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具体的な業務は以下です。 ・論文にある先端的な機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価 ・当研究所内の研究者が開発した機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価 ・サービス実装を想定し、データベース設計やプログラムコード最適化の調査・提案 研究者やAIエンジニアと協働し、経営視点を間近に感じながら業務を行えます。 HRサイエンス研究所では、可能性診断や働きがいサーベイといった働く人や環境に関するデータを元に、働く人が活躍する可能性について研究しています。 研究で得られた知見を即座にプロダクトに反映させる仕組みを加速させるため、分析ロジックのプロトタイピングを担うエンジニアを募集しています。 また、上記データを直接分析し活躍可能性の研究にも参画していただくことも期待しています。 ■募集背景 増員のため。
案件の必須スキル
・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上
【具体的事業内容】 イメージングAI事業: ディープラーニング技術を用いた画像処理AIソリューションを提供。 ビジュアルコミュニケーション事業: ビデオ通話やライブ配信の画質向上技術を提供。 スマートデバイス事業: スマートフォンやカメラ向けの画像処理ソフトウェアを開発。 この度、新たにADASの開発のプロジェクトが始まります。 一つの車に複数個のカメラが標準搭載される近い将来への先駆けとして車載系画像認識ソフトの開発案件に携わっていただける方を探しております! 一例ですが、車が自動運転をする中ですれ違うものがどの様な動きをするのか、歩行者や他の車がどの様な動きをするのかを検出するシステムになります。 上記分野でのこれまでのご経験を元にお力添えいただけますと嬉しいです! 【業務詳細】 上記プロジェクトにて、 ・要件定義 ・設計 ・実装 フェーズにて関わっていただく想定です。 ご自身で自走していただける方にお力添えをいただきたいと考えております。 【当社について】 当社は、画像処理技術を専門とするテックカンパニーです。 特に、スマートフォンやカメラに搭載される画像処理ソフトウェアの開発に強みを持っております。 写真の画質向上、顔認識、AR/VRなど、幅広い分野で活用されています。 【対象となるエンドについて】 車のメーカー様やサプライヤー様などです。 【機械学習/ディープラーニングフレームワーク例】 ・TensorFlow ・PyTorch ・Keras ・Caffe
案件の必須スキル
DeepLearningを用いた画像認識モデル開発(3D物体検出、物体追尾など) C,C++,Pythonのプログラミングスキル(C,C++はいずれか一方でも可)
自社のホリズンタルSaasモデルAIチャットボットのAI回答精度向上を目的に、技術的な改善をリードしていただきます。 ビジネスサイドとの連携を通じ、システム全体の状況把握から技術的なカイゼン提案まで行い、プロトタイプレベルでの実装もお任せします。 特に、NLP(自然言語処理)技術を駆使し、AIの回答精度を改善するためのRAG(Retrieval-Augmented Generation)などの手法を活用します。 <業務内容詳細> ・AIチャットボットのAIシステム全体の技術的アセスメント ・ビジネス要件に基づいたAI回答精度向上のための提案・設計 ・RAGなど最新の技術を活用したプロトタイプ開発および実装 ・AIモデルのチューニングとフィードバックループの構築 ・エンジニアリングチーム、ビジネスサイドとの連携によるプロジェクト推進 ■募集背景 増員募集のため。
案件の必須スキル
・AIチャットボットやNLP(自然言語処理)に関する深い知識 ・ホリズンタルSaasモデルAIチャットボットのシステムの状況を把握し、改善提案(プロポール)を作成できるスキル ・機械学習やRAG (Retrieval-Augmented Generation)に関する知見 ・技術的なアプローチの提案能力と実行力
自社新規事業のAI搭載マッチングM&AサービスのPdMとしてPOや代表とともにPdM業務を実施して頂きます。 搭載するAIは企業の事業売買に関わるデータを読み取って、マッチング率のスコア化までできるレベルのものを目指されております。 現状、すでにローンチまでは終えており、グロースに向けた改善フェーズですので プロダクトの数値分析〜改善企画立案、開発マネジメント(ベンダーコントロール含む)がタスクとなります。 企画立案にあたって機械学習の知見は必要となります。 ■募集背景 AI技術で世界的な注目を集めており、現状シリーズDまで資金調達されている企業様です。 PersonalAIの完成を最終目標として複数のAIプロダクトを開発されています。 その中でも今回はAIによる事業売買を可能にする新たなマッチングM&AサービスでPdMを担当して頂ける方を募集しています。
案件の必須スキル
・自社プロダクト開発におけるPdM経験 ※0→1立ち上げ経験よりも1→10のグロース経験を重視します。
AI Solutions事業部におけるPoCエンジニアとして、顧客向けにノーコードでエージェントを作成できるプラットフォームのプロトタイプを作って頂きます。 一部、顧客折衝をご対応頂く可能性もございます。 フィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込むための設計も実施して頂きます。 ■募集背景 様々なAIプロダクトを開発されている企業様です。 現状シリーズDまで資金調達されており、2020年にローンチした会議や講演などの自動文字起こしツールは、国内SaaS市場全体において記録的な成長を遂げました。現在、直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでおり、自社LLM開発およびNLP領域におけるAIエンジニアとして、自社大規模言語モデルの開発推進および、より効率的な活用の実現に向けて、プロンプトの設定・最適化の推進、研究開発全般等を通じて、事業推進してくださる方を募集します。
