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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
業務内容: IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。 既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。 ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。 既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、 まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。 場所:淡路町/小川町※基本リモート(初日、月1回出社あり) 面談回数:1回(弊社同席) 開発環境: 言語:Python 3.9/higher 基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib 勤務時間:10:00-19:00 備考:弊社より参画実績のあるお客様です チーム平均年齢:30代半ば 外国籍:不可
案件の必須スキル
・Numpy/SciPy/Pandas/Matplotlibの業務使用経験 3年以上 ・scikit-learn/TensorFlow/Kerasなどのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上 ・AWS 関連 (特にRDSとS3) と連携する Python の開発経験 (現場ではboto3を使用) 1年以上
業務内容: eモビリティマネジメントプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの 各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ、要件定義から運用まで一連の流れを スムーズに遂行していただきます。 【具体的な業務】 ・社内開発するシステムの要件定義、基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験 ・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験 ・保守運用(メンテナンス、障害調査など) 開発環境: 言語:Python 3.9、higher 基本ライブラリ:Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib 勤務場所:フルリモート ※月に一度の出社日と、任意の出社日がございます。 備考:50歳未満くらい迄を希望 外国籍:不可
案件の必須スキル
・Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib の業務使用経験 3年以上 ・scikit-learn、TensorFlow、Keras などのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上 ・AWS 関連 (特に RDS と S3) と連携する Python の開発経験 (boto3 を使用) 1年以上
業務内容: IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。 既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。 ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。 既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、 まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。 場所:淡路町/小川町※基本リモート(初日、月1回出社あり) 面談回数:1回(弊社同席) 開発環境: 言語:Python 3.9/higher 基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib 勤務時間:10:00-19:00 備考:弊社より参画実績のあるお客様です チーム平均年齢:30代半ば 外国籍:不可
案件の必須スキル
・Numpy/SciPy/Pandas/Matplotlibの業務使用経験 3年以上 ・scikit-learn/TensorFlow/Kerasなどのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上 ・AWS 関連 (特にRDSとS3) と連携する Python の開発経験 (現場ではboto3を使用) 1年以上
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)
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
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
大規模言語モデルを使った自然言語処理や機械学習技術を活用し、 運用型ゲームコンテンツのデータを基に、 ゲーム開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計・開発・導入に携わります。 プロンプト設計やユーザーエクスペリエンスの最適化、 システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関わります。
案件の必須スキル
・自然言語処理、機械学習の基本理解 ・PythonまたはRの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorchなどのフレームワーク経験
大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。
案件の必須スキル
・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験 ・対話型AIシステムの開発経験(尚可) ・大規模なデータセットを扱った経験(尚可) ・クラウドサービス(AWS, GCP, Azure等)の経験(尚可)
SaaSプロダクトを開発する、 ソフトウェアエンジニアのお仕事です。 機械学習を用いたソフトウェア開発の研究・開発を網羅的に行うお仕事です。 【主な仕事内容】 最新研究の内容をプロダクトに反映させるPoC 機械学習のサーバ構築、デプロイ Webサービスの新規開発 SaaSの保守・運用
案件の必須スキル
・機械学習・自然言語処理・音声・画像・最適化アルゴリズムのいずれかの分野においての専門知識 ・機械学習の実問題への実務レベルでの応用実務経験 ・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること ・PythonやR言語などを使った分析・モデル作成・可視化を得意としている
SaaSプロダクトを開発する、 ソフトウェアエンジニアのお仕事です。 機械学習を用いたソフトウェア開発の研究・開発を網羅的に行うお仕事です。 最新研究の内容をプロダクトに反映させるPoC 機械学習のサーバ構築、デプロイ Webサービスの新規開発 SaaSの保守・運用
