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======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 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にて、機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。 認証技術や画像生成AI 等を中心とした各プロダクトに携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・認証プロダクトにおける精度改善(海外向けもあり) ・偽造検知、不正検知 ・OCR等
案件の必須スキル
・AI、機械学習に関する経験 3年以上 ・機械学習フレームワークの使用経験(Pytorch、Tensorflow 等) ・ドキュメント作成能力(設計書や使用マニュアルの作成) ・Git を使用したチーム開発経験(PR作成、レビューの実務) ・MLOps ツールの利用経験(例:MLflow、W&B、ClearML、Kubeflow)
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 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にて、機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。 認証技術や画像生成AI 等を中心とした各プロダクトに携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・認証プロダクトにおける精度改善(海外向けもあり) ・偽造検知、不正検知 ・OCR等
案件の必須スキル
・AI、機械学習に関する経験 3年以上 ・機械学習フレームワークの使用経験(Pytorch、Tensorflow 等) ・ドキュメント作成能力(設計書や使用マニュアルの作成) ・Git を使用したチーム開発経験(PR作成、レビューの実務) ・MLOps ツールの利用経験(例:MLflow、W&B、ClearML、Kubeflow)
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 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にて、機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。 認証技術や画像生成AI 等を中心とした各プロダクトに携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・認証プロダクトにおける精度改善(海外向けもあり) ・偽造検知、不正検知 ・OCR等
案件の必須スキル
・AI、機械学習に関する経験 3年以上 ・機械学習フレームワークの使用経験(Pytorch、Tensorflow 等) ・ドキュメント作成能力(設計書や使用マニュアルの作成) ・Git を使用したチーム開発経験(PR作成、レビューの実務) ・MLOps ツールの利用経験(例:MLflow、W&B、ClearML、Kubeflow)
★エンジニア実務経験2年以上 / 直近で実務経験のある方が対象の案件です!!★ ■概要 アパレル業界向けのブランド真贋判定プロジェクトに参加し、AIモデルやOCRモデルの開発を担当します。コンピュータビジョンを使用したAIモデルの開発や、OCRツールを活用したモデル開発に取り組みます。 ■具体的な業務内容 ・AIモデルおよびOCRモデルの開発 ・ブランドラベル・タグに対する真贋鑑定AIモデルの開発 ・クライアントとのミーティング参加およびプロジェクト調整 ・AWS環境でのモデルトレーニングおよび評価
案件の必須スキル
・ コンピュータビジョンに関する機械学習・深層学習プロジェクトの経験 ・ クライアントのプロジェクトでML/DLモデルを開発した経験 ・ 機械学習や深層学習に関する知識がある ・ Pythonプログラミングに精通している - 開発環境はAWS、Jupyterで動く環境でTensorflowを利用したソースコードの納品となるため、納品可能な品質のコードを書けること
・機械学習エンジニアとしてプラットフォーム新規機能開発案件に携わっていただきます。
案件の必須スキル
・機械学習エンジニアとしての業務経験 ・MLOpsエンジニアとしての業務経験 ・アーキテクチャの選定経験
・機械学習エンジニアとしてプラットフォーム新規機能開発案件に携わっていただきます。
案件の必須スキル
・機械学習エンジニアとしての業務経験 ・MLOpsエンジニアとしての業務経験 ・アーキテクチャの選定経験
・機械学習エンジニアとしてプラットフォーム新規機能開発案件に携わっていただきます。
案件の必須スキル
・機械学習エンジニアとしての業務経験 ・MLOpsエンジニアとしての業務経験 ・アーキテクチャの選定経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 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にて、機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。 認証技術や画像生成AI 等を中心とした各プロダクトに携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・認証プロダクトにおける精度改善(海外向けもあり) ・偽造検知、不正検知 ・OCR等
