Pytorchのフリーランス案件・求人一覧

AIを使用したWEBアプリケーション開発において AI/機械学習モデルの開発に携わっていただきます。 ・画像解析モデルの開発 ・判定モデルの開発 ・異物検出モデルの開発

案件の必須スキル

・週5フルタイム稼働可能な方 ・日本国籍の方 ・28歳〜49歳までの方 ・都内への出社が可能な方 ・AI/機械学習エンジニアとしての経験3年以上 ・PyTorchを利用した開発経験 ・Git/GitHubを利用したチーム開発経験

AIを使用したWEBアプリケーションの データ基盤構築、AI開発基盤構築、学習の自動化などを担当いただきます。 ・パイプライン設計構築 ・データ基盤構築 ・AI開発基盤構築 ・学習の自動化関する設計構築

案件の必須スキル

・週5フルタイム稼働可能な方 ・日本国籍の方 ・28歳〜49歳までの方 ・都内への出社が可能な方 ・AWSを用いたデータ基盤の構築経験3年以上 ・Pythonでの開発経験 ・Git/GitHubを利用したチーム開発経験

======================== ※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）

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

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

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 【開発環境】 Python・GitHub 外国籍可能、N1以上、日本在住の方のみ

案件の必須スキル

・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

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

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）

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）

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

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

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）

製造業における画像認識技術の社会実装に向けた、CV（Computer Vision）領域のモデル開発プロジェクトに参画いただきます。 現場で撮影された画像データをもとに、等級判定・異物検出などを実現する独自アルゴリズムの設計・実装を担当いただきます。 ゼロからモデル設計を行うため、研究開発型の姿勢と実装力の両方が求められるポジションです。 ＜業務内容の一例＞ ・画像認識モデルの設計および実装（スクラップ判定、異物検出など） ・特定物体の分類／セグメンテーション精度向上に向けたアルゴリズム開発 ・構造部位単位での認識モデルの構築・改善 ・CVモデルにおける確信度推定ロジックの実装・評価

案件の必須スキル

・Git／GitHubを活用したチーム開発経験 ・AWS環境での開発実務経験 ・PyTorchを用いた画像認識モデルの開発経験 ・独自のCVモデルを設計・実装した経験（ライブラリ活用のみは不可）

AIを活用した産業向けプロダクトの開発において、画像・センサーデータを活用したデータパイプラインおよびAI学習基盤の構築・運用をご担当いただきます。 具体的には、各工場から収集される多種多様なデータを効率よく蓄積・処理・活用するための仕組みを、AI開発チームと連携して設計・実装いただきます。 ＜業務内容の一例＞ ・画像／センサーデータの収集パイプラインの設計・構築 ・開発用データ基盤の設計・構築 ・AI学習／推論向けインフラ基盤の構築・運用 ・AI学習プロセスの自動化・最適化の実装

案件の必須スキル

・Git/GitHubを用いたチームでの開発経験 ・AWSを用いた開発・構築・運用経験 ・RDB／NoSQLなどデータベースに関する開発経験

広告素材(テキスト・画像・音声・フォント等)を自動生成して制作者を支援するサービスを提供している企業様からの案件となります。 インターネット広告では、幅広い属性のユーザーの多様な関心・嗜好を捉えるため、 大量かつ多様なクリエイティブ制作が必須となりますが、 従来、クリエイティブは広告主が保有する素材やストックサイト等で提供されている素材をベースに人手で制作されており、 生み出せる量や多様性には限界があります。 そこで、高品質かつ多様な広告素材を大量に自動生成することで、クリエイティブ制作力の飛躍的な向上を狙います。 開発チームは、広告効果の事前予測により効果の高い広告を大量に生み出し続けることを目的とした 自社アプリを含むいくつかの周辺サービスと連携しつつ、自動生成技術を独自に研究・開発しています。 開発メンバーは少数の若手(平均26歳)で構成され、最新の深層学習技術を幅広く試しながら アジャイル型で開発を進めているのが特徴です。 業務内容 素材生成サービスにおける、モデル研究開発以外のすべてのエンジニアリングを担当していただきます。 ・膨大な広告データのデータエンジニアリング ・バックエンド開発（モデルのAPI化, インフラの調整など） ・MLOps開発（モデルの運用フロー設計・開発, CI/CDの整備, モニタリングなど） ※上記がメインですが、状況によりフロントアプリケーションの開発を 　一部担当していただく可能性があります。 Python

案件の必須スキル

・Pythonでの開発経験：3年以上 ・実際に運用されているMLサービスの開発経験：1年以上 ・Pytorchを用いたMLシステムの開発経験：1年以上 ・Git を用いたチーム開発経験：2年以上 ・Webアプリケーション開発経験：2年以上 ・SQLによるデータ抽出・操作経験：1年以上 ・機械学習の基本的な理解

