データセットの仕様定義、ニューラルネットワーク設計、学習、評価。映像をインプットにした物体検出と異常検知のAI開発。ニューラルネットワークの圧縮技術など最先端技術を活用。担当工程：データセットの仕様定義からニューラルネットワーク設計、学習、評価までの一連業務の一部または全部スキル:必須：・情報工学系、計算機工学系または理数系の学士号またはそれに相当する経験・ディープラーニングを使った開発の経験・Pythonを用いたデータ解析またはソフトウェア開発の経験・画像解析の開発経験（画像処理、物体検出AI、異常検知AI）尚可：・AIによる外観検査の開発実務経験・機械学習を使用したシステムの開発実務経験・チーム開発経験・Kaggleなどコンペへの参加経験やメダル獲得実績・Tensorflow/PyTorchを用いた開発経験勤務地：フルリモート期間：6月または7月から長期その他：・面談回数：1回・募集人数：1～2名・希望年齢：55歳まで・外国籍：相談可 |
| 業務内容：耕作放棄地活用製品における機械学習モデル開発と改善を行う。衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析のための機械学習モデル開発と最適化。画像処理技術を用いた農地状態分析アルゴリズム開発。データパイプラインの設計及び実装。機械学習モデルの本番環境への展開、運用、評価、改善。担当工程：機械学習モデル開発、データ分析、アルゴリズム開発、システム設計、実装、運用スキル：-Pythonを用いた機械学習モデル開発、機械学習フレームワーク利用経験-クラウドプラットフォームでの機械学習モデルのデプロイ経験-大規模データセットの処理経験-画像処理や地理空間データ分析の経験-GISに関する知識-英語でのコミュニケーション(読み書き)-アジャイル開発経験その他：-単価：最大80万円(スキルにより応相談)-勤務地：東京都-稼働場所：原則テレワーク-業界：情報・通信・メディア |
| 業務内容：特定業界向けの特化型モデル(LLM)の構築支援。継続事前学習、ファインチューニングの技術支援。PoC実施時の環境構築・実装・技術評価支援。学習用データの収集、事前整備。担当工程：LLMの構築、チューニング、継続事前学習、ファインチューニング、PoC環境構築、実装、技術評価、データ収集・整備スキル:必須：-ローカルLLMの構築経験-LLMのチューニング経験-継続事前学習経験-ファインチューニング経験-ドキュメント収集・整形経験-モデル評価経験-Linux、Python、dockerの経験-機械学習、自然言語処理、生成AI関連のスキルその他条件：-稼働場所：フルリモート-業務期間：7月または8月開始、9月末終了（継続の可能性あり）-PC持ち込み必須 |
| 業務内容：大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入。プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与。基本設計からテストまでを担当。担当工程：基本設計～テストスキル:必須：・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解・PythonまたはR等の開発経験・TensorFlow、Keras、PyTorch等のフレームワークの経験歓迎：・対話型AIシステムの開発経験・大規模なデータセットを扱った経験・クラウドサービス（AWS,GCP,Azure等）の経験案件の地域：東京都 |
| 業務内容：情報源ごとに多様で構造化されていないデータを処理し、検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善。学習・評価のためのデータ整備、エラー分析の実施とそれに基づく改善案の立案および改善の実施。マッチングサービスを運用するメンバーやユーザーからのフィードバックを受けて継続的に改善。担当工程：開発、改善、データ整備、分析、評価スキル：必須：-Pythonを用いた自然言語処理の業務経験-機械学習モデルまたは検索システムの定量評価と改善経験尚可：-ニューラルモデル、回帰モデルの学習データ構築と学習-固有表現抽出、情報抽出、エンティティリンキングなどの非構造化文章処理-自然言語処理向けデータ作成とアノテーションガイドライン作成-LLMを利用したprompttuning-Elasticsearch,Solarなどの検索システムのパラメータ設定やインデックス構成調整-ルールベースや既存ライブラリを組み合わせた自然言語処理システム構築-クラウドサービス(AWS,GCP,Azure)の利用・運用経験-英文論文の読解と再現実験経験稼働場所：フルリモート |