案件の必須スキル
・大規模言語モデル/自然言語処理に関する実務経験 ・Python/SQL/機械学習を利用した開発経験 ・読み書きレベルの英語力 ・クラウド利用経験
・AIを用いた製品の設計、開発、フロントエンド開発、アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援 etc. ChatGPT等のAI関連の技術を利用した業務効率化ツールを提供している企業での業務となります。 ビジネス拡大に伴い技術課題の整備を目的とした募集となります。 月に一度、全エンジニアで技術、成功事例の共有を行なっておりますので、 新しい技術情報等も学べる環境です。 ※リモート可 TypeScript
案件の必須スキル
・TypeScript(React.js、Next.js)を用いた開発経験:3年以上 ・AI、 機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験、アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
国内大手ECサイトを中心に導入いただいている検索ソリューションの開発を担当していただきます。 多くのECサイトにとって、検索機能はユーザーの購買行動の主軸のひとつであり、購買体験に大きく作用します。 入力されたキーワードの意図を理解した上で、適切な商品を選び出し、エンドユーザーが求めている順番に並べる必要があります。 意図や並び順という絶対的な正解がない世界で、ログを分析し、仮説検証を繰り返しながら サイトやそのユーザーに適切な商品を提示していくことで、ECサイトの購買体験を向上させ、 売上に寄与する手応えが得られます。 経験豊富な検索エンジニアチームがチューニングした検索エンジンをベースに、 お客様に合わせた検索ロジックやバックエンド機能を提供しています。 応用し、ECサイト内に検索連動型広告機能を追加することで、ECサイトに新たなマネタイズ手段を提供するユニークなサービスです。 ▼具体的な業務内容 ・導入いただいている大手ECサイトの検索精度改善や新規機能開発 ・新規のお客様への導入時の仕様提案、策定 ・ベースとなる検索エンジンインフラや日本語処理コンポーネントの改善 Ruby
案件の必須スキル
・Rubyでの開発経験:3年以上 ・クラウドを用いたウェブ/アプリ/ゲームなどのサーバサイド開発経験 ・状況に応じた言語でのプログラミングスキル
同社は3D関連技術を活用したヘルスケア業界向けのSaaSや、AI関連のサービスを提供している企業です。 生成AIを活用したアプリ開発やディープラーニングを用いた画像、動画、音声、自然言語処理に関わる新規開発、 アルゴリズムの構築や実装などを行うチームに入っていただきます。 具体的なご依頼内容としては、大規模言語モデル(LLM)関連の案件に入っていただきます。 クライアントの具体的な課題を解決するためにプロンプトエンジニアリングやRAG、ファインチューニングの実装等をお任せしたり、 生成AIワークフロー、エージェントツールの調査や、人の頭の中にしかない暗黙知を生成AIを活用してノウハウを可視化する実証研究をお願いする予定です。 技術調査等にも携わっていただきますので、調査に抵抗のない方でお願いいたします。 Python
案件の必須スキル
・生成AIを導入した案件への参画経験(個人開発含む) ・Pythonによる開発経験:3年以上 ・以下のいずれかの経験 LDifyやAutoGen,LangGraphなどを使ったLLMワークフロー、エージェント開発経験 LLangChainを使用した開発経験 Lfunction calling, COT(chain of thought)を使用した開発経験
機械学習の技術を応用して、情報キュレーションサービスの新機能開発やアルゴリズム改善、また広告配信サービスのアルゴリズム改善を行います。 <具体的な業務内容> ・大規模なユーザーを抱える機械学習システムの開発・運用 ・自然言語処理(NLP)の実業務での応用 ・推薦システムの開発と最適化 ・データパイプライン構築とデータエンジニアリング ・リアルタイムでの機械学習処理の実装経験 ・ユーザー行動データの分析 ・LLM等の最新技術へのアクセスと応用 ■募集背景 機械学習を主軸とした技術を駆使し、O2O施策へのデータ活用や、これまで培ってきたターゲット層の異なるアプリ群のデータを活用し、スマホ領域以外の分野で活かせる研究と課題解決を目指しています。 そのために機械学習エンジニアを増員募集しております。
案件の必須スキル
下記いずれかは3年以上の業務経験必須 ・機械学習を活用した実務経験(プロダクト開発・改善経験)、もしくは学生時代に機械学習を研究されていた方 ・Webプロダクトのサーバサイド開発のご経験
以下のいずれかもしくは複数のお仕事をお任せいたします。 ・メディアプラットフォームの新機能の実装 ・より大規模かつ複雑な要件を実現するためのリアーキテクチャ ・大量に蓄積された行動データを価値に変換する分析基盤構築 ・カスタマーサービスや経理など他チームの生産性を高めるツールの開発 ・サーバーサイドの負荷軽減/パフォーマンスチューニング ・開発環境や検証環境の整備、CIやテストの効率化など ・課金システムを支える会計基盤の構築 ■募集背景 私たちが運営しているメディアプラットフォームは、1日あたりの記事投稿数が4万を超える規模に成長しており、多くのクリエイターの方々の活躍の場としてご利用頂いております。 2022年には東証グロース市場への上場を果たし、同じタイミングでプロダクトのリブランディングを実施しました。 メディアプラットフォームを更に成長させるために、私たちは次の事業フェーズに進んでいます。 新機能やUX向上施策の実装だけでなく、パフォーマンス・チューニングや分散データ処理など、大規模サービスならではのアーキテクチャ設計・実装や技術選定の経験を積んでいただけます。 技術チームでは、大規模なプロダクトを複数人で協業・議論しながら開発していくスタイルをとっています。 そのため、一般的なwebアプリケーションの諸課題を解決できる技術力・知識を持ち、チームの一員としてプロダクトの体験やコード・設計の品質を両立させるための建設的な議論に参加していただくこと期待しています。 ■その他歓迎スキル ・機械学習の技術を用いてモデルの学習・構築・デプロイのフローを構築した経験 ・プロジェクトマネージャーとして開発プロジェクトをまとめた経験 ・新しい技術やクラウドサービスの情報を敏感に察知してサービスに活かしていくのが得意な方