案件の必須スキル
・AI、機械学習に関する経験 3年以上 ・機械学習フレームワークの使用経験(Pytorch、Tensorflow 等) ・ドキュメント作成能力(設計書や使用マニュアルの作成) ・Git を使用したチーム開発経験(PR作成、レビューの実務) ・MLOps ツールの利用経験(例:MLflow、W&B、ClearML、Kubeflow)
・機械学習エンジニアとしてプラットフォーム新規機能開発案件に携わっていただきます。
案件の必須スキル
・機械学習エンジニアとしての業務経験 ・MLOpsエンジニアとしての業務経験 ・アーキテクチャの選定経験
・空間伝送型ワイヤレス給電システム開発において、 主に下記作業をご担当いただきます。 -IoTプラットフォームのサーバーサイドの設計、開発、運用 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。
案件の必須スキル
・PythonやGolangなどを利用したサーバーアプリケーションの開発の経験 ・Django等のWebアプリケーションフレームワークを使用した設計開発と運用経験 ・RDBもしくはシステムの要件に合わせたその他のDBの設計構築と運用経験 ・APIの設計開発と運用経験 ・オンプレもしくはクラウドインフラの設計構築と運用経験
・空間伝送型ワイヤレス給電システム開発運用において、 主に下記作業をご担当いただきます. -設計~開発 -エッジサーバーやクラウドサーバーの構築運用 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。
案件の必須スキル
・下記いずれかの言語を用いたアプリケーションの開発経験 -C言語、C++、Golang、Python ・LinuxやUnix 系のサーバ管理運用経験 ・クラウドプラットフォームの構築運用経験
・空間伝送型ワイヤレス給電ソフトウェア開発において、 主に下記作業をご担当いただきます。 -エッジコンピュータを構成する各ソフトウェアモジュールの設計、実装、テスト -エッジコンピューティングソフトウェアのアーキテクチャ設計 -ビジネス要求を満たすシステム要求要件の定義と制約(CPUリソース、メモリ容量、ストレージ容量、電波法規、サイバーセキュリティ法規など)の洗い出し -エッジコンピュータを構成するハードウェア(CPU、通信モジュール、ストレージなど)選定 -設計のドキュメンテーション、設計判断の妥当性説明 -エッジコンピュータ活用戦略立案、および提案 -ソフトウェア開発効率の最大化を目的とした開発、テスト環境の改善、戦略立案と提案 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。
案件の必須スキル
・下記いずれかの言語を用いたアプリケーションの開発経験 -C言語、C++、Golang、Python ・ソフトウェア開発プロセスの知見とそれを用いたソフトウェア開発の実務経験 ・ビジネス要求を満たすシステムやソフトウェア要求要件定義の実務経験 ・ソフトウェアプラットフォームを利用したソフトウェアアーキテクチャ設計の実務経験 ・RESTやRPCなどのネットワークを介したAPIを利用するソフトウェア開発の実務経験
・空間伝送型ワイヤレス給電システム開発において、 主に下記作業をご担当いただきます。 -IoTプラットフォームのサーバーサイドの設計、開発、運用 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。
案件の必須スキル
・PythonやGolangなどを利用したサーバーアプリケーションの開発の経験 ・Django等のWebアプリケーションフレームワークを使用した設計開発と運用経験 ・RDBもしくはシステムの要件に合わせたその他のDBの設計構築と運用経験 ・APIの設計開発と運用経験 ・オンプレもしくはクラウドインフラの設計構築と運用経験
・空間伝送型ワイヤレス給電システム開発運用において、 主に下記作業をご担当いただきます. -設計~開発 -エッジサーバーやクラウドサーバーの構築運用 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。
案件の必須スキル
・下記いずれかの言語を用いたアプリケーションの開発経験 -C言語、C++、Golang、Python ・LinuxやUnix 系のサーバ管理運用経験 ・クラウドプラットフォームの構築運用経験
・官公庁向けシステムアプリ開発案件にブリッジSEの立場で携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -要件定義~基本設計 -開発段階でのディレクション
案件の必須スキル
・システムエンジニアとして開発に携わった経験 ・アプリケーションエンジニアまたはインフラエンジニアとしての経験 ・要件定義経験
EC系やAIカメラソリューションなどAi関連のプロダクトが発生しており、 それにおけるML関連サービスの開発スピードを向上させていただきたく存じます。 具体的にはSSCのデータから顕在化していない課題を見つけたり、問題設定の定式化、課題に対し必要な対処を随時思考し具現化する役割を担っていただきます。 Python
案件の必須スキル
・Pythonでの開発経験:3年以上 (scikit-learn, Tensorflow, PyTorch など、機械学習に関するライブラリの知識があればより好ましい) ・コンピュータサイエンスに関する学位 ・GCP 製品の業務経験 ・データ分析の業務経験
