機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人
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Python／建設業界向けデータ分析プラットフォーム開発案件・求人
国内の建設業に特化した自社データ分析プラットフォームの開発に携わっていただきます。 国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまいますが、CO2排出量の計算を“たった1分”で完了させることができます。 分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 ■業務詳細■ 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 ・プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 - 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う - 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する ・データ分析基盤の整備、および保守 -建設データを分析するための基盤の開発、整備 ※フルリモート可 Python
案件の必須スキル
・分析モデルに対して解析ができるよう、必要なコーディングを実施した経験 ・2年以上のPythonを用いた自然言語解析の開発経験 ・Git等開発ツールの知識と実用経験
【Python/週5日/フルリモート】建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営！！機械学習エンジニア募集！！(jd01827)
■業務詳細■ 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 - 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う - 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する ２：データ分析基盤の整備、および保守 建設データを分析するための基盤の開発、整備 【参画後のフロー】 ■Setp1 まずは開発体制や既存コードを理解してもらうために ・いくつかの小規模な開発業務（1ヶ月程度） ・既存エンジニアとの開発を通してのコミュニケーション ■Setp2 主にお任せしたい業務 ・開発の要件検討と設計 ・日々のコードレビューと参加エンジニアへのアドバイス ・チームの生産性向上のための開発フロー改善 ■Setp3 適性に合わせて将来お任せしたい業務 ・Setp2に加えて技術選定および刷新 ・プロジェクトマネジメント 【開発環境の特徴】 ■エンジニアに負担の少ない開発進行 ・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 ・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ■ドキュメント整備のエンジニア文化形成 ・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 ・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 ※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。
案件の必須スキル
■分析モデルに対して解析ができるよう、必要なコーディングを実施した経験 ■２年以上のPythonを用いた自然言語解析の開発経験 ■Git等開発ツールの知識と実用経験
【リモート相談可能】AI SaaSのフロントエンドエンジニア(React,Typescript)
案件概要：AI SaaSのフロントエンドエンジニア(React,Typescript) 業務内容： オンライン商談を記録し、商談内容の記録解析や議事録の文字起こしを 独自開発のAIが自動で行うというプロダクトのフロントエンド開発を主にご担当いただきます。 国内有数の技術力を持つ機械学習エンジニアが在籍しているため、 チャレンジングかつ価値の高い経験が可能です。 中長期的なPJになるため、設計を重視した安定した開発体制となっています。 開発環境： 言語：TypeScript フレームワーク：React, Next.js インフラ: AWS ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: Slack, Zoom 組織体制： EM：1名 PdM：1名 フロントエンドエンジニア：3名 サーバーサイドエンジニア：5名 UI/UXデザイナー：3名 場所：湯島※リモート相談可能 外国籍：不可
案件の必須スキル
・Reactを用いたフロントエンドWebアプリケーションを設計・開発した実務経験（目安3年以上） ・TypeScriptを用いた開発・実務経験（目安3年以上） ・営業やCSなど他職種の方々とプロダクトについて議論してきた経験
【リモート相談可能】AI SaaSの機械学習エンジニア募集
案件概要：AI SaaSの機械学習エンジニア募集 業務内容： AIを用いたSaaSプロダクトとDXプロジェクトの推進を行っている企業で、 LLM領域に特化した機械学習エンジニアを募集しています。 松尾研出身者や博士、国内外のトップカンファレンス採択者など、様々な経歴のハイスキルなエンジニアが在籍しており 技術がリスペクトされる環境のため、少数精鋭のチームで範囲が広くやりがいのある仕事を行いたい方にお勧めです 開発環境： 言語：Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS：Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion 場所：湯島※リモート相談可能 外国籍：不可
案件の必須スキル
・Pythonを用いた開発経験 ・LLM/RAGなど大規模モデルに対する知識と業務経験 ・機械学習の研究開発に強い関心・興味がある ・自然言語処理に対する専門性や研究実績
【TypeScript】AIプロダクト開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆業務内容◆ AIプロダクト開発をご担当いただきます。 ・AIモデルを活用したSaaSアプリケーションの設計と開発 ・プロダクトのアーキテクチャ設計とシステムインテグレーションの最適化 ・コードの品質とパフォーマンスの継続的な改善と保守 ・新しい技術の研究と評価、及び技術スタックへの統合 ・技術チームのリードとして、メンバーの技術的成長とチームビルディングを支援etc. ◆基本情報◆ ・場所:リモート可/西新宿 ・時間:10:00~19:00(フルフレックス)※デイリーMTGあり ・服装:自由 ・貸与:PC貸与あり ・精算:140h~180h ・面談:2回 ◆主な開発環境・ツール◆ ・使用言語(FW):Python・TypeScript(Next.js・React.js・Node.js) ・OS:Linux ・コミュニケーションツール:Slack・GoogleWorkspace・Confluence ・クラウド:GCP ・ソースコード・バージョン管理:Github ・タスク管理ツール:Jira ・CI/CD:CircleCI・Github・Jenkinsetc. テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・コンピュータサイエンス・AI・機械学習等に関する分野の学士号、修士号の保有 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【TypeScript】AIプロダクト開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆業務内容◆ AIプロダクト開発をご担当いただきます。 ・AIモデルを活用したSaaSアプリケーションの設計と開発 ・プロダクトのアーキテクチャ設計とシステムインテグレーションの最適化 ・コードの品質とパフォーマンスの継続的な改善と保守 ・新しい技術の研究と評価、及び技術スタックへの統合 ・技術チームのリードとして、メンバーの技術的成長とチームビルディングを支援etc. ◆基本情報◆ ・場所:リモート可/西新宿 ・時間:10:00~19:00(フルフレックス)※デイリーMTGあり ・服装:自由 ・貸与:PC貸与あり ・精算:140h~180h ・面談:2回 ◆主な開発環境・ツール◆ ・使用言語(FW):Python・TypeScript(Next.js・React.js・Node.js) ・OS:Linux ・コミュニケーションツール:Slack・GoogleWorkspace・Confluence ・クラウド:GCP ・ソースコード・バージョン管理:Github ・タスク管理ツール:Jira ・CI/CD:CircleCI・Github・Jenkinsetc. テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・コンピュータサイエンス・AI・機械学習等に関する分野の学士号、修士号の保有 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【PM】AIコンサルティング
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 AIソリューションを提供するベンチャー企業にて、 国内および海外のAI事業者と共同で最先端AIを検証し、 顧客課題を解決するAIソリューションの提案〜導入までの トータルプロジェクトマネジメント業務を行なっていただきます。 ・AIソリューションの概念検証 ・顧客へのソリューション提案 ・本番導入プロジェクト ・開発プロジェクトチームの全体管理 など ▼条件等 場所:リモート可/虎ノ門 精算:140-180h 面談:Web1回 時間:フレックス(※コアタイム11:00-16:00) テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・AI/機械学習/ディープラーニング領域の知識、経験 ・開発フェーズでのPMやチームリーダーとしての経験 ・顧客折衝、ビジネス要件把握、システム提案などの経験 ・ビジネスレベルの英語力 ・海外でのメガベンチャーでの就業経験 ・AI領域におけるプリセールスの経験 ・クラウドベースのシステム導入経験(AWS/GCP/Azureなど) ・自然言語処理(特にLLMとRAG)の研究、開発経験