案件の必須スキル
※40代まで ※日本在住のN1+日本での就業経験1年以上 ・機械学習・自然言語処理・音声・画像・最適化アルゴリズムのいずれかの分野においての専門知識 ・機械学習の実問題への実務レベルでの応用実務経験 ・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること ・PythonやR言語などを使った分析・モデル作成・可視化を得意としている
エッジAIおよびクラウドAIの開発をお任せします。 あなたのAI技術を活かし、IoT機器、センサー、カメラ、振動検知など、多岐にかかわることができます。 PJTアサイン先はスタートアップから大手とキャリアに合わせたご提案が可能です。
案件の必須スキル
・Pythonを用いたAI開発の実務経験(実務3年以上) ・クラウドAIもしくはエッジAIの開発経験
複数のSaaSプロダクトを展開する急成長中の企業にて、機械学習エンジニアを募集しています。 画像生成、自然言語処理、音声認識など、先端技術を活用した実サービスの設計・開発・運用をお任せします。 また、研究レベルの技術をPoCで検証しながらプロダクトへ反映していくなど、R&Dと実装の両軸でスキルが活かせる環境です。 <業務内容の一例> ・最先端の機械学習技術を活用したPoC開発 ・サーバ構築、モデルデプロイ、保守・運用対応 ・SaaS型Webサービスの新規機能設計/開発 ・既存プロダクトの改善・運用業務 ・事業視点を踏まえた技術的な提案・検証業務
案件の必須スキル
・機械学習、自然言語処理、音声、画像処理、または最適化アルゴリズムのいずれかに関する専門知識 ・実務レベルでの機械学習応用経験 ・PythonやR言語を用いたモデル構築・分析・可視化経験 ・プロダクトやビジネス理解を踏まえた技術的提案ができる方
大手保険会社のOCRシステムの追加開発と 新規機能を要件定義から開発を進めて頂きます。 益々需要の増加する保険会社へ提供するシステムの 実装を強化するため増員致します。 また、AIエンジンを搭載したOCR開発の需要に 対応するため人員強化を行います。 工程設計〜保守
案件の必須スキル
・Node.js開発2-3年経験者 ・JavaScriptでの開発経験 ・コミュニケーションが問題なく取れる方
■案件名: 【Python】AIエンジニア募集 ■業種: ゲーム ■案件内容 大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。 ■担当工程: 基本設計~テスト ■役割 メンバー ■作業場所: 渋谷 ■リモート頻度: 常駐 ■希望単価: Max80万円 精算 固定 ■スキル: ・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験 ・対話型AIシステムの開発経験(尚可) ・大規模なデータセットを扱った経験(尚可) ・クラウドサービス(AWS, GCP, Azure等)の経験(尚可) ■契約期間: 随時~長期 ※参画時期は応相談 ■支払サイト: 月末締め翌月末支払い ■募集人数: 1名 ■打ち合わせ: WEB1回(当社同席) ■備考: 契約形態:準委任 商流:エンド直 年齢:40代まで 外国籍:可 個人事業主:可 服装:指定なし その他:貴社所属迄(営業支援費可)
案件の必須スキル
自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解, PythonまたはR等の開発経験, TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験
■案件名: 【Python】AIエンジニア募集 ■業種: ゲーム ■案件内容 大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。 ■担当工程: 基本設計~テスト ■役割 メンバー ■作業場所: 渋谷 ■リモート頻度: 常駐 ■希望単価: Max80万円 精算 固定 ■スキル: ・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験 ・対話型AIシステムの開発経験(尚可) ・大規模なデータセットを扱った経験(尚可) ・クラウドサービス(AWS, GCP, Azure等)の経験(尚可) ■契約期間: 随時~長期 ※参画時期は応相談 ■支払サイト: 月末締め翌月末支払い ■募集人数: 1名 ■打ち合わせ: WEB1回(当社同席) ■備考: 契約形態:準委任 商流:エンド直 年齢:40代まで 外国籍:可 個人事業主:可 服装:指定なし その他:貴社所属迄(営業支援費可)
案件の必須スキル
自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解, PythonまたはR等の開発経験, TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験
■案件名: 【Python】AIエンジニア募集 ■業種: ゲーム ■案件内容 大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。 ■担当工程: 基本設計~テスト ■役割 メンバー ■作業場所: 渋谷 ■リモート頻度: 常駐 ■希望単価: Max80万円 精算 固定 ■スキル: ・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験 ・対話型AIシステムの開発経験(尚可) ・大規模なデータセットを扱った経験(尚可) ・クラウドサービス(AWS, GCP, Azure等)の経験(尚可) ■契約期間: 随時~長期 ※参画時期は応相談 ■支払サイト: 月末締め翌月末支払い ■募集人数: 1名 ■打ち合わせ: WEB1回(当社同席) ■備考: 契約形態:準委任 商流:エンド直 年齢:40代まで 外国籍:可 個人事業主:可 服装:指定なし その他:貴社所属迄(営業支援費可)
案件の必須スキル
自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解, PythonまたはR等の開発経験, TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験
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
案件の必須スキル
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
大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。 ■募集背景 人員不足のため。
案件の必須スキル
・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験