大手生命保険ホールディングスの研究開発を行う部署にて、PoC開発とPL業務に携わっていただきます。 現在想定されるキーワードとしては、業界がヘルスケア、防災系、介護系、車載系、関連領域としてはAI、IoT、スマートスピーカー(Amazon Alexa)になります。 案件は複数ございますので、企画に対して柔軟に要件定義から設計、開発、テストと対応していただきます。 「保険業界」というワードを聞くとどうしても堅いイメージがありますが、作っていくサービスは他業界へ向けて様々な先端技術を絡めた開発になりますので、「アイディアをシステムで実現する」ことがゴールであれば使用技術やプロセスは問いません。 チームも柔軟な思考のメンバーが多く、トライ&エラーを楽しめる方にJoinいただきたい案件ですので、最新開発環境を推奨するWeb系企業をイメージいただければ問題ありません。 【開発スタイル】 アジャイルのSCRUM手法を取り入れています。 スプリントは2週間です。 チーム構成はデザイナーを含め5名前後で、4~5個ほど案件ごとに分かれています。 4年ほど前に内製化開発を促進する目的で生まれました。 【具体的な作業内容】 ・Webアプリ(SPA)のフロントの設計と開発(React.js、Vue.js) ・ネイティブスマホアプリの設計と開発 ・サーバーレス構成のマイクロサービスの設計と実装 ・開発物の結合テスト(テストケース作成、テスト実施) ・モック段階からの機能実装アイデア出し ・WebGLを用いたグラフィク開発やIoTデバイスを用いた開発 ・AI開発の場合は、AIモデル開発、アルゴリズム選定、アノテーション、チューニング、評価を実施 ・プロジェクト内のメンバー教育(コードレビューや設計レビュー) ・担当プロジェクトの開発タスク管理 Python,JavaScript
案件の必須スキル
・SPAのフロント開発経験(コンポーネント開発、状態管理、デバッグ) ・ネイティブスマホアプリの開発経験 ・(AIプロジェクトに参画したい場合は以下のスキルも) ・大学数学(微積・線形・統計)を履修している、理解できる ・Pythonがかける(NumPyが使える) ・チームを自主的にリードした経験
ご参画後、最初は教育業界向けのAIシステムにおける、バックエンド及びMLOps部分の設計・実装を担っていただきます。 一定期間後には、その他AIシステムや様々なPJへのご参画も想定しております。 現場の開発メンバーは、現状全員がほぼフルスタックで対応可能となっており、全体的に高いスキルレベルの方が多いです。 内訳としては、マネージャーを除くとデータエンジニアが7名、アプリエンジニアが3名となっております。 Python
案件の必須スキル
・web技術を用いたシステム設計、実装の実務経験:3年以上 ・pythonを含む複数言語での開発経験:2年以上 ・クラウド関連のご経験:2年以上
当社において、エネルギー、製造業向けGX/IoTサービスの開発をフルスタックでご担当いただきます。 具体的には製造業・商業ビル向けのWebアプリのの開発をフルスタックでご担当いただきます。 センサーデータを収集したり、設備を制御したり、クラウドを定期的に連携するエッジデバイスの開発やビッグデータの集計・エッジデバイスへの指令を行うバックエンドの開発。エンドユーザーのI/F機能等のフロントエンド開発など業務内容は幅広く様々です。 下記3事業のいずれかにアサインされ、それぞれの事業に対して、開発業務をお任せいたします。 (1)カーボンニュートラル事業 当社製品「ESP Dragon」やパートナー製品を活用し、業種を問わず、お客様に省エネルギー、CO2排出量削減のためのソリューション提案を行います。 すでに協業している企業様も多数あり、多くの製品を組み合わせ、必要に応じてカスタマイズの開発業務に従事していただきます。 (2) 製造DX事業 主に製造業のお客さまに当社製品「JupiterX」、その他パートナー製品や様々なメーカーのセンサーなどを活用し、お客さまのDX推進を支援します。 現在は生産性の向上をお客様に実現していただくために、システム連携、データ収集などのソリューションを提供しています。 (3)カスタマーサクセス事業 大手企業様と共同で開発しているサービスの機能拡大、利用者増を目指した運用事業です。 当社では先の通り多くの企業にサービスを提供しています。 その中で大手企業様向けに展開しているサービスが複数あり、これらの現状分析、課題抽出を行い、改善提案を行っていくものです。
案件の必須スキル
・何かしらのシステム開発における実務経験(3年以上) ・Linux環境での開発経験 ・PHPやPythonの使用経験(2年程度)
予約プランの自動生成及びシステムへのデータ投入自動化 ・競合他社情報や過去データなどから、予約プランの生成や適正価格を算出(ダイナミックプライシング) ・EXCELやWeb、Speech2textなど様々なデータソースを予約システムへ自動登録する処理の作成 ※フルリモート可 Python
案件の必須スキル
・Pythonでの開発経験:3年以上 ・データ分析、機械学習の基礎理解がある方 ・回帰モデルの検討と構築経験 ・TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験