| 業務内容：転職・採用支援サービスを開発している企業でのPythonを用いた機械学習の開発業務。担当工程：機械学習モデルの設計、開発、実装スキル:-Python-機械学習-MLエンジニアとしての経験業界：情報・通信・メディア |
| 業務内容：金融系SaaSサービス運営企業におけるデータ分析業務。ユーザー行動データの分析、新規機能の分析評価、データ基盤の構築などを担当。具体的には、ユーザー行動分析、購買データ分析、新規機能の分析評価、A/Bテストの実施、データ基盤の構築、データパイプラインの設計・実装、データ加工、前処理、可視化などを行う。担当工程：データ分析、データ基盤構築、機能評価スキル:必須：-Python、SQLを用いたデータ分析経験-データハンドリング、ETL処理の経験-統計的モデリングの基礎知識歓迎：-クラウドサービス(AWS等)の利用経験-機械学習の知識-ビジネスレベルの英語力その他：-業界：金融・保険業（フィンテック）-勤務地：フルリモート可 |
| 業務内容：AI議事録SaaSの開発に携わる。音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理などの先端技術を扱う。担当工程：バックエンド開発、フロントエンド開発、仕様調整スキル:・Python、TypeScript、Reactでの開発経験・AIや機械学習の知識（音声認識、自然言語処理など）・Git、Docker、Langfuseなどの開発ツールの使用経験・WindowsOSでの開発経験・オンプレミスシステムの運用経験開発環境：・言語/フレームワーク:Python、TypeScript、React・ツール:Git、Docker、Langfuse・OS:Windows勤務形態：週3日（月水金）出社、他はリモート勤務時間：10時～18時45分服装：自由期間：7月から長期 |
| 業務内容：広告プラットフォーム企業のグループ会社において、AIを活用した広告プラットフォームの開発を行う。具体的には以下の業務を担当する。-広告プラットフォームのフロントエンド・バックエンド開発-AIを活用した機能の実装-サーバーレスアーキテクチャの構築・運用担当工程：開発、実装、構築、運用スキル：必須スキル：-JavaScriptフレームワーク(React、Vue.js等)の実務経験-AWS(Lambda、APIGateway、DynamoDB等)の実務経験-データ分析、機械学習に関する知識歓迎スキル：-広告配信システムの開発経験-MLOpsの知見勤務地：関東業種：情報・通信・メディア |
| 業務内容：Bubbleを用いたウェブアプリケーション開発。顧客の要求分析、要件定義、設計、実装まで幅広く対応。Bubbleの幅広い知識を持ち、顧客要求に対する対応可否など折衝に向けた社内の壁打ちにも対応。担当工程：要求分析、要件定義、設計、実装スキル:・Bubbleを用いたウェブアプリケーションの要件定義～実装まで自走して対応可能・メンバーと積極的にコミュニケーションを取りながら業務遂行・SaaSプロダクトやAI・機械学習に関する業務経験があれば尚可その他:・フルリモート勤務・全国どこからでも勤務可能 |
| 業務内容：生成AI（GPT系）・RAGを利用したアプリ構築および新規システム開発作業担当工程：新規開発、ウォーターフォール開発スキル:必須：-TypeScript/React、Python/Djangoでの開発経験-新規開発実績-ウォーターフォール開発経験-クラウドネイティブ開発尚可：-生成AI技術の開発実績-ウォーターフォール開発の上流工程経験-AWS各種サービスの理解と活用経験-機械学習・ディープラーニングの知識と実装経験勤務地：東京都業界：情報・通信・メディア |
| 業務内容：衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析のための機械学習モデル開発と最適化。画像処理技術を用いた農地状態分析アルゴリズム開発。データパイプラインの設計及び実装。機械学習モデルの本番環境への展開、運用、評価、改善。担当工程：機械学習モデル開発、アルゴリズム開発、データパイプライン設計・実装、モデルのデプロイ・運用・評価・改善スキル:・機械学習エンジニアあるいはデータサイエンティストとしての実務経験3年以上・Pythonを用いた機械学習モデル開発、機械学習FW利用経験・クラウドPFでの機械学習モデルのデプロイ経験・大規模データセットの処理経験・画像処理や地理空間データ分析の経験尚可スキル：・GISに関する知識・英語でのコミュニケーション(読み書き)・アジャイル開発経験、フレキシブルな動き方勤務地：東京都（原則テレワーク）業種：農業・IT |
