SageMakerのフリーランス案件・求人一覧

エンドプロダクトへのAI技術の導入に向け、以下の業務を担当いただきます。 AIに関する調査・検証を行い、フィジビリティスタディを通じて技術導入の実現性を評価し、 プロダクトに組み込める形で実装することが主な業務です。 【作業内容】 AI技術の調査・検証 最新のAI技術について、技術・効果・コスト・リーガルの観点から調査し、 プロダクトに組み込むためのフィジビリティスタディを実施。 API化および組み込み実装 フィジビリティスタディをクリアした技術について、プロダクトに組み込むためのAPI化、 モデルの組込み設計、最適化、デプロイを担当。必要に応じてモデルの実装も行う。 バックエンドやインフラとの連携を含むAPI開発。 リアルタイム変換技術の共通フレームワーク構築 以下のリアルタイム変換技術を共通フレームワークに統合し、 AWSサービスを利用したシステム構成を整備。 リアルタイム声変換（声質・話者変換） リアルタイム顔変換（顔全体およびパーツの変換・調整） Python

案件の必須スキル

・AI・機械学習の実務経験：3年以上 ・API開発経験 ・AWSの使用経験 ・AWSサービス（特にSageMakerやLambdaを含む）を用いたシステム構築の経験：2年以上

某メガバンク向けの金融プラットフォームの開発案件が既存にあり、インフラチームの一員として要件定義、設計～構築、運用を一貫してご担当いただきます。

案件の必須スキル

・AWSの設計、構築、運用の一貫した経験（5年以上） ・技術要素への対応経験もしくは知見 　AWS(CDK、lambda、glue、sagemaker、ecs、ec2、rds) ・チームでコミュニケーションをとって問題を解決できる方 ・日本国籍の方 ・40代まで

同社は生体認証、体型認証、行動認証などを自社サービスとして展開している企業です。 今回はPythonを用いた顔認証による本人確認サービスの開発に携わって頂きます。 金融機関を中心とした顧客企業に対して、実装する機械学習アルゴリズムの開発を行います。 【具体的な業務内容】 ・機械学習を伴うAPIの実装 ・機械学習のサーバーサイド推論APIの実装 ・機械学習コードの実装・高速化・パイプライン構築 【技術環境】 ・言語：Python ・CI/CD：CircleCI、GitHub Actions、AWS CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・インフラ：AWS、Terraform、Docker ・ストレージ：Amazon Aurora (MySQL)、Amazon DynamoDB、S3 ・モニタリング：Airbrake、AWS CloudWatch、Datadog ・AWS：API Gateway、CloudFront、CloudTrail、Direct Connect、ECS、ECR、Fargate、EC2、GuardDuty、KMS、Kinesis Firehose、Lambda、Route 53、SNS、SQS、Transfer for SFTP、WAF ・その他ツール：Github、Slack、JIRA、Confluence、Zeplin、Miro

案件の必須スキル

【必須】 ・Pythonでの開発経験 ・AWSを用いた開発／運用経験 ・チームでの開発経験 ・CI/CD環境の構築経験 ・何らかの機械学習を試してみたことがある（個人でも可） 【尚良】 ・NumPy、pandas、sklearn、matplotlib、OpenCV 等一通りの画像処理・機械学習に関連する開発経験 ・Pytorch 他深層学習ライブラリを用いた開発経験 ・Pytorch lightning の開発経験 ・AWS Sagemaker の経験 ・DevOps 周りの経験 (AWS CodePipeline/AWS StepFunctions/Terraform) ・エンジニアとしての経験3年以上 【求める人物像】 ・弊社のビジョンへ共感がある方 ・個人情報保護・情報セキュリティに関する意識があり、責任感を持って行動できる方 ・丁寧に建設的に議論ができる方 ・素直で技術が好きな方

TVCMの効果測定及びマーケティング効果分析プラットフォームを展開する企業にて、データエンジニアの募集です。 【具体的な業務内容】 ・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発 ・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり ・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応 ・各種運用業務の自動化とドキュメント整備 ※エンド案件となります。面談は弊社同席で1回行います。