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

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

※恐れ入りますが外国籍の方はお見送りとなります※ ・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：45歳まで

脳波データ解析及び脳波AIモデル構築業務をお任せします！ ■業務詳細 ・学習・評価用脳波データセット（教師ラベル、被験者情報、脳波データ対応）の作成管理 ・ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 ・機械学習を用いた脳波AIモデル（分類、回帰）構築とその評価 ・解析レポートの作成 ・開発した脳波AIモデルのコンテナ化開発（仕様作成、プロトタイプ開発、デプロイ）

案件の必須スキル

・Pythonを用いたデータ分析（統計、可視化、EDA、検定等）業務経験 3年以上 ・Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch等の機械学習ライブラリを用いた、予測モデル（例：画像・自然言語・テーブル・時系列データなど）構築業務経験 2年以上

AI活用したプラン作成業務の効率化案件です。 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 ＝＝＝＝＝＝＝＝ ※本案件以外にも非公開の求人情報が多数ございますので、ぜひ本案件からご応募いただければと存じます。 #Python

案件の必須スキル

・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 ・python ・TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験 ・納期を守り自律的にリモートワークで業務を行える方

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

BALLASは「建設業を最適化し、人々を幸せに」することを目指すスタートアップ企業です。 建設業全体の最適化を目指しつつ、現在は「建設部材の調達」領域で事業を展開しています。 BALLASならではの特徴として、建設部材メーカー機能とITテクノロジー開発機能の両方を備えており、業界の現場に入り込みながら実務有効性のあるプロダクト開発を推進することを実現しています。 現在、テクノロジー開発部では、社内ナレッジを業界展開する建設ドメインでのVerticalSaaSや、建設業界に持続的な調達サプライチェーンを構築するためのサプライチェーンマネジメント基幹システムなど、複数のプロダクトにおいて0→1での企画・設計・開発しています。 ▼仕事内容 上述した新規プロダクトのコアコンピタンスとなる機能を、LLMやMLの技術を使い、PoC、R&D、プロトタイプ実装などの工程を経て、技術検証および社会実装するまでをご担当いただきます。 BALLASでは、創業当初よりナレッジマネジメントを徹底の上で建設部材調達の実業を遂行することで、従来は属人化され取得が困難であった設計図面や仕様データなどのアセットを社内にて保有しています。 これらのデータを利活用し、新たな価値を産出することで、建設業全体の最適化に貢献することをミッションとしていただきます。 ▼業務例 - 生成AI/LLMおよび独自AIを利用したPoC設計、開発 - 社会実装のためのプロトタイピング（例: Webアプリケーションフレームワークを利用した簡易なAPIやデモ画面の実装） - Biz、PdM、PjMとのコラボレーション - PoCした技術のデモンストレーションと、レポートの作成・プレゼンテーション - 顧客や社内からの設計図関連ニーズの把握と、それに基づく具体的な開発目標の設定 - 機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握 ▼PoCの想定例 - 設計図面からの構造化データ設計及び抽出の自動化と、特徴量エンジニアリング - 画像認識技術を活用した設計図面類似性検索エンジン - 設計図面のクラスタリング、特徴量ラベルサジェスト

案件の必須スキル

- 3年以上のバックエンド開発経験、またはそれに相当する能力 - 1つ以上のプログラミング言語に関する理解 - 機械学習の概念への理解 - ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスへの知識 - 問題解決能力、分析能力、コミュニケーション能力

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）

・エッジAIスタートアップにおける画像解析AIの開発 ・外観検査、映像を用いた物体検出および異常検知AIの構築 ・データセット仕様策定、モデル設計、学習、評価の一連を担当 ・要件定義から実装・評価までのフルフェーズを担当

案件の必須スキル

・Pythonによる開発経験(OpenCV、YOLO等の利用含む) ・画像解析、物体検出、異常検知AIの開発経験 ・ディープラーニングを用いた開発経験 ・理工系学位または相応の知識、実務経験

・MLシステムにかかる開発運用保守を一貫して行います。 1. C-DWH, 外部データベースからのETL処理 2. 機械学習の学習/推論に投入するためのPythonベースの前処理、その汎用化 3. 機械学習の推論を公開するためのAPI設計 4. 上記をフレーム化するためのMLOps機能探索のサポート、パブリッククラウド及びMLOps環境基盤の構築、ユーザー提供 Python

案件の必須スキル

・Git（GitLabを採用、コード保全で利用） 　・Python（3年以上） 　・タスク管理（Jira,Backlog：Jira/GitLabのissuesでのタスク管理） 　・Linux（ls,cat,mv,touch,chmodなど単純なコマンドの意味が理解可能） 　・AWS 　・標準SQL 　・Oracleに関する知識 　・データ処理ライブラリ 　・ML/行列ライブラリ（Statsmodel, scikit-learn, OpenCV, Numpyの使用経験） 　・DLライブラリ（PyTorchの使用経験）

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