| 業務内容：転職・採用支援サービスの開発企業におけるMLエンジニアとしての業務。Pythonを用いた機械学習モデルの開発やデータ分析等を行う。担当工程：-機械学習モデルの開発-データ分析-サービス開発スキル:必須：-Pythonの実務経験-機械学習の知識-データ分析の経験尚可：-副業経験業種業界：サービス業（人材・教育） |
| 業務内容：Python・機械学習を用いた転職・採用支援サービスの開発スキル:必須：Python、機械学習の知識尚可：副業参画可能 |
| 業務内容：大手クライアントの顧客戦略におけるビッグデータ解析、気づきの導出を担当する業務。具体的には以下の通り：-顧客データ、購買データ、商品データ等のビックデータを集計・分析-クライアント企業の問題解決に向けたソリューション企画-CRMプロダクトにおける分析機能の拡充に向けた企画、仕様検討-PowerBIの構築・更新担当工程：-データベース分析-PowerBIの構築・更新-クライアント企業への問題解決のためのソリューション企画-CRMプロダクトの分析機能拡充に向けた企画・仕様検討スキル:必須：-データベース分析の経験-PowerBIの構築・更新経験-コミュニケーション力尚可：-Pythonを用いた分析の経験-機械学習によるデータ解析の経験、機械学習ソフトの使用経験-データ分析からのソリューション提案、プロジェクト推進経験-CRMに関しての知見勤務地：東京都稼働形態：週1出社、リモート応相談 |
| 業務内容：スタートアップ企業でのAI関連開発業務。主にデータセットの仕様定義、ニューラルネットワーク設計、学習、評価を担当。映像をインプットにした物体検出と異常検知のAI開発が主な対象。担当工程：データセットの仕様定義、ニューラルネットワーク設計、学習、評価スキル:必須：-ディープラーニングを使った開発経験-Pythonを用いたデータ解析またはソフトウェア開発経験-画像解析に関する開発経験（画像処理、物体検出AI、異常検知AI）-情報工学系、計算機工学系または理数系の学士号またはそれに相当する経験尚可：-AIによる外観検査の開発実務経験-機械学習を使用したシステム開発実務経験-チーム開発経験-Kaggleなどコンペへの参加経験やメダル獲得実績-Tensorflow/PyTorchを用いた開発経験稼働場所：フルリモート業種業界：情報・通信・メディア |
| 業務内容：衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析のための機械学習モデル開発と最適化を行います。画像処理技術を用いた農地状態分析アルゴリズム開発、データパイプラインの設計及び実装、機械学習モデルの本番環境への展開、運用、評価、改善を担当します。必要スキル：-機械学習エンジニアあるいはデータサイエンティストとしての実務経験3年以上-Pythonを用いた機械学習モデル開発、機械学習フレームワーク利用経験-クラウドプラットフォームでの機械学習モデルのデプロイ経験-大規模データセットの処理経験-画像処理や地理空間データ分析の経験尚可スキル：-GISに関する知識-英語でのコミュニケーション(読み書き)能力-アジャイル開発経験、フレキシブルな働き方ができること勤務地：東京都稼働場所：原則テレワーク備考：-農業・環境分野の機械学習モデル開発案件-社会貢献度の高いサービス-フレックスタイム制を採用 |
| 業務内容：テスト自動化アプリケーション（自社サービス）におけるPythonを使用したアプリケーション開発。FastAPIを用いたRESTAPIの設計・実装・保守、AI/LLM機能の実装および既存機能の改善、APIのユニットテスト/E2Eテストの設計と実装、コードベースの品質維持（型チェック・Lint・静的解析）を担当。担当工程：設計、実装、保守、テストスキル：必須：-Python3を使用した開発経験（3年以上）-FastAPIまたはFlaskを用いたRESTAPI開発経験-テストコードの実装経験（pytest等）-CI/CDパイプラインの実装経験尚可：-pydantic、mypy、ruff、uv、returnsなどのツール/ライブラリの利用経験-Dockerを用いたマイクロサービス開発経験-機械学習モデルの構築・運用経験-seleniumやplaywrightによるe2eテスト実装経験-GitHubActions/AWSCodePipelineの実装経験勤務地：東京都稼働条件：リモート併用(週3日出社)、勤務時間9:00～18:00、稼働期間1人月その他条件：年齢制限45歳まで、外国籍不可、支払サイト35日、服装自由、PC貸与あり(Windows)、募集枠1名業種業界：情報・通信・メディア |