案件の必須スキル

・データ基盤技術の基本的な理解（OS、RDBMSなど） ・データウェアハウスの設計とETL処理の開発経験 ・Pythonなどのスクリプト言語を用いた開発経験

運用型テレビCMプロダクトの分析基盤開発支援に携わっていただきます。 本プロダクトは企業が成長するために必要なソリューションを多数展開する マーケティングプラットフォームです。 属人的な判断とアナログ業務をなくし、最適化されたオペレーションを実現するための さまざまなサービスをご用意しております。 【案件の魅力】 ・マーケティングの民主化を実現するためのあらゆる企業に対する事業成長の機会を 　導くプロダクトの開発経験 ・ドメインに特化したサービス設計の開発経験 ・事業における課題解決手段の提案経験 ・顧客の一次情報に積極的に触れられる環境 Python

案件の必須スキル

・データ基盤技術の基本的な理解（OS、RDBMSなど） ・データウェアハウスの設計とETL処理の開発経験 ・Pythonなどのスクリプト言語を用いた開発経験：2年以上

リーガルテックプロダクトへの生成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案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。 ・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 【環境】 ・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 ・関連技術：Python3、OpenAI, Hugging Face、AWS SageMaker （案件№：1977-0ds）

案件の必須スキル

・PythonのWebフレームワーク（FastAPI、Flaskなど）を用いた開発経験 ・クラウドサービス（AWS、Azureなど）を用いた開発経験 ・CI/CD（CircleCI、GitHub Actionsなど）を用いた開発経験 ・データベースの設計経験 ・ディープランニングを含む複雑なモデル実装経験 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Gitを用いたチーム開発経験

電力需給予測AIの改修を行っていただきます。 詳細設計以降の製造がメインになります。 Python

案件の必須スキル

・Python、Pandasの経験、 ・機械学習の経験（教師あり学習と時系列データ、XGBoostなど） ・AWS S3、AWS Lambda

同社はオンラインによる生体認証、体型認証、行動認証のプラットフォームを展開している企業です。 今回は本人確認／生体認証プラットフォーム (eKYC) の開発を機械学習を用いてご担当頂きます。 プロダクトは顔や免許証などのIDを撮影して本人確認を行っています。 その際には、 ・顔認証 ・偽造検知(PAD) ・顔/IDの認識、クオリティアセスメント などの画像処理技術が使われています。 これらの技術は、サービスの利便性や本人確認の信頼度に直結しており、様々な国籍や環境の人でも快適に使えるように、日々改善を続けています。 本ポジションでは、リサーチャーと協力し、これらの技術の新規開発や精度向上をするための実装や仕組みづくりをして頂きます。 具体的な業務としては、下記のどちらかを、専門性に応じて担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・機械学習を用いたAPI、インフラ実装や、データ分析、アノテーションツールの考案・実装 ・機械学習を用いたWebアプリやNativeアプリのフロント実装、新規UIの検証 ※エンド直案件となります。面談は弊社同席で1回行います。

案件の必須スキル

・Pythonでの開発経験（個人でも可） ・AWSを用いた開発／運用経験 ・チームでの開発経験 ・CI/CD環境の構築経験 ・何らかの機械学習を試してみたことがある（個人でも可）

・顧客ープロ人材のマッチングアルゴリズムのサービス化を目指した概念実証(proof of concept: PoC) ・顧客の課題内容とプロ人材の職務経歴書などのデータから、面談決定率や顧客満足度の予測モデルを開発する。 Python

案件の必須スキル

・機械学習モデルを対象とした交差検証法の実務経験：1年以上 ・ニューラルネットワーク言語モデルの設計・実装経験：1年以上 ・最適化問題、回帰問題、分類問題、ニューラルネットワーク最適化問題に関する理論に習熟している ・ローカルPCのAnaconda、Google Colab、Google Vertex AI、AWS、SageMakerなどの環境において、Jupyter notebook/lab上での機械学習モデルの実装経験：3ヶ月以上

通信キャリア会員向けECを運営しているグループ子会社でのデータ基盤構築 データ連携案件管理：データ供給元からデータ利用者のために日程調整や管理業務。 基盤構築：事業要請に応じたデータレイク,データウェハウス,マートの実装,テスト。 ※基盤構築作業が主な作業になります。