自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当していただきます。 基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的です。 シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発になります。 (LLM自体の開発ではありません。またプロンプトエンジニアの募集とも異なります。) 【業務内容】 技術開発 ・機械学習や(生成系を含む)AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 ・技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施 ・モック開発 組み込み ・モック開発からシステム開発へのブリッジ ・実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト Python
案件の必須スキル
・Pythonでの開発経験:3年以上 ・データサイエンスの知識理解 ・レコメンド、広告配信、検索での実務経験 ・Pythonを使ったデータ分析、前処理に関わる経験 ・TensorFlow, Chainer, Keras, PyTorch等を用いてモデルをチューニングした経験 ・ユーザーやプロダクトチームとコミュニケーションを取りながらの仮説構築とその分析、検証をした経験
介護依頼者と介護ヘルパーの自社マッチングシステムのマッチングアルゴリズムのデータ周りを担当していただきます。 作業内容 ・マッチングアルゴリズムの設計・実装 ・予測モデルの設計・実装・評価 ・データの前処理・分析・可視化 ・データ分析基盤の設計・構築 社会貢献性も高く、今後も伸びていくサービスだと思っています。 成長の中で裁量を持って積極的に開発を行っていただける方は歓迎いたします。 Python
案件の必須スキル
・PythonやRなどを用いた実務経験:3年以上 ・機械学習・統計学の知識と実践経験 ・データベースやデータウェアハウスの基本知識 ・データ分析に関連するライブラリやツールの経験(Scikit-learn、TensorFlow、Keras、Pandas等)
同社は経済情報プラットフォームや、B2Bマーケティングプラットフォーム等を展開する企業です。 今回は機械学習エンジニアとして、経済情報プラットフォーム開発をお任せします。 ただ決められた開発を行うだけでなく、課題をデータサイエンスの問題として適切に明確化し、サービスや事業に貢献してくれる方を募集しています。 【具体的な業務】 ・データ収集、モデル作成、訓練 ・デプロイパイプライン構築 ・API開発といった一連の開発業務 現場は機械学習をプロダクトに取り込んでユーザに価値を届けることに重点を置き、業務オペレーションによるデータの蓄積も含めた、学習パイプラインや精度改善のループを設計・実装しています。 ※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
・ソフトウェア開発に関する知識(Git・クラウド・オブジェクト指向など) ・PythonによるWebアプリケーションのシステムの開発経験(目安2年以上) ・機械学習または自然言語処理分野の専門知識と実務経験 ・前向きでオープンなコミュニケーションが取れる方 ・何事にもチャレンジ精神、成長意欲がある方 ・TDDが好き、もしくはチャレンジしたい ・ペアプロが好き、もしくはチャレンジしたい ・ペアプロを徹底しているため、以下の2点も合わせて条件となります ①日本語を使って対面でのコミュニケーションが取れる ②東京オフィスに日々出社することができる (コロナの影響で現在は原則リモートですが、将来的に出社しての仕事が増える可能性があります)
Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。 今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。 主に、以下内容を想定しています。 ・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築 ・災害や事故を判定するモデルの精度向上 ・SNSの解析・データ分析 ・PoCでなく、実際にユーザーが使っているプロダクトに自身のアウトプットを反映し、改善していける ・自由度の高い実験環境 / GPU環境で研究 / 開発をすることができる ・大量のSNSデータを用いたプロダクト開発に携わることができる ・機械学習 / データサイエンス等をテーマとした社内勉強会 プロダクト開発チームはスクラム開発で動いていますが、MLエンジニアも各種スクラムイベントにご参加いただきます。 サーバサイドエンジニアと共に、モデル適用時のリリースやその後の負荷監視を行うなど、R&Dで終わるのではなく、 成果物がどうユーザーに影響したかチーム全員で見届け改善点の議論などもすることができ、メインのプロダクト開発がどのように進んでいるのかリアルに感じることができます。 Python
案件の必須スキル
・Deep Learning を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験:2年程度 ・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch、TensorFlow、scikit-learn 等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験 ・NLPの分類などの実務経験があること 分類(多項分類) クラスタリング 要約