案件の必須スキル
以下すべてのご経験をお持ちの方 ・Webアプリケーションの開発実務経験5年以上(言語やWAFは問いません) ・Git/GitHubを用いてのチームでの開発経験で協業したことのある方 ・基本的なUNIXコマンドを用いて各種操作やサーバー構築経験が行える方
【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を用いた製品の設計・開発・ フロントエンド開発・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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 大手リーガルテック企業のAIエンジニアをご担当いただきます。 ・リーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装&APIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ◆就業場所: フルリモート(地方在住の方も歓迎です) ◆就業時間: フレックスタイム制(コアタイム:11:00~15:00) ◆清算: 140h~180h ◆面談: 1回 ◆PC貸与の有無: 有 ◆技術スタック ・関連技術:Python3/OpenAI/Docker/AWS SageMaker ・開発基盤:AWS/Microsoft Azure ・ツール:GitHub(Enterprise)/GitHub Copilot/CI/CD/GitHub Actions/CircleCI ・グループウェア:Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp, Jira, GitHub 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
・Pythonでの設計~開発経験3年以上 ・CI/CDを用いた開発経験 ・機械学習(自然言語処理)を用いたモデル実装における評価指標のご経験 ・DB設計のご経験
【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を用いた製品の設計・開発・ フロントエンド開発・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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 大手リーガルテック企業のAIエンジニアをご担当いただきます。 ・リーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装&APIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ◆就業場所: フルリモート(地方在住の方も歓迎です) ◆就業時間: フレックスタイム制(コアタイム:11:00~15:00) ◆清算: 140h~180h ◆面談: 1回 ◆PC貸与の有無: 有 ◆技術スタック ・関連技術:Python3/OpenAI/Docker/AWS SageMaker ・開発基盤:AWS/Microsoft Azure ・ツール:GitHub(Enterprise)/GitHub Copilot/CI/CD/GitHub Actions/CircleCI ・グループウェア:Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp, Jira, GitHub 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
・Pythonでの設計~開発経験3年以上 ・CI/CDを用いた開発経験 ・機械学習(自然言語処理)を用いたモデル実装における評価指標のご経験 ・DB設計のご経験
【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を用いた製品の設計・開発・ フロントエンド開発・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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 大手リーガルテック企業のAIエンジニアをご担当いただきます。 ・リーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装&APIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ◆就業場所: フルリモート(地方在住の方も歓迎です) ◆就業時間: フレックスタイム制(コアタイム:11:00~15:00) ◆清算: 140h~180h ◆面談: 1回 ◆PC貸与の有無: 有 ◆技術スタック ・関連技術:Python3/OpenAI/Docker/AWS SageMaker ・開発基盤:AWS/Microsoft Azure ・ツール:GitHub(Enterprise)/GitHub Copilot/CI/CD/GitHub Actions/CircleCI ・グループウェア:Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp, Jira, GitHub 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