案件の必須スキル

SQLを理解し,DDLやDMLを使いこなせること(最低でもGROUP BY,HAVING句が使用できる) Pythonを用いたコーディング経験が１年以上(C#, javaなどの高級言語での経験でも可) AWS Redshift,Glue,Lambda等を用いた分析環境構築・運用経験が１年以上

車両データから危険運転を検知し、運転者の情報と合わせて、 軽度認知症の検知を行うためのアプリケーションの開発をいただきます。 詳細は商談時にご説明します。 ※危険運転検知と、認知症検知のアルゴリズムは既に作成されています。 * このアルゴリズムをAWSで動かすシステムを構築いただきます。 ※フルリモート可 Python

案件の必須スキル

・Pythonアプリケーションエンジニア（ベテランorスペシャリスト希望） - AWS環境でデータフローなどバッチ系（バックエンド）システムを構築した経験があること （今回はSageMakerを中心としたシステムとなる） ・商用環境へのデプロイの経験

同社は生体認証、体型認証、行動認証などを自社サービスとして展開している企業です。 今回はPythonを用いた顔認証による本人確認サービスの開発に携わって頂きます。 金融機関を中心とした顧客企業に対して、実装する機械学習アルゴリズムの開発を行います。 【具体的な業務内容】 ・機械学習を伴うAPIの実装 ・機械学習のサーバーサイド推論APIの実装 ・機械学習コードの実装・高速化・パイプライン構築 【技術環境】 ・言語：Python ・CI/CD：CircleCI、GitHub Actions、AWS CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・インフラ：AWS、Terraform、Docker ・ストレージ：Amazon Aurora (MySQL)、Amazon DynamoDB、S3 ・モニタリング：Airbrake、AWS CloudWatch、Datadog ・AWS：API Gateway、CloudFront、CloudTrail、Direct Connect、ECS、ECR、Fargate、EC2、GuardDuty、KMS、Kinesis Firehose、Lambda、Route 53、SNS、SQS、Transfer for SFTP、WAF ・その他ツール：Github、Slack、JIRA、Confluence、Zeplin、Miro

案件の必須スキル

【必須】 ・Pythonでの開発経験 ・AWSを用いた開発／運用経験 ・チームでの開発経験 ・CI/CD環境の構築経験 ・何らかの機械学習を試してみたことがある（個人でも可） 【尚良】 ・NumPy、pandas、sklearn、matplotlib、OpenCV 等一通りの画像処理・機械学習に関連する開発経験 ・Pytorch 他深層学習ライブラリを用いた開発経験 ・Pytorch lightning の開発経験 ・AWS Sagemaker の経験 ・DevOps 周りの経験 (AWS CodePipeline/AWS StepFunctions/Terraform) ・エンジニアとしての経験3年以上 【求める人物像】 ・弊社のビジョンへ共感がある方 ・個人情報保護・情報セキュリティに関する意識があり、責任感を持って行動できる方 ・丁寧に建設的に議論ができる方 ・素直で技術が好きな方

・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発 ・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり ・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応 ・各種運用業務の自動化とドキュメント整備 Python

案件の必須スキル

・データ基盤技術の基本的な理解（OS, RDBMSなど） ・データウェアハウスの設計とETL処理の開発経験：3年以上 ・Pythonなどのスクリプト言語を用いた開発経験：3年以上

通信キャリア会員向けECを運営しているグループ子会社でのデータ基盤構築 ・基盤構築：事業要請に応じたデータレイク,データウェハウス,マートの実装,テスト ・データ連携案件管理：データ供給元からデータ利用者のために日程調整や管理業務 開発環境： ・AWS：Glue, Lambda, StepFunctions, Redshift, Redshift Spectrum, IAM, SageMaker, S3, EC2, CodePipeline, CodeDeploy ・GCP：BigQuery, GCS, CloudFunction, CloudComposer, ・DB：Redshift,PostgreSQL,Oracle,MySQL ・リポジトリ：Github Enterprise,CodeCommit ・コラボレーションツール：JIRA, Confluence, Backlog ・コミュニケーションツール：Slack,G Suite

