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検索キーワード：機械学習
検索結果:546件
| 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 |
農業向けMLモデル開発：衛星データ・画像処理活用／農地分析／Python／東京都 - 20日前に公開
| 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 |
Python・機械学習：転職・採用支援サービス開発／MLエンジニア／副業可 - 20日前に公開
| 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） |
Python・機械学習：転職・採用支援サービス開発／MLエンジニア／副業可 - 21日前に公開
| 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 |
Python・機械学習：転職・採用支援サービス開発のMLエンジニア／東京都 - 23日前に公開
| 業務内容：転職・採用支援サービスの開発を手掛ける企業において、機械学習を活用した新規サービス開発を行う。Pythonを使用し、機械学習モデルの開発・実装を担当。具体的な業務は以下の通り：-機械学習モデルの設計・開発・実装-モデル性能の評価・改善-データ前処理・特徴量エンジニアリング-機械学習ワークフローの設計・構築必要スキル:-Python、機械学習ライブラリ(scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等)の実務経験-機械学習の理論的な知識-データ分析・データ前処理の経験-論理的思考力、課題解決能力尚可スキル:-深層学習の知識・経験-クラウド環境(AWS、GCP等)での開発経験-ソフトウェア開発の経験勤務地：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／副業可／関東 - 24日前に公開
| 業務内容：転職・採用支援サービスの機械学習モデル開発担当工程：機械学習モデル開発スキル:・Python・機械学習/DeepLearning案件情報：・地域：関東・単価：100万円以上 |
Python／AIエンジニア：ゲーム開発支援AIシステム設計・開発／東京都 - 24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。担当工程：設計、開発、導入スキル: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）の経験勤務地：東京都業種：情報・通信・メディア |
| 業務内容：基幹業務システム(オーダー管理、スタッフ管理、マッチング、契約管理など)の保守開発業務。APIの開発を中心に、設計、実装、テスト、環境構築、運用検討などを行う。WEBAPIの作成、外部設計、結合テスト設計/実施、Gitによる構成管理が主な業務。技術検証、性能試験、品質管理/評価、実装者の進捗管理、成果物の品質管理、チーム向けナレッジのドキュメント化、要素技術に対する調査と対応方針の提案も含まれる。担当工程：要件定義、設計、開発、テスト、運用スキル：<必須>-Java(SpringFW)またはPythonフレームワーク(Scikit-learn、Numpy、Pandas、joblibなど)、Flaskの実務経験-WEBAPI作成、外部設計、結合テスト設計/実施、Gitによる構成管理の実務経験-Oracle、JUnit、Mavenの実務経験<尚可>-Docker(コンテナ基盤開発)、RHEL、CI/CDパイプライン(Jenkins)の経験-React、MQ、RESTAssuredの経験-形態素解析エンジン、機械学習アルゴリズム、特徴量エンジニアリング、機械学習モデルの運用、Azure、生成AIの経験-技術検証、性能試験、品質管理/評価の実務経験-実装者の進捗管理、成果物の品質管理能力-チーム向けナレッジのドキュメント化能力-要素技術の調査と対応方針 |
フルリモート／Bubbleでのウェブアプリ開発：要件定義から実装まで／地方在住可 - 24日前に公開
| 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：要件定義、設計、実装スキル:-Bubbleを用いたWEB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-メンバーとのコミュニケーション能力-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）勤務時間：要件定義時は平日10時〜18時内で月5～10時間程度。実装フェーズでは実装工数/納期に応じた稼働期間：応相談単価：スキル見合い面談回数：2回 |
| 業務内容：生成AI（GPT系）・RAGを利用したアプリ構築・新規システム開発作業。Python、TypeScript、Reactを使ったアプリケーション開発。AWSサービス(EC2、S3、Lambda)の利用。AzureOpenAIService、OpenAIembeddingAPIの利用。ウォーターフォール開発モデルでの開発。担当工程：新規開発、要件定義から実装までスキル:必須：-Python/Django、TypeScript/Reactでの開発経験-新規開発実績-ウォーターフォール開発の経験-クラウドネイティブな開発能力-コミュニケーション能力尚可：-生成AI技術の開発実績-ウォーターフォール上流工程の経験-AWS各種サービスの深い理解と活用経験-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・メディアその他：週2日のリモート作業可能服装はビジネスカジュアル |
| 業務内容：特定業界向けの特化型モデル(LLM)の構築支援を行う。主な業務は以下の通り：-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：-ローカルLLMの構築-LLMのチューニング-継続事前学習-ファインチューニング-ドキュメント収集・整形-評価-モデル構築スキル:-Linux、Python、docker経験-機械学習、自然言語処理、生成AI関連スキル-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-評価経験-モデル構築経験その他条件：-稼働場所：フルリモート-開始時期：7月または8月（7月途中の可能性あり）-期間：一旦9月末終了、継続の可能性あり-募集人数：1名-自身のPCを用意できること |
| 業務内容：転職・採用支援サービスの開発を行っている企業でMLエンジニアとして従事。担当工程：機械学習モデルの開発と実装スキル:Python機械学習 |
| 業務内容：AIシステム開発チームの開発リーダーとしての業務。メンバーのレビューや技術的なサポートが主な内容。担当工程：開発リーダースキル:-Python/Linux/LLM-TypeScript-開発リーダーの経験-物体認知、物体検出、セグメンテーション、顔認識-機械学習、ディープラーニング-画像処理（前処理、ノイズ処理、2値化、パターン認識、拡大・縮小など）稼働場所：フルリモート |
| 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-アルゴリズム開発-データパイプライン設計・実装-モデルの展開・運用・評価・改善スキル：必須：-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：-GISに関する知識-英語での読み書きコミュニケーション能力-アジャイル開発経験、フレキシブルな動き方が可能勤務地：東京都稼働場所：原則テレワーク業種：農業、IT |
AI／広告プラットフォーム企業：フルスタックエンジニア - 27日前に公開
| 業務内容：AIを活用した広告プラットフォーム開発に従事。フルスタックエンジニアとして、フロントエンドからバックエンドまで幅広い領域を担当。プロジェクトの進行が速いため、迅速な対応と柔軟な姿勢が求められる。担当工程：要件定義、設計、開発、テスト、運用保守スキル:-フロントエンド開発経験（JavaScript,React.js,Vue.jsなど）-バックエンド開発経験（Java,Python,Ruby,Node.jsなど）-データベース設計・運用経験（MySQL,PostgreSQL,MongoDBなど）-クラウドサービス利用経験（AWS,GoogleCloud,Azureなど）-AI/機械学習の基礎知識-広告技術への理解-アジャイル開発手法の経験-コミュニケーション能力-英語力（読み書き）業界：情報・通信・メディア、広告・マーケティング |
| 業務内容：転職・採用支援サービス開発企業におけるPythonと機械学習を用いたサービス開発業務。担当工程：サービス開発スキル:Python、機械学習、MLエンジニアリング勤務地：東京都業種業界：サービス業 |