・Pythonでの設計~開発経験3年以上 ・CI/CDを用いた開発経験 ・機械学習(自然言語処理)を用いたモデル実装における評価指標のご経験 ・DB設計のご経験
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 Python
案件の必須スキル
・Pythonでの機械学習の回帰、分類モデルの構築のご経験:3年以上 ・自然言語処理の必要なプロジェクトのご経験 ・クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験
構造化されていない論文・特許・企業情報を処理し、検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善 <業務詳細> ・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社内メンバーや社外ユーザーが行っているプロセスを知り、フィードバックを受けて継続的に改善 ■募集背景 企業同士のマッチングサービスや技術動向の調査を行うリサーチサービスをSaaSとして提供すべく、新規サービスの立ち上げを行っています。 本募集ではこのサービスにおいて、企業・特許・論文にまつわる情報処理の開発・実装や、WebAPIとして実装するPythonエンジニアを募集いたします。 ■その他歓迎スキル ・以下のような枠組みで自然言語にまつわる業務について、評価・改善を行い実システムに導入し、継続的に運用した経験 -学習データを構築してニューラルモデル、回帰モデルなどを学習 -固有表現抽出、情報抽出、エンティティリンキングなど構造化されていない文章の処理 -LLMを利用して、要件に合わせたprompt tuningを実施 -Elasticsearch, Solarなどの検索システムにてパラメータ設定やインデックスの構成にて調整 -要件に合わせてルールベースや既存のライブラリを組み合わせた自然言語処理システムの構築
案件の必須スキル
・Pythonを用いて自然言語処理を業務として行った経験 ・機械学習モデル、もしくは検索システムにおいて、定量評価を行い改善した経験
AI・機械学習モデルの製品化 具体的には、モデルを利用するインターフェースであるAPIの開発を担当。 開発したAPIは、上述したプロダクトへの組み込みや、単体でのマイクロサービスとして、提供。 <詳細業務> ・AI/MLエンジニアが実装したモデルのAPI開発 ・スケーラビリティを意識したAPI仕様の設計 ・製品としてのモデル最適化(MLエンジニアと協業前提) ・クラウドインフラやデータベースを活用したシステムの構築と運用(SREと協業前提) ◾️募集背景 自社プロダクトの開発とは別に現在、AI・機械学習モデルの開発も推進しており、図面類似検索、建築図面解析、図面特徴量抽出などの様々なモデルの開発運用を進めているが、当該業務を推進できるエンジニアが、社内リソースだけでは足りないため
案件の必須スキル
・Pythonのフレームワークを使用したWebアプリケーション開発の実務経験(3年以上目安) ・Pythonを用いた開発実務経験(3年以上目安) ・自社サービス開発・運営を行う企業におけるWebアプリケーション開発の経験(3年以上目安) ・RDBMS を用いたシステム設計・開発経験 ・Docker に代表されるコンテナ技術を用いたサービス設計・開発経験
・LLM(大規模言語モデル)を活用したアプリケーションやモデルの設計、開発、実装 ・LLMを用いた自然言語処理(NLP)タスクの最適化と改善 ・関連技術や論文のリサーチ ・モデルの改良や評価に用いるデータ収集、前処理、および実装 ・アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティの向上 詳細は、面談時にお話しいたします。 Python
案件の必須スキル
・Pythonを用いたプログラミング言語およびフレームワークの知識 ・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連分野の学士号または同等の実務経験 ・LLM(OpenAI, Anthropic 提供APIを含む)を用いたアプリケーション開発の経験 ・大量のデータセットを処理するアプリケーションを構築した経験 ・自然言語処理(NLP)に関する深い理解と実務経験 ・データ分析および機械学習の基礎知識 ・問題解決能力とチームでの協働スキル
今回携わっていただくのは、Google Cloudの生成AIモデル Geminiをベースとした生成AIプラットフォームの開発です。 既に1st versionはリリースしておりますが、エンタープライズ用途に向けての開発に参画いただきます 。 具体的には Python(FastAPI)を使ったサーバーサイド設計、開発、運用 Next.jsを使ったフロントエンド設計、開発、運用 Python
案件の必須スキル
・バックエンド開発のご経験:5年以上 ・フロントエンド開発のご経験
大手音楽会社の社内アプリケーション開発に携わっていただきます。 機能単位、あるいはPoCの内容によってAzure / Google Cloud / AWS を併用し、サーバーはおもに Google Cloud に構築します。 社内ツールを作成する際は Google スプレッドシートと連携することが多く、スプシAPIをよく利用します。 ■募集背景 人員不足のため。 ※働き方:フルリモート。初日出社あり。
案件の必須スキル
・Pythonでのコーディング経験(機械学習プロジェクト等ではなく、アプリケーション開発) ・基本的なレベルのDB設計・構築経験
介護事業に向けたAI開発支援を行っていただきます。 ■募集背景 増員募集のため。
案件の必須スキル
・自然言語処理に関する機械学習モデル構築/精度改善の実務経験 ・Pythonを用いたバックエンド開発において設計から実装まで一貫して携わった経験