案件の必須スキル

・SQLを理解し,DDLやDMLを使いこなせること(最低でもGROUP BY,HAVING句が使用できる) ・pythonを用いたコーディング経験が１年以上(C#, javaなどの高級言語での経験でも可) ・AWS Redshift,Glue,Lambda等を用いた分析環境構築・運用経験が１年以上

医療に関わる健康管理システムなどの開発をお任せします。 自社ヘルスケアサービスの開発への参画をお願いします。 ・企業向け／健診機関向けヘルスケアSaaS（PHP＊PostgreSQL＊AWS） ・AIによる画像認識サービスの開発（AWS＊　Sagemaker＊Python） ご応募いただいた方のスキルによって、以下のような職務を想定しています。 ・PHPによるヘルスケア業務アプリ開発 ・上記に付随する、スマホ向けサービスの開発 ・健康診断に関する業務知識の吸収 ・ヘルスケアSaaSの基盤となるクラウドインフラの運用（AWS） ・画像認識を中心としたAIエンジン開発

案件の必須スキル

・Javascriptでの開発経験3年以上 ・PHP（Laravel）での開発経験5年以上

・プログラミング言語・フレームワーク: TypeScript, React,Python, FastAPI ・ 開発ツール: Git, Docker, Sentry, Langfuse ・ インフラ:インフラ: GCP（BigQuery）AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker, Lambda）, Azure（Azure OpenAI Service）

案件の必須スキル

・フロントエンド: TypescriptでReactでの開発経験 ・バックエンド: 言語問わず開発経験（Pythonが望ましい） ・インフラ: クラウドサービスを活用したWebアプリ開発経験（GCPが望ましいがAWSなどでもOK） ※上記内容で、フルフルスタックでお一人で開発を進められる方が欲しいです。

・プログラミング言語・フレームワーク: TypeScript, React,Python, FastAPI ・ 開発ツール: Git, Docker, Sentry, Langfuse ・ インフラ:インフラ: GCP（BigQuery）AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker, Lambda）, Azure（Azure OpenAI Service）

案件の必須スキル

・フロントエンド: TypescriptでReactでの開発経験 ・バックエンド: 言語問わず開発経験（Pythonが望ましい） ・インフラ: クラウドサービスを活用したWebアプリ開発経験（GCPが望ましいがAWSなどでもOK） ※上記内容で、フルフルスタックでお一人で開発を進められる方が欲しいです。

【クラウドエンジニア】 グロースハック思考でマーケティングとエンジニアリングを横断し、 ①SEOマーケティングSaaS ②HRアプリ ③WEBメディア など複数サービスを担当していただきます。 また、将来的には社内を横断するプラットフォーム責任者になっていただきたいと考えております。 ご自身のご経験や強みを活かし、当社を次のステージへ導いてくださる方とお会いできることを楽しみにしています。 【業務内容】 ・自社プロダクトのデータ分析、基盤の設計、クラウド開発 ・Webメディアのクラウド開発、運用 ・新規事業のクラウド基盤の構築 ・ベトナム支社との連携業務 ・Webアプリとスマホアプリにおけるクラウドの基本的なアーキテクチャの構築 ・AWSの設計や技術選定、サービス運用 等

案件の必須スキル

・Linuxのサーバ構築と運用経験 ・AWS/GCP等のクラウドを利用したシステムの構築、運用経験（3年以上） ・システム開発実務経験（3年以上） ・IaCの構築経験 ※上記に加えて、以下いずれか1つ以上の経験 ・CI/CDの構築と運用経験 ・クラウドを用いたデータ分析基盤の構築と運用経験 ・監視基盤/検索エンジンの構築経験 ・ETL処理の構築経験

通信系企業にてPython＋AWSを活用したシステム開発に携わっていただきます。 ・Webフロントエンド(S3、CloudFront、API Gateway、AWS Cognito、AWS WAF) ・Webバックエンド構築(API Gateway、Lambda) ・AWS CDKによるリソース構築 ・データパイプライン構築 (StepFunctions、Lambda、Glue、EMR) ・MLOpsパイプライン構築 (SageMaker Studio、SageMaker Pipelines) Python

