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検索キーワード：機械学習
検索結果:546件
Python／AIエンジニア／ゲーム開発支援の対話型AIシステム設計開発／東京都 - 10日前に公開
| 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、導入に従事。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。担当工程：基本設計～テスト必要スキル：・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尚可スキル：・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）の経験勤務地：東京都業界：情報・通信・メディア |
Python・機械学習：転職・採用支援サービス開発／MLエンジニア／東京都 - 10日前に公開
| 業務内容：転職・採用支援サービス開発企業において、機械学習を用いたサービス開発を行うMLエンジニアとして従事。Pythonを使用し、データ分析や機械学習モデルの開発を担当。転職・採用支援サービスの機能開発も行う。担当工程：データ分析機械学習モデルの開発サービス機能開発スキル:必須：-Python言語の実務経験-機械学習に関する知識-データ分析の経験尚可：-副業参画の実績勤務地：東京都業種：サービス業 |
LLM活用の営業支援プロダクト開発／フルスタックエンジニア／リモート併用／東京 - 10日前に公開
| 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。企画段階からリリースまで、フルスタックでスプリントを回していく。企画やPdM、UI/UXデザイナーと連携し、要件策定・ブラッシュアップ。LLM機能実装（OpenAI、Anthoropic等のLLMを組み込む）。フロントエンド開発（TypeScript/React等）。バックエンド開発（TypeScript/Node.js、DBデザイン）。インフラ設計・構築（AWS等のクラウド環境）。GitLabでのコードレビュー、CI/CDによる継続的デプロイ。技術的意思決定。必要スキル：3年以上の新規プロダクト開発経験（要件定義～リリース）。5年以上のTypeScript開発経験、または3年以上のReact開発経験と3年以上の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）。クラウド/コンテナの基本知識。アジャイル開発経験（GitHub、CI/CD、スクラム等）。円滑なコミュニケーション力、論理的な技術議論力。尚可スキル：AI/機械学習の知見/開発経験。営業ドメイン/CRM/SFAの理解。BtoBサービスやシステム開発経験。ユーザー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活用経験。勤務地：東京都 |
| 業務内容：金融系SaaSサービス運営企業におけるMLエンジニアとして、以下の業務を担当します。-Pythonによる機械学習モデルの構築-データ分析業務-SaaSサービスの利用データ分析-サービス改善のための分析担当工程：-機械学習モデル構築-データ分析スキル:必須：-Pythonによる機械学習の実務経験-データ分析の実務経験歓迎：-金融業界の知見-SaaSサービスの知見勤務地：東京都リモート勤務可能業種：金融・保険業 |
| 業務内容：クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担当。ビジネス課題の発見から施策接続まで一気通貫で担当し、事業への貢献を実感しながら成長できる環境。具体的な業務：-事業戦略のための分析-重要指標策定・可視化-事業成長のための課題抽出-オンライン、オフラインデータを用いた横断的な分析-継続的な業務改善のための分析および施策実施-サイト改善のための分析-KPI指標策定・可視化-行動ログおよび事業データを用いたサイト課題抽出および改善施策実施-施策効果のシミュレーションおよび目標値の設定-施策の効果測定とインサイトの導出必要スキル：-GoogleCloud(BigQueryなど)の使用経験-統計解析スキル-データ分析を用いた事業・サイトの課題解決の経験-SQL(BigQuery等)を利用したデータ加工、集計業務の経験歓迎スキル：-機械学習を用いた業務経験-GoogleCloud環境での以下いずれかの実務経験-ビッグデータを活用したレコメンド機能の設計・開発および運用-DWH、DataPipeline、ELT等の設計・開発および運用-データ可視化の設計・開発および運用勤務条件：-勤務地：東京都-勤務日数：週5日勤務で週3日以上出社可能 |
| 業務内容：Bubbleを用いたウェブアプリケーション開発に従事。顧客の要求分析、要件定義、設計、実装を担当。エンド企業にBubbleに詳しい方がいないため、Bubbleの幅広い知識を持って対応する必要あり。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を遂行できる能力-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勤務形態：フルリモート(地方可)、初日出社なし面談回数：2回その他：-年齢不問-外国籍可(永住権をお持ちの方) |