月間広告流通額10億円規模の広告プラットフォームのデータベース設計、構築、運用をお任せいたします。 また、データ分析を行い課題を抽出、課題解決からプロダクトのグロースをお手伝いいただきます。 少人数での開発のため、ユーザーの利益が最大化されるのであれば新しい技術の導入など柔軟かつ大胆に変更していけますので、変化を求める方には楽しんで開発と運用をしていただけると思います。 DB(インフラ)
案件の必須スキル
・研究またはビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決した経験 ・SQL、R、Pythonなどのツールを利用したデータ分析の経験 ・統計解析や機械学習に関する基礎的な知識 ・TensorFlowなどの機械学習ライブラリ利用経験
膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクトの機械学習開発業務をご担当いただきます。 主に、以下内容を想定しています。 ・マーケティングリサーチサービスのML開発業務全般 ・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用 Python
案件の必須スキル
・自然言語処理(NLP)に深い造詣、経験を有していること ・機械学習を利用した自然言語処理を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験 ・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
内視鏡AIを作るのに必要な教師データを作成する目的で、 データアノテーションを効率良く行うために独自の社内サービスを作成しています。 今回は動画アノテーションを行うシステムを新規に開発中で、 バックエンドの開発を行っていただきます。 <開発言語> Python3(Flask) Python,AWS
案件の必須スキル
・Pythonの経験 ・FlaskなどのWebフレームワークを利用した開発経験 ・pytestなどを利用したユニットテストの経験 ・AWSやGCPなどのクラウドを利用した開発経験 ・Dockerを利用したサービスの運用経験 ・Git及びgithubの利用経験
ライフログアプリのビッグデータを活用した人工知能開発にアサイン頂きます。 スマホセンサーなどから上がってくる行動データやテキスト、 画像の解析をベースに、人工知能技術を使ってAIや機械学習を開発して頂きます。 Python,Scala
案件の必須スキル
・Python、Scalaのいずれかでの言語による開発 ・Spark(MLlib)、scikit-learn、TensorFlow、Keras、Chainerを使った機械学習 研究、開発 ・行動データを使った強化学習、推奨エンジン 研究、開発
主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業のメンバーとして機械学習アルゴリズム開発・検証を行って頂きます。 ・Pytorch, TensorFlowを用いたAIアルゴリズムの開発・検証 ・AIアルゴリズムの画像処理アプリケーションへの実装 ・開発した成果物の発信
案件の必須スキル
・機械学習分野(特に深層学習)の専門知識と2年以上の実務経験 ・PytorchまたはTensorflowの深層学習フレームワークを利用した開発経験 ・前処理・画像処理の知識・経験 ・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験 ・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験
機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測 等
案件の必須スキル
■必須スキル ・Pythonを用いた開発経験 ・PyTorchを利用した実装経験 ・画像の深層学習に関する深い知見 ・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見 ・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験 ・年齢:40代まで ・日本国籍の方(外国籍不可です)
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最高単価
150万円
最低単価
30万円
平均単価
83.2万円
2025年07月のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧の月額単価の平均は83.2万円です。 Tensorflowのフリーランス案件・求人一覧の年収の目安は998万円です。 単価20万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価30万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は3件、単価40万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は1件、単価50万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は11件、単価60万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は21件、単価70万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は39件、単価80万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は43件、単価90万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は32件、単価100万円台のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧は43件です。 ※フリーランスボード調べ(2025年07月04日更新)