案件の必須スキル

・Pythonでの開発経験：3年以上 ・AWSの知識：3年以上 ・CodeCommit ・CodeBuild ・CodeDeploy ・CodePipeline ・VPC(SG等含む) ・ELB ・DXGW ・RDS ・Route53 ・ECR ・ECS ・Fargate ・S3 ・SSM ・CloudWatch

学生向け就活プラットフォームにおける機械学習、MA構築、レコメンド機能開発をご担当いただきます。 2017年11月に本リリースを完了して、順調にサービスがスケールしております。 ユーザデータが集まってきており、将来に向けて、データドリブンでビジネスを展開していくための基盤構築から ご担当いただきます。 企画からご参画いただき、MVP策定、技術選定、構築、ローンチまでを0ベースで一緒にやっていただける方を募集しております。 アジャイル（スクラム）を採用しており、プロダクトオーナーを含め、チーム一体でプロダクトを構築しています。 【開発環境】 ・AWS ・AWS各種サービス（Lambda/SQS/SES/Cognito/Dynamo/ESS/S3他） →今回の開発では、SageMaker、Redshift、Glueの利用を想定 ・管理ツール：Gitlab ・その他：ビルド自動化、CI環境 Python,AWS

案件の必須スキル

・学生時代に統計学を専攻していた方 ・Webサービスでの経験1年以上 ・NoSQLの経験 ・AWS等の環境利用したプロジェクトの経験 ・Pythonでの実装経験

気象データを学習データとした機械学習に携わって頂きます。 詳細設計以降、製造メインをお願い致します。

案件の必須スキル

Python、Pandas、AWS Lambda

【具体的な仕事内容】 自社プロダクト『EmmaTools』 の開発、運用を行っていただきます。 ・自然言語処理を活用した SEO に関わるデータ収集・分析機能の開発 ・LLM を活用したコンテンツ作成支援機能の開発 ・開発のロードマップやアクションプランの策定（開発、計画、アサイン等） ロードマップ策定後は2、3名のチームに分かれて開発を行います。 自身もチームに所属して設計、実装、テスト、デリバリーまで一気通貫で進めます。 【面白みや魅力】 ・生成 AI を活用した機能開発に注力しており、企画、PoC から機能実装まで携われます！ ・将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています！ ・もちろん今後新規プロダクト開発に携わることも可能！ デジタルマーケティングを追求する当社が開発した ■■■『EmmaTools』とは？■■■ SEOに強いコンテンツ(記事)を作りたいメディア運用者、ディレクター、ライター向けのAI搭載型ライティング支援ツールです。 SEO記事の品質を自動で分析し、スコアを可視化。 AIによる文章の自動生成でコンテンツ作成を効率化し、上位表示の可能性を高めます。 初心者でも良質なコンテンツ作成が可能です。 生成 AI を活用した機能開発に注力しており、AI とのコラボレーションによるコンテンツライティングを確立し、より高品質なコンテンツをより速く作成することに挑戦しています。 将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています。 ★「2023年度グッドデザイン賞」を受賞

案件の必須スキル

・Python、PHP、TypeScriptのいずれかを用いた開発経験（1年以上） ・MySQL、PostgreSQL等のRDBを用いたシステムの開発経験 ・バックエンドエンジニアとしての実務経験（3年以上）

【具体的な仕事内容】 自社プロダクト『EmmaTools』 の開発、運用を行っていただきます。 ・自然言語処理を活用した SEO に関わるデータ収集・分析機能の開発 ・LLM を活用したコンテンツ作成支援機能の開発 ・開発のロードマップやアクションプランの策定（開発、計画、アサイン等） ロードマップ策定後は2、3名のチームに分かれて開発を行います。 自身もチームに所属して設計、実装、テスト、デリバリーまで一気通貫で進めます。 【面白みや魅力】 ・生成 AI を活用した機能開発に注力しており、企画、PoC から機能実装まで携われます！ ・将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています！ ・もちろん今後新規プロダクト開発に携わることも可能！ デジタルマーケティングを追求する当社が開発した ■■■『EmmaTools』とは？■■■ SEOに強いコンテンツ(記事)を作りたいメディア運用者、ディレクター、ライター向けのAI搭載型ライティング支援ツールです。 SEO記事の品質を自動で分析し、スコアを可視化。 AIによる文章の自動生成でコンテンツ作成を効率化し、上位表示の可能性を高めます。 初心者でも良質なコンテンツ作成が可能です。 生成 AI を活用した機能開発に注力しており、AI とのコラボレーションによるコンテンツライティングを確立し、より高品質なコンテンツをより速く作成することに挑戦しています。 将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています。 ★「2023年度グッドデザイン賞」を受賞