【PM】AIコンサルティング
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 AIソリューションを提供するベンチャー企業にて、 国内および海外のAI事業者と共同で最先端AIを検証し、 顧客課題を解決するAIソリューションの提案〜導入までの トータルプロジェクトマネジメント業務を行なっていただきます。 ・AIソリューションの概念検証 ・顧客へのソリューション提案 ・本番導入プロジェクト ・開発プロジェクトチームの全体管理 など ▼条件等 場所:リモート可/虎ノ門 精算:140-180h 面談:Web1回 時間:フレックス(※コアタイム11:00-16:00) テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・AI/機械学習/ディープラーニング領域の知識、経験 ・開発フェーズでのPMやチームリーダーとしての経験 ・顧客折衝、ビジネス要件把握、システム提案などの経験 ・ビジネスレベルの英語力 ・海外でのメガベンチャーでの就業経験 ・AI領域におけるプリセールスの経験 ・クラウドベースのシステム導入経験(AWS/GCP/Azureなど) ・自然言語処理(特にLLMとRAG)の研究、開発経験
【リモート相談可能】AI SaaSのフロントエンドエンジニア(React,Typescript)
案件概要：AI SaaSのフロントエンドエンジニア(React,Typescript) 業務内容： オンライン商談を記録し、商談内容の記録解析や議事録の文字起こしを 独自開発のAIが自動で行うというプロダクトのフロントエンド開発を主にご担当いただきます。 国内有数の技術力を持つ機械学習エンジニアが在籍しているため、 チャレンジングかつ価値の高い経験が可能です。 中長期的なPJになるため、設計を重視した安定した開発体制となっています。 開発環境： 言語：TypeScript フレームワーク：React, Next.js インフラ: AWS ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: Slack, Zoom 組織体制： EM：1名 PdM：1名 フロントエンドエンジニア：3名 サーバーサイドエンジニア：5名 UI/UXデザイナー：3名 場所：湯島※リモート相談可能 外国籍：不可
案件の必須スキル
・Reactを用いたフロントエンドWebアプリケーションを設計・開発した実務経験（目安3年以上） ・TypeScriptを用いた開発・実務経験（目安3年以上） ・営業やCSなど他職種の方々とプロダクトについて議論してきた経験
【リモート相談可能】AI SaaSの機械学習エンジニア募集
案件概要：AI SaaSの機械学習エンジニア募集 業務内容： AIを用いたSaaSプロダクトとDXプロジェクトの推進を行っている企業で、 LLM領域に特化した機械学習エンジニアを募集しています。 松尾研出身者や博士、国内外のトップカンファレンス採択者など、様々な経歴のハイスキルなエンジニアが在籍しており 技術がリスペクトされる環境のため、少数精鋭のチームで範囲が広くやりがいのある仕事を行いたい方にお勧めです 開発環境： 言語：Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS：Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion 場所：湯島※リモート相談可能 外国籍：不可
案件の必須スキル
・Pythonを用いた開発経験 ・LLM/RAGなど大規模モデルに対する知識と業務経験 ・機械学習の研究開発に強い関心・興味がある ・自然言語処理に対する専門性や研究実績
Azure｜経験5年｜AOAI設計構築支援｜クラウドエンジニア
サービス提供に伴う環境構築を行うにあたり、Azure設計構築をお任せします。 ジュニアメンバーへの構築のレクチャーも含め、 チームワークを発揮しながら先方のDX課題解決がミッションです。 エンドユーザー様は金融系のエンタープライズ企業からWebサービス提供のメガベンチャーまで、 セキュアな環境の時もあればモダンな環境にも臨機応変に対応をしていくことで、 安定したプロダクト提供を目指していただきます。
案件の必須スキル
・（インフラ側の）プロジェクトリーダー(PL or PM)やテックリードのご経験 ・AzureもしくはAWSによるのクラウドインフラ設計構築4年以上（laas,Paas） ・PythonなどによるAIモデル実装が可能 ・クラウドアーキテクチャ（スケーラブルなAIソリューションの設計が可能） ・顧客とコミュニケーションを取りながら使用把握～システム環境構築まで可能 ・技術面におけるメンバー育成経験 ・Terrafrom
生成AI導入支援
・顧客課題の理解、提案書の作成や見積およびデータ分析 ・最適なAIソリューションの検討および提案 ・AIソリューションの概念検証および本番導入プロジェクトの全体管理 ・R&D計画の策定と合意形成、開発プロジェクトの全体管理 ・社内外のコミュニケーション管理
案件の必須スキル
・ヒアリングを通じたビジネス要件、システム要件を定義する能力 ・Webをベースとした業務アプリケーション、またはカスタムAPIによるシステム連携の要件定義から開発、テストまでの一連のソフトウェア開発工程のご経験 ・PMもしくはチームリーダーとしての顧客折衝・メンバーマネジメントのご経験 ・機械学習/ディープラーニングの知識をキャッチアップする成長意欲と柔軟性 ・ビジネスレベルの英語力
生成AI導入支援
・顧客課題の理解、提案書の作成や見積およびデータ分析 ・最適なAIソリューションの検討および提案 ・AIソリューションの概念検証および本番導入プロジェクトの全体管理 ・R&D計画の策定と合意形成、開発プロジェクトの全体管理 ・社内外のコミュニケーション管理
案件の必須スキル
・ヒアリングを通じたビジネス要件、システム要件を定義する能力 ・Webをベースとした業務アプリケーション、またはカスタムAPIによるシステム連携の要件定義から開発、テストまでの一連のソフトウェア開発工程のご経験 ・PMもしくはチームリーダーとしての顧客折衝・メンバーマネジメントのご経験 ・機械学習/ディープラーニングの知識をキャッチアップする成長意欲と柔軟性 ・ビジネスレベルの英語力
【Python】サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した 基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務地:リモート可/六本木駅 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談(基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) 【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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した 基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務地:リモート可/六本木駅 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談(基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) 【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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した 基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務地:リモート可/六本木駅 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談(基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) 【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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務形態:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談 (基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務形態:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談 (基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務形態:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談 (基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務形態:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談 (基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した 基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務地:リモート可/六本木駅 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した 基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務地:リモート可/六本木駅 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した 基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務地:リモート可/六本木駅 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
契約系サービス提供会社のサイト信頼性エンジニア支援/サービス業
■契約系サービス提供会社のサイト信頼性エンジニア支援 ・システムの運用、監視、管理を自動化するためのツールやプロセスの構築と保守 ・アラートシステムやモニタリングシステムの設計と実装 ・トイルを減らすためのスクリプトの作成と自動化の構築 ・開発チームと連携し、パフォーマンスボトルネックの特定と対処、システムアーキテクチャの最適化 ・システムの信頼性と拡張性を向上させるためのソリューションの設計と実装