2025年07月のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧の平均月額単価は83.2万円です。前月比で+0.5%(+0.4万円)と月単位でみるTensorflowのフリーランス案件・求人一覧の月額単価は増加傾向です。
2025年07月のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧の想定平均年収は998.2万円です。前月比で+0.5%(+5.2万円)と月単位でみるTensorflowのフリーランス案件・求人一覧の想定年収は増加傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
フルリモート | 41.1% | +1.5% |
一部リモート | 33.6% | -2.2% |
常駐 | 25.2% | +0.7% |
2025年07月のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧におけるフルリモート案件・求人の割合は41.1%で前月比で+1.5%とやや増加傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は33.6%で前月比で-2.2%とやや減少傾向にあります。常駐案件・求人の割合は25.2%で前月比で+0.7%とやや増加傾向にあります。
稼働可能日数 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
週5 | 72.3% | -2.5% |
週4 | 12% | +0.7% |
週3 | 11.4% | +0.7% |
週2 | 2.4% | +0.5% |
週1 | 1.8% | +0.5% |
2025年07月のTensorflowのフリーランス案件・求人一覧における週5案件・求人の割合は72.3%で前月比で-2.5%とやや減少傾向にあります。週4案件・求人の割合は12%で前月比で+0.7%とやや増加傾向にあります。週3案件・求人の割合は11.4%で前月比で+0.7%とやや増加傾向にあります。週2案件・求人の割合は2.4%で前月比で+0.5%とやや増加傾向にあります。週1案件・求人の割合は1.8%で前月比で+0.5%とやや増加傾向にあります。
業界 | 案件数 |
---|---|
通信 | 22件 |
Saas | 9件 |
ゲーム | 8件 |
toB | 8件 |
製造・メーカー | 7件 |
WEBサービス | 7件 |
広告 | 5件 |
医療・福祉 | 5件 |
エンタメ | 5件 |
サービス | 5件 |
EC | 4件 |
金融 | 4件 |
人材 | 4件 |
流通・小売 | 3件 |
保険 | 2件 |
toC | 2件 |
SIer・業務系 | 1件 |
証券 | 1件 |
教育 | 1件 |
Tensorflowの業界別フリーランス案件数を分析すると通信は22件、Saasは9件、ゲームは8件、toBは8件、製造・メーカーは7件、WEBサービスは7件、広告は5件、医療・福祉は5件、エンタメは5件、サービスは5件、ECは4件、金融は4件、人材は4件、流通・小売は3件、保険は2件、toCは2件、SIer・業務系は1件、証券は1件、教育は1件でした。 Tensorflowの業界別フリーランス案件数の前月比較では通信は+1件(+4.8%)でわずかに増加,Saasは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,ゲームは+2件(+33.3%)の大幅な増加,toBは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,製造・メーカーは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,WEBサービスは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,広告は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,医療・福祉は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,エンタメは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,サービスは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,ECは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,金融は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,人材は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,流通・小売は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,保険は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,toCは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,SIer・業務系は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,証券は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,教育は+0件(+0.0%)で前月から変化なしとなっています。 (※フリーランスボード調べ/2025年07月) 通信の業界は特にフリーランス案件数が多いことがわかります。
職種 | 案件数 |
---|---|
AIエンジニア | 94件 |
機械学習エンジニア | 79件 |
データサイエンティスト | 45件 |
インフラエンジニア | 41件 |
バックエンドエンジニア | 34件 |
サーバーサイドエンジニア | 32件 |
データアナリスト | 25件 |
その他 | 22件 |
データベースエンジニア | 19件 |
アプリエンジニア | 15件 |
データエンジニア | 14件 |
組込・制御エンジニア | 10件 |
ネットワークエンジニア | 7件 |
フロントエンドエンジニア | 6件 |
セキュリティエンジニア | 6件 |
プロジェクトマネージャー | 6件 |
フルスタックエンジニア | 6件 |
PMO | 4件 |
Webディレクター | 2件 |
ITコンサルタント | 2件 |
Webデザイナー | 2件 |
システムエンジニア(SE) | 2件 |
プログラマー(PG) | 2件 |
VPoE | 2件 |
エンジニアリングマネージャー | 2件 |
マークアップエンジニア | 2件 |
プランナー | 1件 |
SRE | 1件 |
グラフィックデザイナー | 1件 |
Tensorflowの職種別フリーランス案件数を分析するとAIエンジニアは94件、機械学習エンジニアは79件、データサイエンティストは45件、インフラエンジニアは41件、バックエンドエンジニアは34件、サーバーサイドエンジニアは32件、データアナリストは25件、その他は22件、データベースエンジニアは19件、アプリエンジニアは15件、データエンジニアは14件、組込・制御エンジニアは10件、ネットワークエンジニアは7件、フロントエンドエンジニアは6件、セキュリティエンジニアは6件、プロジェクトマネージャーは6件、フルスタックエンジニアは6件、PMOは4件、Webディレクターは2件、ITコンサルタントは2件、Webデザイナーは2件、システムエンジニア(SE)は2件、プログラマー(PG)は2件、VPoEは2件、エンジニアリングマネージャーは2件、マークアップエンジニアは2件、プランナーは1件、SREは1件、グラフィックデザイナーは1件でした。 Tensorflowの職種別フリーランス案件数の前月比較ではAIエンジニアは+1件(+1.1%)でわずかに増加,機械学習エンジニアは+1件(+1.3%)でわずかに増加,データサイエンティストは-1件(-2.2%)でわずかに減少,インフラエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,バックエンドエンジニアは-3件(-8.1%)の減少,サーバーサイドエンジニアは-3件(-8.6%)の減少,データアナリストは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,その他は+2件(+10.0%)の大幅な増加,データベースエンジニアは-2件(-9.5%)の減少,アプリエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,データエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,組込・制御エンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,ネットワークエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,フロントエンドエンジニアは+2件(+50.0%)の大幅な増加,セキュリティエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,プロジェクトマネージャーは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,フルスタックエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,PMOは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,Webディレクターは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,ITコンサルタントは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,Webデザイナーは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,システムエンジニア(SE)は+1件(+100.0%)の大幅な増加,プログラマー(PG)は