案件の必須スキル

・PHP、TypeScriptのいずれかを用いた開発経験（1年以上） ・MySQL、PostgreSQL等のRDBを用いたシステムの開発経験 ・フロントエンジニアとしての実務経験（3年以上）

【クラウドエンジニア】 グロースハック思考でマーケティングとエンジニアリングを横断し、 ①SEOマーケティングSaaS ②HRアプリ ③WEBメディア など複数サービスを担当していただきます。 また、将来的には社内を横断するプラットフォーム責任者になっていただきたいと考えております。 ご自身のご経験や強みを活かし、当社を次のステージへ導いてくださる方とお会いできることを楽しみにしています。 【業務内容】 ・自社プロダクトのデータ分析、基盤の設計、クラウド開発 ・Webメディアのクラウド開発、運用 ・新規事業のクラウド基盤の構築 ・ベトナム支社との連携業務 ・Webアプリとスマホアプリにおけるクラウドの基本的なアーキテクチャの構築 ・AWSの設計や技術選定、サービス運用 等

案件の必須スキル

・Linuxのサーバ構築と運用経験 ・AWS/GCP等のクラウドを利用したシステムの構築、運用経験 ・システム開発実務経験3年以上 ※上記に加えて、以下いずれか1つ以上の経験 ・CI/CDの構築と運用経験 ・クラウドを用いたデータ分析基盤の構築と運用経験 ・IaCの構築経験 ・監視基盤/検索エンジンの構築経験 ・ETL処理の構築経験

【具体的な仕事内容】 自社プロダクト『EmmaTools』 の開発、運用を行っていただきます。 ・自然言語処理を活用した SEO に関わるデータ収集・分析機能の開発 ・LLM を活用したコンテンツ作成支援機能の開発 ・開発のロードマップやアクションプランの策定（開発、計画、アサイン等） ロードマップ策定後は2、3名のチームに分かれて開発を行います。 自身もチームに所属して設計、実装、テスト、デリバリーまで一気通貫で進めます。 【面白みや魅力】 ・生成 AI を活用した機能開発に注力しており、企画、PoC から機能実装まで携われます！ ・将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています！ ・もちろん今後新規プロダクト開発に携わることも可能！ デジタルマーケティングを追求する当社が開発した ■■■『EmmaTools』とは？■■■ SEOに強いコンテンツ(記事)を作りたいメディア運用者、ディレクター、ライター向けのAI搭載型ライティング支援ツールです。 SEO記事の品質を自動で分析し、スコアを可視化。 AIによる文章の自動生成でコンテンツ作成を効率化し、上位表示の可能性を高めます。 初心者でも良質なコンテンツ作成が可能です。 生成 AI を活用した機能開発に注力しており、AI とのコラボレーションによるコンテンツライティングを確立し、より高品質なコンテンツをより速く作成することに挑戦しています。 将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています。 ★「2023年度グッドデザイン賞」を受賞

案件の必須スキル

・Python、PHP、TypeScriptのいずれかを用いた開発経験（1年以上） ・MySQL、PostgreSQL等のRDBを用いたシステムの開発経験 ・エンジニアとしての実務経験（3年以上）

フルAWS利用のデータ分析・機械学習サービスの設計、構築をご担当いただきます。 設計工程より元請社員参画済～構築工程より参画を想定～その後試験工程を実施し、リリース予定です。 フルAWSサービスを活用したシステム構築案件となり、今後、顧客サービス展開の拡充で体制化を狙う案件です。 ※面談は弊社同席で1回＋顧客顔合わせ になります。