案件の必須スキル
・3 年以上のインフラエンジニア または SRE としての経験 ・1つのプログラミング言語を用いた1年以上の実務経験 ・Google Cloud をIaCツール(Terraform、CloudFormation、Ansibleなど)を用いて管理した経験 ・コンテナオーケストレーション(Kubernetes、GCP GKE、AWS ECS、Azure Container Appsなど)の管理または開発経験 ・1 年以上のSaaS運用経験 ・日本語コミュニケーション能力(JLPT N1または同等の経験)
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 勤務地:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 勤務地:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 勤務地:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 勤務地:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 勤務地:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【フルリモート(六本木)】検索・レコメンドプロダクトの設計・開発業務全般(Python)
案件概要：検索・レコメンドプロダクトの設計・開発業務全般(Python) 業務内容： 検索・レコメンドプロダクトの設計・開発業務のうち， 特に実装済みの施策を他事業部に横展開したり，多少カスタムしてデリバリーする業務が主になる想定です。 新規で施策を考えたり，それをデリバリーすることはあまり想定しておらず そこまで高い ML の技術がなくても問題ございません。 担当工程： 検索・レコメンドプロダクトの改善施策の実装 主に Python と SQL を用いて GCP 上でバッチ開発をしていただきます。 工程は，詳細設計，開発，テスト，保守まわりを想定しています。 開発環境： 言語：Python，SQL インフラ：AWS，GCP（VertexAI Workbench，BigQuery） 備考： ・アダルトコンテンツあり 勤務時間： 場所： 外国籍：応相談 ビジネスレベル、日本在住の方のみ
案件の必須スキル
・Pythonを用いたML（機械学習）系プロダクトの実装経験 ・SQLの経験
大手不動産企業におけるデータ分析およびモデル開発業務
大手不動産会社にて機械学習やデータの分析を通じ、社内データの利活用を推進するデータサイエンティストをご担当いただきます。 多種多様なデータを用いたデータ分析からモデル構築を担うポジションです。 また、機械学習では画像処理や自然言語処理を用いた業務の自動化の実現にも関われるため、経験が積める環境です。
案件の必須スキル
統計解析の知識 SQLによるデータの集計、DBの運用経験 Pythonによる開発経験 データ分析業務経験
【Python(Web開発系)】機械学習案件
【20 代から40 代の方が活躍中！】 ※週４日～OK案件です！ ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です！ ■概要 機械学習を活用し、キャディのデータを基にしたモデルの開発や保守運用を行います。画像認識やサプライチェーンのデータ分析など、多岐にわたる業務を担当します。 ■具体的な業務内容 ・画像認識システムの構築および保守 ・Deep Learningを用いたモデル構築および評価 ・サプライチェーンデータの分析および仮説検証 ・最適化アルゴリズムの開発および導入 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら上記業務を進めて頂く予定です。
案件の必須スキル
・円滑なコミュニケーションが取れる方 ・キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことへの共感 ・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識 ・機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する3年以上の業務経験 ・機械学習、統計のモデルの精度改善の経験 ・PythonまたはRustを用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験 ・GCP、AWSなどクラウドサービスを利用した業務経験 ・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 ・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験
【Python/JavaScript】機械学習・AIエンジニア/週3日～/フルリモート
画像生成/動画生成や画像認識、画像処理といったAI技術を利用したシステムの設計・開発に取り組んでいただきます。 技術検証、要件定義、設計、開発、実装と、全体のプロセスにかかわっていただきます。 現在2名で開発を行っており、PM1名フルスタックエンジニア1名です。 【稼働直後にアサイン予定のプロジェクト】 ・設計の初期検討における、デザインのアイデア出しのサポートツール (顧客：ゼネコン) 11月開始～下旬2月にリリース予定で継続開発予定です。 ・建材 (床・ドア等) を入れ替えた場合の空間イメージの画像生成ツールの設計・開発 (顧客：建材メーカー) 12月開始予定です。
案件の必須スキル
・Python/Javascriptでの開発経験 ・次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験 ┗Diffusion modelを用いたプロジェクトの経験 ┗画像認識、画像処理技術を用いたプロジェクトの経験 ┗大規模言語モデルを用いたプロジェクトの経験 ・サーバー運用もしくはAWSやGCPなどでのクラウドサービスのシステム設計経験
【Python】開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 ChatGPTや生成AIといった最先端技術導入支援や PoC開発を行っている会社です。 生成AIを活用した革新的サービスの開発に取り組んでいただける データサイエンティストの募集です。 ・機械学習モデルの設計・実装 ・データ分析、施策、提案 ▼条件等 場所:飯田橋駅 精算:140-180h 面談:Web1回 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・データサイエンティストとしての経験2年以上 ・GCP/AWS/Azureの構築経験、あるいは利用経験 ・Python,Rなど何らかのプログラミング言語を用いた分析スキル ・Python,SQLのコーディング経験
【Python】開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 ChatGPTや生成AIといった最先端技術導入支援や PoC開発を行っている会社です。 生成AIを活用した革新的サービスの開発に取り組んでいただける データサイエンティストの募集です。 ・機械学習モデルの設計・実装 ・データ分析、施策、提案 ▼条件等 場所:飯田橋駅 精算:140-180h 面談:Web1回 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・データサイエンティストとしての経験2年以上 ・GCP/AWS/Azureの構築経験、あるいは利用経験 ・Python,Rなど何らかのプログラミング言語を用いた分析スキル ・Python,SQLのコーディング経験
【Python】詳細設計
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 ChatGPTや生成AIといった最先端技術導入支援や PoC開発を行っている会社にて 機械学習エンジニアを募集しております。 開発する生成AIでは、高度なテキスト生成、対話の自然さ、 独自のコンテンツ創造能力を可能とし、 多様な産業分野において業務が効率化されたと業界評価も高いプロダクトです。 担当していただく業務は 詳細設計から〜製造、テスト、運用・保守の工程をアサイン予定の チームと手分けをして取り組んでいただきます。 ▼条件等 場所:飯田橋駅 精算:140-180h 面談:Web1回 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・機械学習エンジニアとしての経験1.2年以上 ・Pythonの実務経験 ・機械学習に関する論文を読んで理解及び実装する能力
【Python】詳細設計
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 ChatGPTや生成AIといった最先端技術導入支援や PoC開発を行っている会社にて 機械学習エンジニアを募集しております。 開発する生成AIでは、高度なテキスト生成、対話の自然さ、 独自のコンテンツ創造能力を可能とし、 多様な産業分野において業務が効率化されたと業界評価も高いプロダクトです。 担当していただく業務は 詳細設計から〜製造、テスト、運用・保守の工程をアサイン予定の チームと手分けをして取り組んでいただきます。 ▼条件等 場所:飯田橋駅 精算:140-180h 面談:Web1回 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・機械学習エンジニアとしての経験1.2年以上 ・Pythonの実務経験 ・機械学習に関する論文を読んで理解及び実装する能力
【Python】データサイエンティスト
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 今回のがAIを用いた製品に取り入れたり、 社内DX等を進められており、データサイエンティストとして参画をして頂きます。 業務内容としては製品へのAI組み込みや、 データ分析などを行っていただきます。 ◆勤務地:フルリモート/都内 ◆就業時間:9:00~17:30 ◆精算幅:140~180時間 ※プロジェクトによって異なる場合がございます。 ◆面談:1回 ◆PC貸与の有無:有 ◆主な開発環境 ・言語:Python ・DB:SQL ・クラウド:AWS/Azure テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・データサイエンティストとしてのご経験が3年以上 ・Python(機械学習)を用いてデータ分析をされたご経験 ・RDB(MySQL、PostgreSQL)を利用されたご経験