【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
・グローバルでの経験やビジネスレベルの英語力 ・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
【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
・グローバルでの経験やビジネスレベルの英語力 ・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
【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! ◆勤務形態:リモート相談可 ◆勤務地:麴町駅 ◆就業時間:9:30~18:30※標準的な時間(フレックス制度有8:00~22:00) ◆清算:140-180h ◆面談:2回 ◆服装:自由 ◆PC貸与:有り ◆主な開発環境・ツール ・使用言語:Python ・DB:PostgreSQL ・インフラ:AWS(Glue、S3、Athena等) ・その他ツール:TableauServer、JupyterLab、Github、JIRA、Slack 【募集背景】 ・新規のプロジェクト進めていく上で、データサイエンティストが不足している為 【業務概要】 ・金融機関向けにプラットフォームサービスを展開されている企業様にて、データサイエンティストとして参画をしていただきます。 ・具体的には、レコメンド機能の開発や機械学習を用いたベクトル検索機能の開発を行っていただきます。 【勤務形態】 ・参画して初めの2ヶ月間は出社あり ・3ヶ月目以降も出社あり 【参画のメリット】 ・リモート相談可案件になりますので、ご自身生活に合わせた勤務が可能でございます。 ・海外向けサービスで大規模なデータに携わって頂きますので、ご自身のスキルアップにつながる案件かと思います。 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
・データサイエンティストとしてのご経験が3年以上 ・レコメンド機能を開発されたご経験 ・ベクトル検索の知見がある方
Pythonにより論文・特許・企業情報を処理するとともに、WebAPIとして実装する <業務詳細> ・外部の論文・特許・インターネット検索APIや、そこから得られた数十~百万件規模の情報源から必要な情報を検索・処理するPythonコードの実装(各種バッチ・リアルタイム処理) ・LLMをはじめとする、AI(機械学習・自然言語処理、自社開発を含む)モデルと連携して情報処理するPythonコードの実装 ・上記のような処理をクラウドサービス上に乗せ、WebAPIを設計・実装し、アプリから呼び出せるようにする ■募集背景 企業同士のマッチングサービスや技術動向の調査を行うリサーチサービスをSaaSとして提供すべく、新規サービスの立ち上げを行うことになったため。 本募集では、このサービスにまつわるバックエンド(WebサービスのAPI)、および企業・特許・論文にまつわる情報処理を実装するPythonエンジニアを募集いたします。
案件の必須スキル
・業務でPythonを用いてWebAPIの実装、およびバッチ処理を実装した経験 ・業務で各種外部API(検索、LLMなど)と連携したWebサービスを構築した経験
■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
■Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 ■自然言語処理の必要なプロジェクトのご経験 ■クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験 ■Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験 ■論理的にコミュニケーションができる方
メタマテリアル×AI領域において、顧客とともにプロジェクトメンバーを組成し、技術開発を行っています。 クライアント単独では解決の難しい設計課題に対して、独自知見で計算機を活用し新しいアイディアや形状を発見し設計に適用していくことが主な業務となります。 社内のPMが顧客とともに実施した要求整理を踏まえ、社内にて技術検証を行う際に、社内メンバーとともに機械工学エンジニアとして技術検証に必要な要件定義〜基本設計の業務をお願いしたいです。 そのほか実装に向け、手を動かしながら業務をお願いすることもございます。 <業務詳細> ・要件定義:設計において起きている物理現象の分析・解明、物理現象に即したコンセプトの立案 ・基本設計:コンセプトから2D/3Dモデルの作成、材料選定、工法選定 ・性能評価:強度・剛性、衝突安全、音響・振動、熱マネジメント、 空力など設計に関する内容についてのCAEシミュレーション、評価検証、実験結果とのキャリブレーション ・最適化:パラメトリックモデル作成、最適化パイプラインの構築、最適化アルゴリズムの選定、最適化結果の評価・分析 ■募集背景 現在、大手企業を中心に引き合いが多く、更なる体制拡充に向けた人員募集でございます。 音響解析や(熱)流体解析など、幅広い領域においてプロジェクトがある状態です。 社内のPMや機械学習エンジニアとともに、技術検証のためのディスカッションや解析を行い、実装に向けたエンジアリングをお願いいたします。
案件の必須スキル
・機械工学や製品設計に関する知識 ・CAD・CAEツール(例: AutoCAD、SolidWorks、CATIA、ANSYS、COMSOL等)の使用経験 ・構造解析、振動・音響解析、(熱)流体解析いずれかの経験 ・機械工学又は構造力学の関連分野、もしくは数学・物理学の学士号以上の学歴
コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。 1つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。 具体的な業務としては以下になります。 ・コードの分析と整理:VB6.0コードの分析をおこない、機能ごとにモジュール化します。 不要なコードや重複を除去します。 ・ツール検証と導入:VB6.0からPythonへの変換に適したAIツールを選定します。 選定したツール(Second.devやModerne)の特徴や制限を理解します。 ・ツールの検証:コード変換ツールの性能と適用可能性を評価します。 ・既存AIツールの活用:GitHub Copilot、Azure AI Studio、Claude 3、GCP Vertexなどを活用します。 ・パイロットプロジェクトの実施:モジュールごとに段階的に変換するためのシナリオを定義します。 各段階で変換結果をテストし、問題があれば修正します。 旧システムの一部機能として重要度の高い機能を選定します。 ・コード変換のプロセスをドキュメント化:バリューストリームマッピングを行い、効率化ポイントを明確にします。 選定したツールによりVB6.0コードをPythonコードに変換します。 変換されたコードを注意深くレビューします。 AIに不向きな作業がある場合はプロセスを見直します。 必要に応じて手動でコードを最適化します。 コード品質は静的解析ツール(pylint, flake8など)で継続的に監視します。 ・最適化とリファクタリング パフォーマンスのボトルネックを特定します。 必要に応じてPythonの高速化を実施します。(NumPy, Cythonなど) ■得られるキャリア・職種の魅力 ①AI駆動開発プロジェクトの経験機会 アジャイル開発、コード生成AI関連調査、精度評価、精度改善など、最先端の技術・メソッドを活用したプロジェクトに参画できます。 ②柔軟で安心できる働き方 フルリモート、コアタイムなしのフルフレックス。ワークライフバランスを実現しやすい働き方をお約束します。 【以下に当てはまる方にご活躍頂けるポジションです。】 ・担当業務を自分のことと捉える主体性 ・顧客の事業(UX、市場、ユーザーニーズ、ビジネスプラン)への関心 ・先進的な事例のインプット・アウトプットへの積極性 ・マルチに、スピーディに、合理的に物事を進められたい方 ・当社の企業理念に共感いただける方 ※フルリモート可 Python
案件の必須スキル
・コード生成AIを活用した業務システム開発経験(開発言語:Python) ・Pythonによる業務システム開発経験 ・VB6.0プログラムの経験(読解ができればOK) ・業務報告書もしくは運用手順書等の納品経験
【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! ◆就業場所 :フルリモート(地方在住可) ◆就業時間 :フレックスタイム制(コアタイム:11:00~15:00) ◆清算 :140-180h ◆面談 :1回 ◆PC貸与の有無 :有 ◆技術スタック ・関連技術:Python3/ OpenAI/ Docker/ AWS SageMaker ・開発基盤:AWS/ Microsoft Azure ・ツール:GitHub(Enterprise)/ GitHub Copilot/ CI/CD/ GitHub Actions/ CircleCI ・グループウェア:Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp, Jira, GitHub ◆業務内容 ・リーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装&APIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ◆備考 現在急成長中のリーガルテック企業様の案件となります。 フルリモート、フレックス制など個人の裁量をもって就業することが可能です。 現場は意見など言いやすい環境となっております。 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
・Pythonでの設計~開発経験3年以上 ・CI/CDを用いた開発経験 ・機械学習(自然言語処理)を用いたモデル実装における評価指標のご経験 ・DB設計のご経験
【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! ◆基本情報◆ ・出社:リモート相談可※フル出社できる方だと確度が高くなります ・場所: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 ◆契約情報◆ ・精算:140-180h ・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. 【業務内容】 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援etc. 【就業形態について】 オフラインでのコミュニケーションを大事にしている現場でメンバーの多くは出社しております。 また、出社時にはモニターを2台まで利用可能です。 GitHubCopilot・社内GPTの利用も可能です。 ◆補足◆ ChatGPT等のAI関連の技術を利用した業務効率化ツールを提供している企業での業務となります。 ビジネス拡大に伴い技術課題の整備を目的とした募集となります。 月に一度、全エンジニアで技術・成功事例の共有を行なっておりますので、新しい技術情報等も学べる環境です。 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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
作業内容:マーケティングサービスのアプリ開発 ・要件チームとの調整 ・フロントエンドからサーバーサイド、バッチの開発 ・実装メイン ※フルリモート可 JavaScript
案件の必須スキル