案件の必須スキル

AWS基本サービスの設計、構築経験 SageMakerの知見があればベターですが、参画後の学習でも問題ないです。

医療に関わる健康管理システムなどの開発をお任せします。 自社ヘルスケアサービスの開発への参画をお願いします。 ・企業向け／健診機関向けヘルスケアSaaS（PHP＊PostgreSQL＊AWS） ・AIによる画像認識サービスの開発（AWS＊Sagemaker＊Python） ご応募いただいた方のスキルによって、以下のような職務を想定しています。 ・PHPによるヘルスケア業務アプリ開発 ・上記に付随する、スマホ向けサービスの開発 ・健康診断に関する業務知識の吸収 ・ヘルスケアSaaSの基盤となるクラウドインフラの運用（AWS） ・画像認識を中心としたAIエンジン開発

案件の必須スキル

・PHP（Laravel）での開発経験5年以上

医療に関わる健康管理システムなどの開発をお任せします。 自社ヘルスケアサービスの開発への参画をお願いします。 ・企業向け／健診機関向けヘルスケアSaaS（PHP＊PostgreSQL＊AWS） ・AIによる画像認識サービスの開発（AWS＊Sagemaker＊Python） ご応募いただいた方のスキルによって、以下のような職務を想定しています。 ・PHPによるヘルスケア業務アプリ開発 ・上記に付随する、スマホ向けサービスの開発 ・健康診断に関する業務知識の吸収 ・ヘルスケアSaaSの基盤となるクラウドインフラの運用（AWS） ・画像認識を中心としたAIエンジン開発

案件の必須スキル

・Javascriptでの開発経験5年以上

製造業や金融業等の幅広い領域のBtoBマッチングサービスの開発／運営を行う企業にて、AWSの設計／構築／運用をご担当頂きます。 主な作業内容は、EC2上のMongoDB→AmazonDocumentDBへの移植や、EC2インスタンスの夜間停止など、細々としたAWS関連タスクをご担当頂く予定です。 技術顧問にRubyの創始者のまつもとゆきひろ さんを迎えており、社内のエンジニアの意欲も高い現場です。 【技術環境】 サーバー：Ruby on Rails (6系) フロント：JavaScript (Vue.js/jQuery)、TypeScript DB：MongoDB、AmazonDocumentDB インフラ：AWS (EC2/RDS/VPC/S3/CloudWatch/Route53/Cloudfront/Elasticache/SES/SystemsManager/SageMaker/lamdba/AWS WAF) その他：Gitlab、Rspec、JIRA、Slack

案件の必須スキル

【必須】 ・AWS (EC2/RDS/VPC/S3/CloudWatch/Route53)への基本的な理解 【尚良】 ・AWS (Cloudfront/Elasticache/SES/SystemsManager/SageMaker/lamdba/AWS WAF)への基本的な理解 ・AWS (DocumentDB/Elasticsearch/ECS/AWS Shield/Cloudformation)への基本的な理解 ・Terraform/Ansible/Jenkins/GitlabCI/CircleCI/DeepSecurityManagerへの基本的な理解

ショピング×SNSで買い物をシェアする新感覚の注目ECアプリの開発です。 累計300万ダウンロード突破し、ここから更にサービスを拡大するために開発力強化いたします。 今回は、MLエンジニアとして、機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。 基盤構築から機械学習モデルの作成を通じ、会社のビジョンの実現を目指します。 【業務内容】 データアナリストなどの専門性を持つデータチームのメンバーと以下の業務を行っていただきます。 ・機械学習基盤の設計と構築（Training pipeline, Serving, Monitoring など） ・機械学習を用いたプロダクトの設計・開発 ・運用フロー、実験管理の自動化・効率化 ・システムの信頼性 / 品質の向上 【開発環境】 ・開発言語: Python ・インフラ: Google Cloud ・分析・モニタリング基盤: BigQuery, Tableau, Looker Studio ・その他: Crashlytics, Docker, GitHub, Terraform, Slack, Figma, Notion

案件の必須スキル

・レコメンドシステムの開発・運用経験（提示されたパーソナライズ要件を基に、設計、実装、パイプライン構築などに携わった経験） ・Google Cloud or AWSでのML領域の開発・運用経験（Bigquery, VertexAI, SageMakerなど） ・メガベンチャーもしくはスタートアップでの就業経験 ・フルリモートではあるが、月1回程度の出社であれば問題ない方