| 業務内容：DelifitAIというソリューションの拡販に向けたPoCプロジェクトのマネジメント、または新機能開発のマネジメント。基本的にリモートワークだが、月に1回程度地方への出張の可能性あり。担当工程：プロジェクトマネジメントまたは新機能開発マネジメントスキル:必須：-Python（機械学習経験推奨）尚可：-Azure（Blob、ContainerApps、Function）就業時間：10:00-18:20（50分休憩）募集人数：3名 |
| 業務内容：転職・採用支援サービスの開発を行う企業において、機械学習エンジニアとして就業。Pythonを用いた機械学習モデルの開発や、転職・採用に関するデータの分析業務を担当。スキル:-Pythonに関する開発経験-機械学習に関する知識 |
| 業務内容：金融系SaaSサービスを運営する企業にて、機械学習・データ分析を用いた新規事業やサービス開発に携わる。Pythonを活用した機械学習モデルの開発や、データ分析基盤の設計・構築などの業務を担当。担当工程：-機械学習モデルの開発-データ分析基盤の設計・構築-新規事業やサービス開発への機械学習・データ分析の適用スキル:-Pythonによる開発経験-機械学習・データ分析に関する知識-金融系サービスへの興味関心業種：金融・保険業勤務地：フルリモート可 |
自動車関連：機械学習／言語解析による作業分類特定システム開発／在宅勤務／東京都 - 13日前に公開
| 業務内容：自動車・輸送機器メーカーのシステムにおいて、作業名から作業分類を特定する機械学習を用いた言語解析システムの開発。担当工程：システム開発スキル:必須：-機械学習案件での開発経験-システム開発経験尚可：-MeCabの使用経験その他：-在宅勤務-東京都-面談1回予定 |
| 業務内容：機械学習アルゴリズムの開発を担当する業務です。テーブルデータ、自然言語、画像などのデータを使って、クライアントの課題を解決するアルゴリズムの設計・実装を行います。金融、小売、製造業など様々な業界のソリューション/プロダクトを開発します。主な業務は以下の通りです。-ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案-ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装-クライアントへの分析結果レポーティング-WebAPIなどへのアルゴリズム組み込み-最先端技術の社会実装可能なレベルへのR&D-自社プロダクトへのアルゴリズム組み込み-大規模言語モデル(LLM)を用いた対話エンジンの新規アルゴリズム開発-SaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、改善-ユーザーニーズに基づくアルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定必要要件：-機械学習/深層学習の開発または研究経験-大規模言語モデル(LLM)を含むNLP技術を用いた対話エンジン開発経験-クライアントの課題把握と実用的なアルゴリズム開発を両立できる能力勤務地：東京都その他情報：-フルリモート・フレックスタイム勤務-勤務時間は9:30〜18:30-面談回数：1回-服装自由業種業界：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Pythonを用いた機械学習・データ分析業務担当工程：機械学習・データ分析スキル:Python機械学習データ分析勤務形態：フルリモート可業種：金融・保険業 |
| 業務内容：転職・採用支援サービスの開発に携わるMLエンジニアとしての業務。Python・機械学習の技術を活用したシステム開発や機能改善を行う。担当工程：開発、機能改善スキル:Python機械学習MLエンジニアとしての経験 |
海運業界：DX推進／データ分析・利活用／PMO／クラウドDWaaS導入／要件定義 - 14日前に公開
| 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 |
AI画像認識システム開発：Python／物体検出・異常検知／フルリモート - 16日前に公開
| 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 |
特定業界向けLLM構築／チューニング／継続学習／PoC支援／フルリモート - 17日前に公開
| 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 |
Python／自然言語処理アルゴリズム開発／機械学習モデル改善／フルリモート - 17日前に公開
| 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 |
Python・機械学習：転職・採用支援サービス開発企業のMLエンジニア／副業可 - 17日前に公開
| 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 |