・Vue.jsを使用したフロントエンド開発経験:3年以上 ・Ruby on Railsを使用したバックエンド開発経験 ・AWS上でのアプリケーション開発経験 ・フロントエンドとバックエンドの両方を手掛けられる方
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
自社開発プロダクトを中心に使用しているAIプロンプト作成、調整、テストを実施して頂きます。 また、事業部メンバーとともに技術面やサービスの利用方法(AIの作成手順)のサポートや、デモ用AIの作成・テストを行い、実機デモ用の環境を整備して頂きます。 大規模言語モデルのアルゴリズム実装やレビュー、技術調査なども実施して頂きます。 ■募集背景 AI技術で世界的な注目を集めている企業様です。 PersonalAIの完成を最終目標として複数のAIプロダクトを開発されています。 その中でも今回は2つのプロダクトを主にご担当頂きます。 現在、業務委託で入っているプロンプトエンジニアがご家庭の事情でご稼働終了となるため募集となりました。
案件の必須スキル
・プロンプトエンジニアリングの実務経験 ・機械学習モデル開発の経験5年以上 ・クラウド利用経験
リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務になります。 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動
案件の必須スキル
・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価 ・スケーラブルな機械学習モデルの開発経験 ・ディープラーニングを含む複雑なモデルの実装経験 ・モデルの性能と精度の最適化 ・データパイプラインとモデルの運用自動化 ・Webアプリケーション開発経験3年以上 ・AWSなどのクラウドサービスを用いた開発経験 ・CircleCIやGitHub ActionsなどのCI/CDを用いた開発経験
様々な業種の大手企業を中心に、AIのRAGベンダーとしてプライムの立ち位置での案件となります。 LLM、機械学習を用いた生成系AI、自然言語処理(NLP)などの実装支援プロジェクトに携わっていただきす。 お客様課題・潜在ニーズを的確に掴むこと、最適なAIソリューションを企画することを行います。 収益面やオペレーション実務を想定したUX設計にまで踏み込んで検討いただきます。 また、エンジニアと連携したプロジェクト推進などの役割もございます。
案件の必須スキル
・SierのPMやコンサルティングファーム、シンクタンク出身の方(ITコンサルやDXコンサル実務経験有) (シニアコンサルタントぐらいの力量があり、AIに関わりたいから条件緩和頂けるような方) ・生成AIに興味があり、調べたり使っている方 ・エンジニア出身ではないが、工数見積もりができること ・要件定義/要求整理の顧客折衝が可能
【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 SFDC(Salesforce)を使った学生の履修申請および履修実績を管理するシステム開発案件です。AIアプリをPythonで開発し、履修申請時のリコメンデーションや、休学・退学のリスク検知などの機能を提供します。AIアプリはHeroku環境で稼働し、DBはPostgresを使用します。 ■具体的な業務内容 ・SFDCを使用した履修管理システムの開発 ・Pythonを用いたAIアプリの設計・開発 ・履修申請時のリコメンデーション機能の実装 ・学生の休学・退学リスク検知機能の開発 ・Herokuを使用したAIアプリの稼働環境の構築 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 ・SQL(できればpostgresql)の経験があり、データ処理を実施じできること ・機械学習予測モデルとレコメンドモデルをpythonで作成できること ・Python等言語でバッチ処理を開発する経験があること
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・ アーキテクチャ設計と開発わたしのホテル時間 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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 以下業務をご担当いただきます。 ・リーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装&APIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ◆就業場所:フルリモート(地方在住の方も歓迎です) ◆清算:140h~180h ◆面談:1回 ◆PC貸与の有無:有 ◆技術スタック ・関連技術:Python3/ OpenAI/ Docker/ AWS SageMaker ・開発基盤:AWS/ Microsoft Azure ・ツール:GitHub(Enterprise)/ GitHub Copilot/ CI/CD/ GitHub Actions/ CircleCI ・グループウェア:Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp, Jira, GitHub 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
・Pythonでの設計~開発経験3年以上 ・CI/CDを用いた開発経験 ・機械学習(自然言語処理)を用いたモデル実装における評価指標のご経験 ・DB設計のご経験
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・ アーキテクチャ設計と開発わたしのホテル時間 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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!