【概要】 ・クライアントの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 ・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 ・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 ※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション 【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 【環境】 ・Python、Javascript、Typescript ・Azure、AWS ・postgresql ・github
案件の必須スキル
・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
AI開発に特化した企業様での作業となります。 AI開発のニーズが増加傾向であるが経験者が市場にまだ少ない状況である為 ベースを持っている方に実務経験を積みながら、中長期的なAI開発の共同開発体制を構築したい方を募集します。
案件の必須スキル
機械学習を学習経験があり AI開発にスキルチェンジを望んでいるエンジニア 経験年数は問いませんが、AI関連の文献を読み続けている人 AI開発に必要な技術を学習し続けている人
1)DNNを利用した画像判定 →DNNを利用して、画像の比較を行い、 類似画像・相違画像の判別などを行う。 2)DNNを利用した数値データ分析 →大量の入力パラメータを利用した測定結果に対して、 回帰分析や予測分析を行う。
案件の必須スキル
・Python ・機会学習によるデータ分析(回帰、推論、分類などの一般的な知識)
【案件概要】 画像解析を用いたサービスアプリ開発 【業務内容】 画像に関するデータサイエンスとハイパーパラメタ調整
案件の必須スキル
Python、Tensorflow、Keras、Sci-py
【案件内容】 人材支援会社におけるデータ分析業務に携わっていただきます。 ※プロジェクトごとに業務依頼をする予定です。 例)市況・需要予測、GPS データ解析、顧客データ分析など。 産業分野はメディア、電⼒、モビリティ、製造など多岐にわたります。
案件の必須スキル
・Python(Pandas/Scikit-learn, Jupyter, Keras 等いずれか)の経験1 年以上 ・データ分析業務の経験(1 年以上)
【案件概要】顧客課題に合わせた人工知能や機械学習のソフトウェアの開発 【作業内容】 ・人工知能や機械学習に関するR&D、PoCの実施 ・開発済みのPoC技術を活用したソリューション開発 ・最新の学術論文や開発技術の調査と適用範囲の検証
案件の必須スキル
(すべてを満たしていなくても可) ・情報科学や情報システムに関する知識を持っている事(大学院卒業レベル) ・統計学/深層学習/機械学習に関する知識があること ・数学知識(数Ⅲ、数C基礎レベル) ・AI関連の論文へ興味があり積極的に情報収集をしている事 【必須経験】 ・Pythonによるプログラミング経験
案件内容(業務内容): 顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。 ・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール ・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール 対象データ:顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ 対象環境:IDAP(統合分析環境)
案件の必須スキル
・Python ・R ・ドメインを問わず機械学習による精度向上に取り組んだ経験(モデル、特徴量の工夫など) ・ドメインを問わずビジネス上の課題を機械学習で解決可能な問題設定に落とし込んだ経験 ・問題に適した特徴量を設計、実装した経験
蓄積された大規模メディアデータからAWSサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、 各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます
案件の必須スキル
・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 ・機械学習/統計学に関する知識、経験 ・PythonもしくはRの実装経験
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最高単価
140万円
最低単価
50万円
平均単価
88万円
2025年06月のKerasのフリーランス案件・求人一覧の月額単価の平均は88万円です。 Kerasのフリーランス案件・求人一覧の年収の目安は1,057万円です。 単価20万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価30万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価40万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価50万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は1件、単価60万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は2件、単価70万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は9件、単価80万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は9件、単価90万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は9件、単価100万円台のKerasのフリーランス案件・求人一覧は12件です。 ※フリーランスボード調べ(2025年06月04日更新)
2025年06月のKerasのフリーランス案件・求人一覧の平均月額単価は88万円です。前月比で-1%(-0.8万円)と月単位でみるKerasのフリーランス案件・求人一覧の月額単価は減少傾向です。
2025年06月のKerasのフリーランス案件・求人一覧の想定平均年収は1,056.6万円です。前月比で-1%(-10.2万円)と月単位でみるKerasのフリーランス案件・求人一覧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 | 38.5% | -17.1% |
一部リモート | 7.7% | -3.4% |
常駐 | 53.8% | +20.5% |
2025年06月のKeras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38.5%で前月比で-17.1%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7.7%で前月比で-3.4%とやや減少傾向にあります。常駐案件・求人の割合は53.8%で前月比で+20.5%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 | 68.9% | +3% |
週4 | 13.3% | -1.3% |
週3 | 13.3% | -1.3% |
週2 | 2.2% | -0.2% |
週1 | 2.2% | -0.2% |