【Python】データサイエンティスト
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 今回のがAIを用いた製品に取り入れたり、 社内DX等を進められており、データサイエンティストとして参画をして頂きます。 業務内容としては製品へのAI組み込みや、 データ分析などを行っていただきます。 ◆勤務地:フルリモート/都内 ◆就業時間:9:00~17:30 ◆精算幅:140~180時間 ※プロジェクトによって異なる場合がございます。 ◆面談:1回 ◆PC貸与の有無:有 ◆主な開発環境 ・言語:Python ・DB:SQL ・クラウド:AWS/Azure テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・データサイエンティストとしてのご経験が3年以上 ・Python(機械学習)を用いてデータ分析をされたご経験 ・RDB(MySQL、PostgreSQL)を利用されたご経験
【Python】データ分析
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 AIを用いた製品に取り入れたり社内DX等を進められており、 データサイエンティストとして参画をして頂きます。 業務内容としては自社製品へのAI組み込みや データ分析などを行っていただきます。 ◆勤務形態:フルリモート ※プロジェクトによっては出社する可能性もございます。 ※勤務地:都内 ◆就業時間:9:00~17:30 ◆精算幅:140~180時間※プロジェクトによって異なる場合がございます。 ◆面談:1回 ◆PC貸与の有無:有 ◆主な開発環境 ・言語:Python ・DB:SQL ・クラウド:AWS/Azure テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・データサイエンティストとしてのご経験が3年以上 ・Python(機械学習)を用いてデータ分析をされたご経験 ・RDB(MySQL、PostgreSQL)を利用されたご経験
【Python】データ分析
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 AIを用いた製品に取り入れたり社内DX等を進められており、 データサイエンティストとして参画をして頂きます。 業務内容としては自社製品へのAI組み込みや データ分析などを行っていただきます。 ◆勤務形態:フルリモート ※プロジェクトによっては出社する可能性もございます。 ※勤務地:都内 ◆就業時間:9:00~17:30 ◆精算幅:140~180時間※プロジェクトによって異なる場合がございます。 ◆面談:1回 ◆PC貸与の有無:有 ◆主な開発環境 ・言語:Python ・DB:SQL ・クラウド:AWS/Azure テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・データサイエンティストとしてのご経験が3年以上 ・Python(機械学習)を用いてデータ分析をされたご経験 ・RDB(MySQL、PostgreSQL)を利用されたご経験
【Python】データ分析
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 AIを用いた製品に取り入れたり社内DX等を進められており、 データサイエンティストとして参画をして頂きます。 業務内容としては自社製品へのAI組み込みや データ分析などを行っていただきます。 ◆勤務形態:フルリモート ※プロジェクトによっては出社する可能性もございます。 ※勤務地:都内 ◆就業時間:9:00~17:30 ◆精算幅:140~180時間※プロジェクトによって異なる場合がございます。 ◆面談:1回 ◆PC貸与の有無:有 ◆主な開発環境 ・言語:Python ・DB:SQL ・クラウド:AWS/Azure テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・データサイエンティストとしてのご経験が3年以上 ・Python(機械学習)を用いてデータ分析をされたご経験 ・RDB(MySQL、PostgreSQL)を利用されたご経験
Javascript／モデルブリッジデータベース連携モジュールの開発
シミュレーション結果を集約したデータ（テキスト情報）をデータ成形しCSVファイルを生成するためのUIを含めたモジュール開発。 成型後のCSVファイルは機械学習に利用するデータとなる。 JavaScript
案件の必須スキル
フロントエンド（JavaScript/React）経験 Python（FastAPI）での実務経験（どちらも２年以上程度）
【リモート併用(川崎と客先)】ヘルスケア関連AIシステム開発業務支援
案件概要：ヘルスケア関連AIシステム開発業務支援 業務内容： AI/機械学習系のエンジニアになりますが、開発はあまりなく、 ベンダーコントロールや運用・保守がメインとなります。 障害発生時にAWSのログ等を解析し原因分析が行っていただきます。 運用監視としてDataDogメトリクス分析等によるレポート作成が行っていただきます。 開発環境： AWS・・・S3/Lambda/Step Function/Cognito/DynamoDB/CloudWatch、DataDog 言語・・・Python 勤務時間：9:00ー18:00 場所：リモート併用※客先か川崎出社 外国籍：応相談 ビジネスレベル、日本在住の方のみ
案件の必須スキル
・ベンダーコントロールで成果物レビュー、Q&A対応、受入試験 ・AWSのリソース・機能について理解し、環境構築が行える ・障害発生時にAWSのログ等を解析し原因分析が行える ・運用監視でDataDogメトリクス分析等によるレポート作成が行える
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務地:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談(基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務地:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 ◆PC貸与の有無:応相談(基本的にはご自身のPCを利用して頂きます) ◆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 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
【高単価/TypeScript/フレックス/フルリモート/自社開発/大注目のスタートアップ】ショッピングアシストアプリの開発を牽引するソフトウェアエンジニア
職務内容 当社は、創業以来培ってきたユーザーインターフェイスのノウハウとコンシューマー向けサービスの経験を活かし、ショッピングアシストアプリの事業開発を行っています。複雑な調べ作業や難しい入力の手間などを自動化し、誰もがフラットに、便利に、楽しく、経済的にオンラインコマースを利用できる世界を目指しています。 今回はショッピングアシストアプリの開発を牽引するソフトウェアエンジニアを募集しています。 ◆募集背景 《Issue–エンジニアリングの課題-》 いままで、代表が全システムの構築責任を担ってきましたが、これから事業拡大に向けて、技術的な権限や管理を委譲する必要があります。プロダクトの進捗を加速させるため、ゆくゆくはチームを牽引し、エンジニアリング文化を醸成していただける方を募集しています。 【ショッピングアシストアプリについて】 入れておくだけでオンラインショッピングがお得になる、ショッピングアシストアプリを2022年3月に正式リリースしました。 以降、順調にユーザー数を伸ばしており、現在毎日約30万人のユーザーにご利用いただいています。 拡張機能を有効にすることで、対象のECサイトにおけるキャッシュバックやクーポンを自動で発見します。 また、対象のECモールの商品ページにアクセスすると、より安く購入できるショップを自動検索し表示します。 エンドユーザーのショッピング体験を良くするだけでなく、提携するEC事業者を大きくサポートすることができています。 現在1000以上のサイトに対応し、ECサイト訪問者のコンバージョン率、リピート率、購入単価の改善に貢献しています。 概要詳細 参画後、まずは管理画面の修正などドメイン知識がなくても良いもの、つまり小さいボールをお渡しいたします。 その後、基本的には下記をお任せします。 ・システムアーキテクチャの設計・改善 ・システム開発・運用 ※候補者様の強み/特性に準じて業務割合を調整いたします。 ‐フロントエンド開発 ‐バックエンド開発 ‐クラウドインフラの管理・運用 ・新しい技術の導入・評価 ・コードレビューと品質管理 ◆この会社で叶えられること（一例） ・かなり技術力の高いメンバーで成り立っています。いい意味での刺激も多く、ご自身の実力を試すには非常に良い環境かと思います。 ・大量のユーザーデータに触れることができ、データを使ってインターフェイスに落とし込むようななかなかない体験が可能です。 ※詳細は以下の通り 【開発環境】 《TypeScriptの全面採用》 弊社は、主要言語としてTypeScriptを全面採用しており、フロントエンド・バックエンド・インフラ定義において全面的にTypeScriptを用いています。Monorepoで基本的にすべてのpackageを一つのリポジトリで管理しており、コードの共通化ができております。 《技術スタック》 iOSアプリは、Capasitor+Ionic-React(webcomponent)で記述されているので、基本的にはReactを書いているのと感覚は同じです。他は、Next.js+TailwindCSS+Vercelの組み合わせがメインとなっています。 詳細は以下の通りです。 ・フロントエンド：Next.js,React,ionic-react,TailwindCSS,capacitor,Swift ・バックエンド：Nest.js,TypeORM,MySQL,BigQuery,ElasticSearch,DynamoDB,MongoDB ・インフラ：AWS,AWSCloudFormation,AWSCDK,AWSElasticBeanstalk,AWSRDS,AWSGlue,Firehose,GoogleCloud（BigQuery）,Firebase（Hosting,Auth,Analytics）,Segment,Sentry,Auth0 ・データ分析・機械学習：JupyterNotebook,scikit-learn ・開発環境：Git,GitHub,GitHubActions,Monorepo ・開発フロー：GitFlow 《MTG頻度》 スクラム開発で進めている当社において、基本的に下記は必須参加となります。 ・デイリースクラム（朝会。15~30分） ・スプリントレビュー：2週間に1回実施 【求める人物像】 ・技術的なリーダーシップを発揮できる方 ・新しい技術やトレンドに敏感で、自ら学び続ける意欲がある方 ・急成長していく、変化していくスタートアップの環境を楽しめる方 ・チームの成長に貢献できる方 ・自発的に課題を見つけ、解決に導ける方 【チーム構成】 10名程度のチーム構成です。 エンジニアはすべてフルスタックで開発に従事しているため、一つの機能を一人で作りきるような動きが求められます。 必須スキル ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発経験（3年以上） ・APIサーバーアプリケーションの開発経験（3年以上） ・汎用データベース（RDB）の設計経験（3年以上） ・優れた問題解決能力とコミュニケーションスキル 歓迎スキル ・モバイルアプリ開発経験 ・コンシューマーサービスの開発経験 ・大規模ユーザーデータの取り扱い経験 ・チームリーダーまたはマネジメント経験 単価 700,000円〜1,000,000円 ※週5日の場合 働き方 完全フルリモート 開始時期（期間） 即日 週稼働日数 3〜5日