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,VPoEは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,エンジニアリングマネージャーは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,マークアップエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,プランナーは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,SREは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,グラフィックデザイナーは+0件(+0.0%)で前月から変化なしとなっています。 (※フリーランスボード調べ/2025年07月) AIエンジニアの職種は特にフリーランス案件数が多いことがわかります。
■TensorFlowとは TensorFlowとは、Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークで、ディープラーニングを中心とした各種アルゴリズムの実装と学習モデルの構築を行うことができます。TensorFlowは、大規模データを用いた機械学習の研究開発を効率化するために設計されており、CPUやGPU、TPU上での分散処理に対応しています。 TensorFlowの特徴として、データフローグラフによる計算の抽象化と最適化が行われること、Kerasなどの高水準APIによるニューラルネットワークの構築が容易なこと、TensorBoardによる学習の可視化とデバッグが行えること、SavedModelによるモデルの保存と再利用が可能なこと、TensorFlow.jsによるWebブラウザ上での推論の実行ができること、TensorFlow Liteによるエッジデバイスでの推論の最適化ができること、TensorFlow Servingによる本番環境へのモデルのデプロイが容易なことなどが挙げられます。 TensorFlowができる開発は、画像認識、物体検出、自然言語処理、音声認識、推薦システム、異常検知、強化学習など、機械学習の様々なタスクに対するアルゴリズムの実装と学習モデルの構築、それらを応用したインテリジェントなアプリケーションやサービスの開発など、AIに関わる幅広い分野での活用が可能です。 TensorFlowを活用している世界的サービスやプロダクトは、Google、Airbnb、Twitter、Uber、DeepMind、Dropbox、Snapchat、Intelなど、大手テック企業やスタートアップを中心に幅広い業種で採用が進んでいます。自然言語処理や画像認識などの分野での研究論文の多くがTensorFlowを使って実装されており、学術分野でも広く利用されています。また、TensorFlowをベースにしたクラウドサービスであるGoogle Cloud AI Platformや、エッジ向けのTensorFlow Liteを活用したモバイルアプリなども登場しており、TensorFlowの適用領域は拡大し続けています。ディープラーニングフレームワークの中でも最も利用者が多く、機械学習エンジニアにとって必須のスキルの一つとなっています。 ■Tensorflowを活用するメリット この章ではTensorflowを活用するメリットについて説明します。 Tensorflowを習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・ディープラーニングアルゴリズムを柔軟に実装できる ・Kerasなどのハイレベルライブラリにより迅速なモデル構築が可能 ・視覚的なデバッグツールTensorBoardにより学習状況の把握が容易になる ・モデルのデプロイやサービング環境の構築が行いやすい ・分散処理による学習の高速化を実現できる ・モバイル環境での推論実行をサポートしておりエッジAIの実装に適している ・Googleによる手厚いサポートとコミュニティの活発さで将来性がある TensorflowはGoogleが中心となって開発を進めているオープンソースの機械学習フレームワークであり、最先端の研究成果の産業利用を後押ししています。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■Tensorflowを活用するデメリット この章ではTensorflowを活用するデメリットについて説明します。 Tensorflowを習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・APIの仕様変更とバージョン間の非互換性により移行コストが大きい ・ドキュメントの情報が古くなりやすく最新の実装方法の判断が難しい ・デバッグ作業の難易度が高くエラーの特定に時間がかかる ・初学者にはハードルが高くキャッチアップに時間を要する TensorflowはメリットがTensorflowはメリットが多いですが、頻繁なバージョンアップへの対応や習得の難しさなど注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 Tensorflow習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはTensorflowを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。