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・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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 以下業務をご担当いただきます。 ・リーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装&APIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ◆就業場所:フルリモート(地方在住の方も歓迎です) ◆清算:140h~180h ◆面談:1回 ◆PC貸与の有無:有 ◆技術スタック ・関連技術:Python3/ OpenAI/ Docker/ AWS SageMaker ・開発基盤:AWS/ Microsoft Azure ・ツール:GitHub(Enterprise)/ GitHub Copilot/ CI/CD/ GitHub Actions/ CircleCI ・グループウェア:Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp, Jira, GitHub 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!
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・Pythonでの設計~開発経験3年以上 ・CI/CDを用いた開発経験 ・機械学習(自然言語処理)を用いたモデル実装における評価指標のご経験 ・DB設計のご経験
【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! ◆基本情報◆ ・出社:リモート相談可※フル出社できる方だと確度が高くなります ・場所: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 ◆契約情報◆ ・精算:140-180h ・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. 【業務内容】 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援etc. 【就業形態について】 オフラインでのコミュニケーションを大事にしている現場でメンバーの多くは出社しております。 また、出社時にはモニターを2台まで利用可能です。 GitHubCopilot・社内GPTの利用も可能です。 ◆補足◆ ChatGPT等のAI関連の技術を利用した業務効率化ツールを提供している企業での業務となります。 ビジネス拡大に伴い技術課題の整備を目的とした募集となります。 月に一度、全エンジニアで技術・成功事例の共有を行なっておりますので、新しい技術情報等も学べる環境です。 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!
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・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・ アーキテクチャ設計と開発わたしのホテル時間 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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!
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・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・ アーキテクチャ設計と開発わたしのホテル時間 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・ アーキテクチャ設計と開発わたしのホテル時間 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・ アーキテクチャ設計と開発わたしのホテル時間 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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 ◆情報◆ ・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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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 ◆情報◆ ・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!
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・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
【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◆ 以下業務をご担当いただきます。 ・AIを用いた製品の設計・開発・フロントエンド開発・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援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 ◆情報◆ ・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
・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・TypeScript(React.js・Next.js)を用いた開発経験2年以上 ・バックエンドの開発経験 ・クラウドを用いた開発経験・アジャイル開発経験 ・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験
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最高単価
220万円
最低単価
32万円
平均単価
82.3万円
2024年11月の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の月額単価の平均は82.3万円です。機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の年収の目安は988万円です。単価20万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は0件、単価30万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は8件、単価40万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は56件、単価50万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は90件、単価60万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は140件、単価70万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は254件、単価80万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は276件、単価90万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は168件、単価100万円台の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人は284件です。※フリーランスボード調べ(2024年11月18日更新)
2024年11月の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の平均月額単価は82.3万円です。前月比で-0.5%(-0.4万円)と月単位でみる機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の月額単価は減少傾向です。
2024年11月の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の想定平均年収は988万円です。前月比で-0.5%(-5.1万円)と月単位でみる機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の想定年収は減少傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
フルリモート | 46.2% | -1.5% |
一部リモート | 51.3% | +5.8% |
常駐 | 2.4% | -4.2% |
2024年11月の機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人におけるフルリモート案件・求人の割合は46.2%で前月比で-1.5%とやや減少傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は51.3%で前月比で+5.8%とやや増加傾向にあります。常駐案件・求人の割合は2.4%で前月比で-4.2%とやや減少傾向にあります。
■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。