案件の必須スキル
【高単価/フレックス/フルリモート/自社開発/大注目の‘‘オトナ‘‘スタートアップ】ショッピングアシストアプリの開発を行う社内データアナリスト
職務内容 当社は、創業以来培ってきたユーザーインターフェイスのノウハウとコンシューマー向けサービスの経験を活かし、ショッピングアシストアプリの事業開発を行っています。 複雑な調べ作業や難しい入力の手間などを自動化し、誰もがフラットに、便利に、楽しく、経済的にオンラインコマースを利用できる世界を目指しています。 今回はショッピングアシストアプリの開発を行う社内データアナリストを募集します。 【仕事概要】C向けサービスという特性上、数千万人という規模の非常に多くのユーザーに利用していただくことを想定しています。既に10万人が毎日利用していますが、プロダクト改善・意思決定のために詳細に操作ログを取得しています。送信されるイベントログの量は膨大です。これらのログをしっかり意味を持って分析し、定義し、可視化し、事業に大切なKPI設定や意思決定ができるよう、データ活用文化を会社に植え付けて欲しいです。さらに、当社のプロダクトは普通のアプリではありません。ブラウザ拡張機能です。そして、ユーザーから許諾を得て一部のブラウジング関連データをいただいております。これは、とてつもなく膨大なデータになります。そこから適切な分析とマイニングを行うことで、これまでどの事業者も見出せなかった事実や価値を導き出すこともできます。 【ショッピングアシストアプリについて】 入れておくだけでオンラインショッピングがお得になる、ショッピングアシストアプリを2022年3月に正式リリースしました。以降、順調にユーザー数を伸ばしており、現在毎日約30万人のユーザーにご利用いただいています。拡張機能を有効にすることで、対象のECサイトにおけるキャッシュバックやクーポンを自動で発見します。 また、対象のECモールの商品ページにアクセスすると、より安く購入できるショップを自動検索し表示します。エンドユーザーのショッピング体験を良くするだけでなく、提携するEC事業者を大きくサポートすることができています。現在1000以上のサイトに対応し、ECサイト訪問者のコンバージョン率、リピート率、購入単価の改善に貢献しています。 概要詳細 【具体的な仕事内容】 ・KPI策定、事業分析、課題抽出 ・課題解決のための仮説立案・検証 ・DWH（BigQuery）のデータをSQLを用いて集計・抽出 ・BIツール等への可視化作業（ダッシュボード作成） ・応用：機械学習を用いた予測モデル開発 ＜分析環境＞ 利用言語 ・SQL(StandardSQL),Python DB・データソース ・BigQuery,GoogleSpreadSheet ETL ・AWSGlue ・Fivetran ◆この会社で叶えられること（一例） ・かなり技術力の高いメンバーで成り立っています。いい意味での刺激も多く、ご自身の実力を試すには非常に良い環境かと思います。 ・大量のユーザーデータに触れることができ、データを使ってインターフェイスに落とし込むようななかなかない体験が可能です。 【求める人物像（人間性を重んじています）】 ・常に目的を自身で明確にして業務を遂行できる方 ・できるかわからないことをワクワクできる方 ・数字を見てロジカルに意思決定できる方 ・旧来的な戦略にとらわれず、新しい戦略に挑戦できる方 ・目標に向けて、こだわりを持って仕事ができる方 【チーム構成】 エンジニアリング組織につきましては1つのプロダクトにつき1チームです。 必須スキル ・分析目的のSQLの記述（3年以上） ・BigQueryの利用経験 歓迎スキル ・統計の基礎的な知識 ・GoogleDataPortalやRedashなどBIツールの利用経験 単価 700,000円〜1,000,000円 ※週5日の場合 働き方 完全フルリモート 開始時期（期間） 即日 週稼働日数 3〜5日
案件の必須スキル
【Python】AI活用サービス開発
【20代、30代が活躍中！】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ◆案件 大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発および ソフトウェア開発に携わって頂きます。 ◆勤務形態:六本木駅/リモート可 ◆就業時間:10:00~18:00 ◆精算幅:140~180時間 ◆面談:2回 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！
案件の必須スキル
・直近にて大規模言語モデル/自然言語処理に関する開発のご経験 ・Pythonを用いた機械学習を利用した開発のご経験 ・SQLを利用されたご経験 ・NLPの知見がある方 ・プロトタイプの開発をされたご経験 ・リサーチ業務をされたご経験
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機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人について
■機械学習エンジニアとは 機械学習エンジニアとは、機械学習アルゴリズムの実装や運用、開発を行う技術者です。 データの分析・解析・機械学習モデル構築と検証などが主な業務内容です。 機械学習エンジニアは主にPythonやR言語のプログラミング言語やTensorflow、Keras、Pytorch、NumPyなどの機械学習に特化したフレームワークやライブラリを活用し、データの分析・解析・機械学習モデルの構築と検証などを行います。 機械学習とは、データを分析する方法の1つであり、データから機械が自動で学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法です。 機械学習の種類には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つです。 教師あり学習： ラベル付けされた訓練データを使用し、入力データから出力データを予測するモデルを構築します。代表的な例としては画像内の物体を識別や天候から売上予測を行うなどの「回帰」や「分類」が挙げられます。 教師なし学習： ラベル未設定のデータからパターンや構造を抽出する学習方法です。 代表的な例としてはクラスタリング(大量のデータをカテゴリ別に分類してグループ化する機能)などが挙げられます。 強化学習： システム自身が試行錯誤しながら最適な行動を学習する方法です。 代表的な例としては自動運転車の制御などが挙げられます。 半教師あり学習： 教師あり学習と教師なし学習の中間的な方法論であり、少量のラベル付きデータを利用して、大量のラベルなしデータを学習する方法です。 この学習手法は、教師あり学習と教師なし学習の両方のアプローチを組み合わせることで、より高い予測精度を達成できます。 代表的な例としては、SiriやAlexaなどの自然言語処理や画像に映る人や物を認識する画像認識などが挙げられます。 ■深層学習(ディープラーニング)と機械学習の違いについて 深層学習(ディープラーニング)は機械学習の手法の1つです。 深層学習(ディープラーニング)とは、機械学習において必須とされるパラメータ「特徴量」を指定することなく、コンピュータ自身が特徴量を探して学習を行っていく手法です。 わかりやすい違いでは、人間がデータの特徴を判断するものが機械学習、機械がデータの特徴を判断するものが深層学習ということです。 深層学習(ディープラーニング)の位置付けとしては、教師あり学習の一部となります。 機械学習エンジニアの業務内容はサービス開発・設計、データの分析・解析、機械学習モデル開発、基盤構築・運用・保守、最新技術の調査・研究であり、以下にて詳細をお伝えします。 ・サービス開発・設計 機械学習エンジニアのサービス開発・設計業務は、クライアントのニーズを細部まで把握し、機械学習モデルを設計します。具体的にはデータの収集と前処理、適切なアルゴリズムの選定、モデルのトレーニングと評価、モデルのパフォーマンスの定期監視などです。この過程では、機械学習エンジニアとしての高度な技能が必要になります。 ・データの分析・解析 機械学習エンジニアのデータの分析・解析業務は、データの正確性と完全性を保証すること大切です。収集データの質と量を評価し、必要に応じてデータクレンジングや前処理を実施します。また統計分析や視覚化ツールを用いてデータの傾向やパターンを把握し、これらの洞察をもとに機械学習モデルの設計や改善に役立てます。 ・機械学習モデル開発 機械学習エンジニアの機械学習モデル開発業務は、問題特定、アルゴリズム選定、モデルの訓練、評価、チューニング作業を行います。教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、目的に合ったアプローチを選びます。精度の高い予測や分類を達成するために、ハイパーパラメータの調整とモデルの評価を繰り返し行います。この際、過学習や不適切なデータセットによるバイアスを避けることが重要です。 ・基盤構築・運用・保守 機械学習エンジニアの基盤構築・運用・保守は、データ処理と分析のためのシステム基盤の設計、実装、維持に関わります。具体的には大量のデータを効率的に処理し、分析するためのインフラ構築をはじめとし、クラウドサービスやオンプレミスのサーバー設定、データベースの管理などが作業としてあります。