| 業務内容：テスト自動化アプリケーション(自社サービス)におけるPythonを使用したアプリケーション開発。FastAPIを用いたRESTAPIの設計・実装・保守、AI/LLM機能の実装および既存機能の改善、APIのユニットテスト/E2Eテストの設計と実装、コードベースの品質維持(型チェック・Lint・静的解析)を担当。必要スキル：・Python3を使用した開発経験(3年以上)・FastAPIまたはFlaskを用いたRESTAPI開発経験・テストコードの実装経験(pytest等)・CI/CDパイプラインの実装経験尚可スキル：・pydantic、mypy、ruff、uv、returnsなどのツール/ライブラリの利用経験・Dockerを用いたマイクロサービス開発経験・機械学習モデルの構築・運用経験・seleniumやplaywrightによるe2eテスト実装経験・GitHubActions/AWSCodePipelineの実装経験勤務地：東京都備考：・リモート併用(週3日出社)・基本リモートで柔軟な作業が可能・モダンな開発環境のため、最新技術に触れられる |
| 業務内容：AI技術開発チームが保有する音声認識エンジンおよび学習環境（ツール類）の新環境への移行。インフラやバックエンド領域を主体的に担当し、システム構成を理解した上で移行作業を推進。既存システムの構成をドキュメントやソースコードから正確に理解し、移行計画に落とし込む。担当工程：システム構成理解、移行計画立案、移行作業スキル:必須：-Kubernetes及びエコシステム設計・構築・運用経験-既存システムの構成理解力（実機確認、ドキュメント読解、ソースコード解析等を通じて）-Pythonを用いた開発経験尚可：-AIモデル、機械学習アルゴリズムに関する知識・経験-クラウド環境でのシステム移行経験-Javaを用いた開発経験業種業界：情報・通信・メディア案件の地域：東京都 |
| 業務内容：新規事業チームのフルスタックエンジニアとして、LLMを用いた新規の営業支援プロダクトの設計・開発・運用をフルサイクルで担当。企画段階からプロトタイプ開発、本番リリースまで、フルサイクルかつフルスタックで高速にスプリントを回す。企画や製品マネージャー、デザイナーと連携しながら要件定義を行い、LLM機能実装、フロントエンド開発、バックエンド開発、インフラ設計・構築、GitLabでのコードレビュー、CI/CDパイプライン構築、技術的意思決定を担当。担当工程：要件定義、設計、開発、テスト、リリース、運用スキル：必須：-3年以上の新規プロダクト開発経験(要件定義からリリースまで)-5年以上のTypeScript開発経験、または3年以上のReact及びNode.js開発経験-フルスタック開発経験(UIからAPIまで一気通貫)-チームでのアジャイル開発経験-円滑なコミュニケーション力、論理的な技術議論力歓迎：-AI/機械学習の知見や開発経験-営業ドメイン/CRM/SFAへの深い理解-BtoBサービスやシステム開発経験-エンドユーザーの課題ヒアリングからソリューション開発の経験-データ分析、BIツール活用経験開発環境・ツール：TypeScript、React、Node.js、AWS、GitLab、CI/CD就業場所：東京都 |
| 業務内容：生成AIを活用したマイクロサービス基盤のシステム開発プロジェクト。FastAPIを用いたRESTAPIの設計・実装・保守、AI/LLM機能の実装および既存機能の改善、APIのユニットテスト/E2Eテストの設計と実装、コードベースの品質維持、AWS環境でのクラウドインフラ構築・運用、生成AIを活用した自動化システムの開発。担当工程：要件定義、設計、実装、テスト、保守運用スキル：必須：-Python3を使用した開発経験（3年以上）-FastAPIないしFlaskを用いたRESTAPI開発経験-Git/GitHubを用いたチーム開発経験-テストコードの実装経験（pytest等）-CI/CDパイプラインの実装-Linux環境での開発経験尚可：-金融業界での開発経験-AWS関連知識・経験-Reactフロントエンド開発経験-pydantic、mypy、ruff、uv/poetry、などのツール/ライブラリの利用経験-Dockerを用いたマイクロサービス開発経験-生成AIを用いた機能構築や最先端技術に関する知見-機械学習モデルの構築・運用経験-seleniumやplaywrightによるe2eテスト実装経験-GitHubActions/AWSCodePipelineの実装経験-型安全性や関数型プログラミングに関する知見勤務地：東京都その他：-入場後2か月は常駐、その後は週 |