2025年06月のKeras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68.9%で前月比で+3%とやや増加傾向にあります。週4案件・求人の割合は13.3%で前月比で-1.3%とやや減少傾向にあります。週3案件・求人の割合は13.3%で前月比で-1.3%とやや減少傾向にあります。週2案件・求人の割合は2.2%で前月比で-0.2%とやや減少傾向にあります。週1案件・求人の割合は2.2%で前月比で-0.2%とやや減少傾向にあります。
業界 | 案件数 |
---|---|
通信 | 7件 |
サービス | 4件 |
Saas | 3件 |
ゲーム | 2件 |
エンタメ | 2件 |
toB | 2件 |
広告 | 1件 |
保険 | 1件 |
WEBサービス | 1件 |
Kerasの業界別フリーランス案件数を分析すると通信は7件、サービスは4件、Saasは3件、ゲームは2件、エンタメは2件、toBは2件、広告は1件、保険は1件、WEBサービスは1件でした。 Kerasの業界別フリーランス案件数の前月比較では通信は+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,Saasは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,ゲームは+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,toB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,保険は+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 | 30件 |
機械学習エンジニア | 26件 |
インフラエンジニア | 11件 |
データサイエンティスト | 7件 |
アプリエンジニア | 5件 |
データアナリスト | 4件 |
バックエンドエンジニア | 3件 |
サーバーサイドエンジニア | 3件 |
その他 | 3件 |
組込・制御エンジニア | 2件 |
セキュリティエンジニア | 1件 |
SRE | 1件 |
データエンジニア | 1件 |
Keras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30件、機械学習エンジニアは26件、インフラエンジニアは11件、データサイエンティストは7件、アプリエンジニアは5件、データアナリストは4件、バックエンドエンジニアは3件、サーバーサイドエンジニアは3件、その他は3件、組込・制御エンジニアは2件、セキュリティエンジニアは1件、SREは1件、データエンジニアは1件でした。 Keras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+4件(+15.4%)の大幅な増加,機械学習エンジニアは+4件(+18.2%)の大幅な増加,インフラエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,データサイエンティストは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,アプリエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,データアナリストは+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+0件(+0.0%)で前月から変化なし,サーバーサイドエンジニアは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,その他は+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,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,SRE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。
■Kerasとは Kerasは、TensorFlowやTheanoなどのバックエンドを利用して、ニューラルネットワークの構築と学習を行うための高水準のAPIを提供するディープラーニングフレームワークです。 Kerasの特徴として直感的でユーザーフレンドリーなAPIを持つこと、モジュラーでカスタマイズしやすい設計であること、CPUとGPUでのマルチプラットフォームな学習ができること、scikit-learnなどの機械学習ライブラリとの連携ができること、TensorBoardによる可視化ができること、モデルの保存と読み込みが容易なこと、プリトレインモデルの利用ができること、Functional APIによる複雑なモデル構築ができることなどが挙げられます。 Kerasができる開発は画像認識、自然言語処理、音声認識、時系列データ解析、ゲームAI開発、ロボット制御と幅広いです。 Kerasを活用している世界的サービスやプロダクトは、Netflix、Uber、Yelp、Instacartなどがあります。 C39 CherryPyとは、Pythonで実装された、ミニマルでオブジェクト指向のWebアプリケーションフレームワークです。 ■Kerasを活用するメリット この章ではKerasを活用するメリットについて説明します。 Keras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。 ・シンプルで直感的なAPIにより深層学習モデルの構築が容易 ・TensorFlowやTheanoなど複数のバックエンドに対応 ・豊富なレイヤーとモデルにより柔軟なニューラルネットワークの設計が可能 ・コールバック機能によりモデルの学習過程の監視やチューニングが容易 ・マルチGPU・マルチノードによる分散学習に対応 ・Pythonとのシームレスな連携が可能 ・オープンソースソフトウェアのため無償で利用可能 Kerasは画像認識、自然言語処理、音声認識など様々な深層学習アプリケーション開発に活用されており、機械学習エンジニアを中心に利用が拡大しています。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。 ■Kerasを活用するデメリット この章ではKerasを活用するデメリットについて説明します。 Keras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。 ・抽象度の高いインターフェースのため、深層学習の内部動作の理解が難しい ・モデルのカスタマイズの自由度がやや低い ・大規模・複雑なモデルの構築にはスケーラビリティの課題がある ・エラーメッセージが分かりづらく、デバッグに時間がかかることがある Kerasはメリットが多いですが、抽象度の高さやスケーラビリティの課題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。 Keras習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはKeras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。