さらにシステムのパフォーマンスとセキュリティを常に監視し、必要に応じてアップデートや改善を行います。 ・最新技術の調査・研究 機械学習エンジニアの最新技術の調査・研究業務は、画像認識、音声認識など最新の機械学習を含むAI技術やトレンドを探求し、最終的に得た知識を実務に活用することです。具体的には学術論文の読解、市場動向の分析、新しいアルゴリズムやフレームワーク、ツールの評価などが業務内容です。 常に最新の技術進歩を把握し、実際のプロジェクトにどのように適用できるかを理解することです。研究結果を実践的な解決策に落とし込む際には、理論と実装のギャップに注意し、現実のビジネスや技術環境に適合する形で応用することが求められます。 ■機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い 機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いについて、仕事内容と必要スキルの観点より解説します。 機械学習エンジニアとAIエンジニアは焦点を当てている業務内容が異なります。 機械学習エンジニアは機械学習技術に特化し、データの分析とモデルの開発が業務内容ですが、AIエンジニアは人工知能技術全般にわたる広範な知識とスキルを持ち、多岐にわたるAI技術の実装と応用が業務内容です。 上記を理解した上で仕事内容と必要スキルをみていきましょう。 まず仕事内容について、機械学習エンジニアはデータの前処理、機械学習モデルの開発、訓練、テスト、データ分析、特徴量エンジニアリング、モデルの性能評価、機械学習モデルの本番環境への展開がメイン業務であり、一方、AIエンジニアは機械学習モデルの開発、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、ロボティクスなどAI技術の研究、開発、実装、AIソリューションの全体的な設計と実装、プロジェクト管理、システムの性能評価や最適化がメイン業務です。 必要スキルにおいて、機械学習エンジニアはPythonやscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど機械学習ライブラリの使用経験や知識、機械学習の理論とアルゴリズムに関する深い知識、統計学、データサイエンスの知識や知見が必要であり、一方AIエンジニアはPythonやR言語などを使った実務での開発経験、機械学習、深層学習(ディープラーニング)を含むAIの基本的な理論と技術、システム設計やソフトウェア開発の経験が必要です。 ■機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い 機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いについて、仕事内容と必要スキルの観点より解説します。 機械学習エンジニアは機械学習技術に特化し、データの分析とモデルの開発が業務内容ですが、データサイエンティストはデータの収集と前処理やデータ探索と分析、モデリングとアルゴリズム開発、データの視覚化とプレゼンテーションが業務内容です。 上記を理解した上で仕事内容と必要スキルをみていきましょう。 まず仕事内容について、機械学習エンジニアはデータの前処理、機械学習モデルの開発、訓練、テスト、データ分析、特徴量エンジニアリング、モデルの性能評価、機械学習モデルの本番環境への展開がメイン業務であり、一方、データサイエンティストはデータ分析、洞察の抽出、データ駆動の意思決定サポート、データビジュアライゼーション・統計分析、データマイニング、パターン認識がメイン業務です。 必要スキルにおいて、機械学習エンジニアはPythonやscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど機械学習ライブラリの使用経験や知識、機械学習の理論とアルゴリズムに関する深い知識、統計学、データサイエンスの知識や知見が必要であり、一方データサイエンティストはPythonやR言語などを使った実務での開発経験、統計学と数学、データの探索的分析知識や経験、TableauやPowerBIなどのBIツールの使用経験が必要です。 ■AIエンジニアはやめとけと言われる理由とは？ 検索をする中でフリーランスでのAIエンジニアはやめとけとありますが、なぜ言われるのか解説します。 フリーランスエンジニアの中には思ったよりも収入が得られず、会社員に戻る方も多数おりますが、以下理由がやめとけと言われる理由でしょう。 ・収入が不安定になった ・景気に左右されやすく案件を安定的に受注できない ・仕事が休めず体調を崩した ・営業スキルが一定数要求される ・マネジメント経験が積みづらい 上記理由を見るとフリーランスエンジニアに転向しても楽して稼ぐことは難しく、さらに自身の管理スキルも一定数必要であることがわかります。 「フリーランスでのAIエンジニアはやめとけ」と言われておりますが、開発経験が1年未満と浅い方はまず、数年の実務を経験した後、フリーランスエンジニアとして転向することをおすすめします。また、一定数の開発経験がある方の中である程度自由な働き方を希望する方や高収入になりたい方などはフリーランスエンジニアとして転向しても良いかもしれません。 ■AIエンジニアフリーランスは150万稼げる？ AIエンジニアフリーランスは150万円稼げるのかどうかを解説します。 結論、AIエンジニアフリーランスは150万円稼げます。AIエンジニアフリーランスの平均単価は75万円、中央値単価は75万円、最高単価は200万円です。 月額単価150万円を超えるフリーランス案件・求人は多数存在するため、これらのフリーランス案件・求人に参画することで150万円稼げるでしょう。 ただし、150万円を超えるフリーランス案件・求人はAI開発以外にもプロジェクトマネジメント経験や上流工程から下流工程までの一貫した開発経験などが求められているため、経験の浅いAIエンジニアが参画できるフリーランス案件・求人では無いことは念頭に置いておきましょう。 機械学習エンジニアフリーランスとして参画できるフリーランス求人・案件はデータ分析・予測モデル開発、画像データを利用したパターン認識、画像分類、オブジェクト検出業務、 チャットボットや言語翻訳システム開発などの自然言語処理業務、ビッグデータ解析・処理、深層学習(ディープラーニング)関連開発と幅広いです。 機械学習エンジニアフリーランスとして以下のスキルや経験があると、高単価フリーランス求人・案件に参画できます。 ・機械学習エンジニアでの実務経験 ・深層学習(ディープラーニング)や教師ありなど機械学習手法の経験や知識 ・PythonやR言語、Scalaの使用経験 ・TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど機械学習フレームワーク/ライブラリ経験 ・HadoopやSparkなどビッグデータ処理経験 ・統計学やデータサイエンス知識 ・上流工程の実務経験や知識 ・コミュニケーションスキル ・プロジェクトのリード経験 ・問題解決スキル ・最新トレンドへの適応 ■機械学習エンジニアフリーランスとして携わることができるフリーランス求人・案件例 ・データ分析・予測モデル開発での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 データ分析・予測モデル開発案件は金融、ヘルスケア、小売、製造、Eコマースなどの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータの収集と前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの開発とトレーニング、性能評価と最適化、結果の解釈と報告を行います。 PythonやR言語の開発言語スキル、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、統計学、コミュニケーションスキルなどが要求されます。 ・画像認識開発での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 画像認識開発案件は自動車、医療、セキュリティ、小売、製造業などの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータ収集と前処理、特徴量抽出、モデル開発、性能評価、最適化とデプロイです。 PythonやR言語の開発言語スキル、TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、画像処理の知識、深層学習(ディープラーニング)の理解、データセット管理や処理経験などが要求されます。 ・チャットボットなどの自然言語処理開発での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 チャットボットなどの自然言語処理開発案件では ITサービス、金融、小売、医療などの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータ収集と前処理、特徴量抽出、モデル開発、性能評価、最適化とデプロイです。 PythonやR言語の開発言語スキル、TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、自然言語処理の知識、RNNやLSTM、Transformerなど深層学習(ディープラーニング)の理解、データセット管理や処理経験などが要求されます。 ・ビッグデータ解析・処理業務での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 ビッグデータ解析・処理業務案件は金融、eコマース、ヘルスケアなどの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータ収集、データクレンジングと前処理、データ解析、機械学習モデル開発、データ可視化です。 PythonやR言語、Scalaの開発言語スキル、 HadoopやSparkなどビッグデータ技術スキル、SQLやNoSQLなどデータベース管理スキル、TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、統計学やデータ分析スキルなどが要求されます。 ・深層学習(ディープラーニング)関連開発での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 深層学習(ディープラーニング)関連開発案件は自動車、金融、医療、製造業、エンターテインメントなどの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータの収集と前処理、モデル開発、ハイパーパラメータチューニング、モデルの評価と最適化、展開と統合です。 PythonやC++の開発言語スキル、 TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、NumPyやPandasなどデータ処理ライブラリスキル、SQLやNoSQLなどデータベース管理スキル、CUDAやOpenCLなどGPU計算知識などが要求されます。 ■機械学習エンジニアフリーランスとして独立した時のメリット 機械学習エンジニアフリーランスとして独立する時のメリットを解説します。 特に正社員から機械学習エンジニアフリーランスとして独立した時のメリットをお伝えします。 ・柔軟な働き方ができ、時間管理の自由になる ・キャリアの多様性 ・様々なプロジェクトに参画できる ・スキルが向上する ・高収入の可能性がある ・ネットワークの拡大 機械学習エンジニアフリーランスとしての独立は、自由度の高い働き方、収入の増加、スキル向上などによるキャリアの多様性など多くのメリットがあります。 ■機械学習エンジニアフリーランスとして独立した時のデメリット 機械学習エンジニアフリーランスとして独立する時のデメリットを解説します。 特に正社員から機械学習エンジニアフリーランスとして独立した時のデメリットをお伝えします。 ・収入が不安定になる ・案件の不確実性 ・仕事の継続的な保証はない ・自己管理が必要である ・ワークライフバランスが乱れる可能性がある ・スキルアップが必須条件 フリーランスとして独立することは不安定な収入や自己管理の必要性、スキルアップの必要性などデメリットもあることを理解しましょう。 機械学習エンジニアを今後検討しているフリーランスは上記機械学習エンジニアフリーランスとして独立するメリットデメリットを比較した上で行動すると後悔が少ないでしょう。 ■機械学習エンジニアフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況について解説します。 機械学習エンジニアはデータ分析・予測モデル開発、画像データを利用したパターン認識、画像分類、オブジェクト検出業務、 チャットボットや言語翻訳システム開発などの自然言語処理業務、ビッグデータ解析・処理、深層学習(ディープラーニング)関連開発など様々なフリーランス求人・案件があり、多くのプロジェクトや開発現場においてリモートワークや在宅・持ち帰りのフリーランス求人・案件が増えています。 しかし、セキュリティや機密情報保持などの様々な要因によりリモートワークや在宅・持ち帰りが難しい機械学習エンジニアフリーランス求人・案件も一部存在します。 未だコロナが蔓延しておりますが、リモートワークや在宅ではコミュニケーションが取りづらいなどの課題も見えており、出社に切り替えている企業も多くなっております。 特に出社とリモートワーク・在宅を混合している働き方であるハイブリットワークが近年増加傾向であり、今後機械学習エンジニアを含むフリーランス求人・案件のリモートワークや在宅・持ち帰り化は数年前と比較して多少少なくなっておりますが、なくなることはないでしょう。 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件の中でもリモートワークや在宅・持ち帰りのみに参画したい機械学習エンジニアフリーランスは機械学習エンジニアでの参画経験や深層学習(ディープラーニング)知識、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど機械学習フレームワーク/ライブラリ経験、HadoopやSparkなどビッグデータ処理経験、統計学やデータサイエンス知識、コミュニケーションスキルなどがあると比較的参画しやすいでしょう。 ■機械学習エンジニアでの週2日、週3日フリーランス求人・案件 機械学習エンジニアでの週2日・週3日フリーランス求人・案件について解説していきます。 機械学習エンジニアの週2日・週3日フリーランス求人・案件は機械学習エンジニア全体のフリーランス求人・案件の中で約10%の割合で存在します。 また週2日・週3日などの時短でも月額単価120万円など、高単価な機械学習エンジニアフリーランス案件・求人も多く存在します。 複数の機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画できるため、様々なプロジェクトやサービス開発に携われたり、多種多様なエンジニアとコミュニケーションを取れます。 高単価な機械学習エンジニアフリーランス求人・案件はその案件の業界や分野での機械学習エンジニア経験やPythonやTensorFlow、PyTorchなどの機械学習で頻繁に使われる言語やライブラリスキル、データ分析や処理スキル、統計学と数学の知識、プロジェクトリード経験、コミュニケーションスキルなどある程度の実績や知識が備わっている方でないと参画が難しいでしょう。 機械学習エンジニアフリーランスとして週2日・週3日フリーランス求人・案件に参画したい方は現状の市場動向の把握をした上で自分のスキルに見合うフリーランス求人・案件を探すことをおすすめします。 ■機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキル 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルを解説します。 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルとしては、機械学習エンジニア自体の経験や周辺知識/スキルです。 主にPythonやR言語の使用経験、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習に特化したライブラリ経験、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識、SQLやNoSQLの使用経験、HadoopやSparkなどビッグデータ処理経験、データサイエンス知識、上流工程の実務経験や知識、プロジェクト管理スキルがあると機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画しやすいでしょう。 上記経験や業界知識/スキル、どちらかが欠けていると機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画できない可能性があるので念頭においておきましょう。 さらに機械学習エンジニアフリーランスとして、高単価のフリーランス求人・案件に参画を希望している場合、しっかり経験を身につけていきましょう。 ■機械学習エンジニアとして経験年数別のアドバイス 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するため、機械学習エンジニア経験年数別のアドバイスをそれぞれ機械学習エンジニア経験1〜2年、機械学習エンジニア経験2〜3年、機械学習エンジニア経験5年以上に分けて解説します。 ・機械学習エンジニア経験1〜2年の機械学習エンジニアフリーランス 機械学習エンジニア経験1〜2年の機械学習エンジニアフリーランスはPythonやR言語の習得や機械学習、深層学習(ディープラーニング)、統計学の知識をしっかり身につけましょう。 さらに小規模プロジェクトへの参画を積極的に行い機械学習関連開発の実務を経験し機械学習エンジニアとしてのスキルを磨いていきましょう。 また、チーム内外のコミュニケーションスキルやリーダーシップスキルを身につけていきましょう。 ・機械学習エンジニア経験2〜3年の機械学習エンジニアフリーランス 機械学習エンジニア経験2〜3年の機械学習エンジニアフリーランスは中〜大規模プロジェクトに参画しましょう。 特に自然言語処理、画像認識、ビッグデータ解析・処理などの特定の分野をより専門的に経験しましょう。また大規模なデータセットが扱えるプロジェクトに挑戦してみましょう。 ・機械学習エンジニア経験5年以上の機械学習エンジニアフリーランス 機械学習エンジニア経験5年以上の機械学習エンジニアフリーランスは大規模プロジェクトへの参画はもちろんですが、チームを率いるプロジェクトリードポジションへ挑戦しましょう。 また、定期的に最新の研究論文を読み市場動向をアップデートし続けましょう。 若手機械学習エンジニアへの教育やメンタリングを行える場合は、自分の持っている知識の再確認の意味も込めて行ってみることをおすすめします。 その他、余裕がある方はコミュニティへの貢献のため、コミュニティ活動に参加して知識や経験を共有してみることもおすすめします。 ■機械学習エンジニアフリーランスにおすすめのフレームワークやツール 機械学習エンジニアフリーランスとしてフレームワーク・ツール知識はフリーランス求人・案件の参画確度を高めます。代表的なフレームワーク・ツールを解説いたしますので、ニーズのあるフレームワーク・ツールを習得しましょう。 下記ではフレームワーク・ツールとしてTensorflow、Keras、scikit-learn、Pytorch、NumPyを解説します。 ・Tensorflow Tensorflowは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習やディープラーニングに対応したフレームワークです。 元々はテンソル計算を扱うために開発されたライブラリですので、計算処理が可能であることやニューラルネットに関する関数が豊富なフレームワークです。 Tensorflowの特徴として、GPU操作が不要で効率的な開発が可能であること、単純な機械学習モデルから複雑な深層学習ネットワークまで、幅広いモデルをサポートしていること、PythonやC++、Javaなど多言語でのAPIも提供していること、活発なコミュニティがあることなどが挙げられます。 画像認識、言語理解、音声認識などに活用できるため、機械学習エンジニアとしてTensorflowは必要なスキルの1つです。 ・Pytorch PytorchはFacebookが主導して開発されたディープラーニングフレームワークです。 Pytorchは柔軟なニューラルネットワーク記述ができ、ディープラーニングライブラリの中でも人気です。 Pytorchの特徴として動的な計算グラフで設計されていること、PyTorchはPythonの慣用的な書き方に従っているため、Pythonを習得しているエンジニアは使いやすいこと、拡張性があること、TensorBoardなどの可視化ツールとの統合ができることなどが挙げられます。 自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、強化学習などに活用できるため、機械学習エンジニアとしてPytorchは必要なスキルの1つです。 ・scikit-learn scikit-learnは、は機械学習のプログラムを簡単に実装できるライブラリであり、サイキット・ラーンと呼ばれています。 scikit-learnの特徴として、オープンソースで提供されていること、使用可能なアルゴリズムが豊富であること、サンプルのデータセットが用意されていること、データマイニングやデータ分析に幅広く活用されていることなどが挙げられます。 scikit-learnは教師あり学習（分類、回帰）や教師なし学習（クラスタリング、次元削減）の手法や学習データの前処理ができます。 ・Keras Kerasは、Googleが開発したTensorFlowやTheano上で動くニューラルネットワークライブラリです。 ニューラルネットワークライブラリは、機械学習ディープラーニングなどの実装をサポートするソフトウェア群のことです。 Kerasの特徴として、構造がシンプルで扱いやすいこと、機械学習やディープラーニングの初心者でも扱えること、NetflixやUberTechnologies、NASAで活用されていることな TensorFlow2.0では、KerasがデフォルトのAPIとして統合されており、TensorFlowの機能とシームレスに組み合わせて利用できます。 ・NumPy NumPyはPythonプログラミング言語のためのオープンソースのライブラリです。 NumPyは高速に数値計算ができることが最大の特徴であるため、科学技術計算やデータ分析を行う際には欠かせないライブラリです。 NumPyの特徴として、処理速度が高速であること、配列の扱いが柔軟であること、多様なデータ型をサポートしていること、Pandas、Matplotlib、SciPy、scikit-learnなどのライブラリとの互換性があることなどが挙げられます。 データの前処理、統計的解析、画像処理、数値シミュレーションなどに活用できるため、機械学習エンジニアとしてNumPyは必要なスキルの1つです。 ■機械学習エンジニアフリーランス求人・案件参画するために役立つ資格 機械学習エンジニアフリーランスが取得しておいて良い資格を4つ紹介します。 ・統計検定 統計検定とは、日本統計学会が主催している統計に関する知識やその知識を活用する能力を問う試験です。 統計学の基本的な知識と応用能力を身につけた人材を認定することを目的とされた試験です。統計検定は4級〜1級までに加え、統計調査士・専門統計調査士・データサイエンス基礎/発展/エキスパートの資格が用意されています。 試験形式は筆記試験、試験時間は1.5〜2時間程度、受験料は6,000〜10,000円、試験内容は基本的な統計学から応用統計学、確率論、統計的方法論などが出題されます。 この資格を取得することで、統計学の知識やデータ分析/解析のスキルが習得でき、転職や就職にも有利に働きやすいというメリットがあります。 そのため、機械学習エンジニアフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・G検定 G検定とは、一般社団法人 日本ディープラーニング協会が提供する深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)に関する知識やその知識を活用する能力を問う試験です。 試験形式はマークシート形式、試験時間は90分、受験料は13,200円、試験内容はAIの基礎知識、ディープラーニングの基本、AI技術のビジネスへの応用、倫理的な問題などが出題されます。 この資格を取得することで、深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)スキルが一定数証明できるだけでなく、転職や就職にも有利に働きやすいというメリットがあります。 そのため、機械学習エンジニアフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・AI実装検定 AI実装検定とはAI実装検定Study-AI株式会社のAI実装検定実行委員会(AIEO)が設立した体系的なディープラーニングの実装知識とスキルを証明できる民間資格です。 AI実装検定は「AI実装検定®️B級」「AI実装検定®️A級」「AI実装検定®️S級」の3種類が設けられています。難易度はB級、A級、S級の順に難しくなります。また、先述したG検定との難易度の差についてB級、G検定、A級、E資格、S級の順に難しくなっていきます。 試験形式はオンライン形式の多肢選択式、試験時間が40〜60分、受験料は9,900〜33,00円、試験内容はAI(ディープラーニング)に関する基礎知識からPythonや数値計算するための各ライブラリの実装知識、NLPについてなど各難易度により異なります。 この試験を取得すると、AI(ディープラーニング)の知識があることを一定数証明することができ、転職や就職にも有利に働きやすいなどのメリットがあります。そのため、機械学習エンジニアフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・システムアーキテクト試験 システムアーキテクト試験は、独立行政法人の「情報処理推進機構(IPA)」が提供する資格であり、IT系国家資格の中でも最難関の試験です。 システムアーキテクト試験は、システム構築に必要な基本的な技術、システム開発管理、技術戦略や技術評価、システム設計、アーキテクチャなどが出題されます。 機械学習エンジニアフリーランスとして、システムアーキテクトやプロジェクトリーダーが兼ね備えているスキルを身に付けることができます。 機械学習エンジニアフリーランスとして開発経験が浅い方向けではなく、中級者や上級者向けであり、対象の機械学習エンジニアフリーランスは取得しておいて良い資格でしょう。 機械学習エンジニア関連資格を習得することは良いことですが、機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するという目的を失わないようにしましょう。 機械学習エンジニア関連資格の取得によって、一定数機械学習エンジニアスキルを証明することは可能ですが重要視すべきことは、機械学習エンジニアの実務経験を保有していることです。 そのため機械学習エンジニアの資格はある程度実務経験がある方、時間的に余裕がある方が取得すると良いでしょう。 機械学習エンジニアフリーランスとして、実務未経験にも関わらず機械学習エンジニア関連資格の取得を最優先事項にすることはやめておきましょう。 ■機械学習エンジニアフリーランス求人・案件の未経験での参画 機械学習エンジニア実務未経験の場合、参画できる機械学習エンジニアフリーランス求人・案件は限られてくるでしょう。 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件は参画後すぐに稼働してもらいたいため、即戦力での機械学習エンジニアを求めています。 未経験から機械学習エンジニアフリーランス求人・案件への参画を検討/希望している方は、Python開発(実務)経験を積める企業へ就職し、徐々にAI開発に必要な実務経験を積むことをおすすめします。 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画する上でコミュニケーションスキルや能動的に動けるかなども見られますが、やはり一番重要視されるポイントは求人・案件の要件の合致度合いです。そのため、上記以外にも実務経験を作れるのであれば積極的にこなしていきましょう。 機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件への参画を目指すにあたって、機械学習エンジニア経験やPythonやTensorFlow、PyTorchなどの機械学習で頻繁に使われる言語やライブラリスキル、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識、SQLやNoSQLの使用経験、HadoopやSparkなどビッグデータ処理経験、プロジェクトリード経験、コミュニケーションスキル、さらに上流工程から下流工程までの一貫したシステム開発経験を身につけておくと、担当領域の幅を広げることができ、選択できるフリーランス求人・案件の選択肢を増やせるでしょう。 ■機械学習エンジニアの市場動向やニーズ 機械学習エンジニアはデータ分析・予測モデル開発、画像データを利用したパターン認識、画像分類、オブジェクト検出業務、 チャットボットや言語翻訳システム開発などの自然言語処理業務、ビッグデータ解析・処理、深層学習(ディープラーニング)関連開発など多様な案件に参画できます。フリーランス求人・案件の中でも多く求人が存在します。 そのためニーズは現時点でも多くあり、今後中長期的にみてもニーズは無くならないでしょう。 では、機械学習エンジニアフリーランスのニーズがある理由をIT市場動向から分析してみてみましょう。 令和3年2月4日、経済産業省より発表された「我が国におけるIT人材の動向」では、米国等の海外では、AI・データサイエンス等に関する高いスキルを持つデジタル人材の採用の際に、高額の報酬水準を提示する例が増えているとの結果が出ています。 例えば、現在Microsoftで出ているMachine Learning Engineerのポジションでは年収約3,600万円、TikTokでのSenior Machine Learning Engineerでは年収約4,300万円の求人が出ています。 上記金額を見る限り各世界的な優良企業においても機械学習エンジニアは重要なポジションであることがわかります。 さらにAI市場動向を見てみましょう。 FORTUNE BUSINESS INSIGHTが発表した世界の人工知能市場規模では、2022年に4,280億米ドルで、2023年の5,153億1,000万米ドルから2030年までに2兆251億2,000万米ドルに成長し、21.6%のCAGRで成長すると予測されています。 その他IoT、ビッグデータ、6G、ブロックチェーン、xR、AGIを含む人工知能などによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩に伴い、エンジニアを含むIT業界全体の人材不足が深刻化しています。2030年までに79万人のITエンジニアを含む人材が不足に陥る可能性があるとも言われています。 上記観点を考慮するとIT市場の急速な成長に伴いエンジニアを含むIT人材の絶対数が足りておらず、機械学習エンジニアフリーランスのニーズが今後も拡大していくでしょう。 機械学習エンジニアフリーランスとして現在活躍している方や今後活躍を検討している方は機械学習エンジニア開発実務経験や参画する案件の業界知識や経験を取得すると多くの機械学習エンジニアフリーランスの中でもフリーランス求人・案件への参画確率が上がるでしょう。