機械学習の案件一覧

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該当件数:316

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案件内容

DWHへのデータ連携を含んだ、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の仕組みづくりやデータのセキュリティ対応、運用業務の自動化、ドキュメント整備をご担当いただきます。

必須スキル
・DWHの設計経験
・ETL処理の開発経験
・スクリプト言語経験(Python,JavaScript,Ruby,PHPなど)
案件内容

【概要】

データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジション。
【詳細】

・データ基盤の開発・改修・保守運用

・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用

・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計

・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用
【開発環境】

〇インフラ

GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)

〇データパイプライン (ETL)

CloudComposer (Airflow)

〇DWH

BigQuery

〇その他インフラ管理

DockerGKE / GAE / CloudRun

〇可視化ツール

Google Data Portal / Tableau

〇分析環境

Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML

〇その他

GitHub / Slack / Notion

必須スキル
〇エンジニアリング能力
・GCP や AWS などの主なパブリッククラウドサービスにおける開発経験
・DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験
・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識

 

〇データ専門性
・SQLを記述可能 (数十行位) 
・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認可能

 

〇ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験
・論理的思考力
・ドキュメント作成能力
・プロジェクトマネジメント能力
案件内容

Web3時代のプラットフォームのレコメンドエンジンの実装・運用業務をお願いします。
【想定業務】

- アプリ内のコンテンツをユーザーの嗜好に合わせてレコメンドするアルゴリズムの研究・実装

- 既存レコメンドエンジンの効果測定、パラメータ更新、チューニング

- 新しいレコメンドアルゴリズムの調査研究
※Colab上でPythonを使用する想定です。
<現在の開発技術スタック>

・開発言語:Golang

・クラウド:AWS / GCP

・コンテナ技術:Docker

・監視:Stackdriver / CloudWatch

・DB:Cloud Datastore / MySQL

・構成管理:CloudFormation

・CI/CD:CircleCI / GitHub Actions

必須スキル
– 機械学習のモデル実装、数理最適化などの実務応用経験がある方(例えば以下のようなご経験のある方)
– 大学/研究機関で数理モデル、統計モデルの研究・論文執筆をした経験のある方
– AI系スタートアップや、メガベンチャーのR&Dチームでのモデル構築経験のある方
– 金融機関でクオンツ・アクチュアリーの経験がある方
– pandas、sklearn、pytorch、tensorflowなど統計パッケージを活用してノイズの多いデータの基本統計量を把握しながら適切な前処理を効率的に行える・行ったことがある方
– 古典統計学、ベイズ統計学、時系列解析など基本的な統計学の知識を有している方
案件内容

・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
【概要】

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。
【開発環境】

・言語:Python

・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow

・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack

・貸与マシン:MacBook Pro

【開発手法】

プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり

必須スキル
・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
・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
・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、NER(固有表現抽出))
案件内容

電力需給管理会社様にて、内製での機械学習モデル開発のサポート要員を募集しています。

Pythonを使った太陽光発電量の予測モデルの開発です。
また、機械学習以外にも簡単なデータ処理の雑務を担当して頂く予定です。

月によっては雑務がメインの時もありますので、予めご了承ください。

必須スキル
・Python(pandas、matplotlib、scikit-learn)
・機械学習の基礎知識
・Excelの基礎知識
案件内容

証券会社や運用会社などにChatGPTの導入支援開発を行います。

加えて、オルタナティブデータを用いた分析SaaSへのChatGPTの組み込みなど、単なる技術検証に留まらない開発もリードしていただきます。

・LLMに関連する技術動向や新技術の調査、研究

・社内外の関連部署やパートナー企業との連携、協力

・プロジェクト進捗管理、品質管理、スケジュール管理

・LLMを用いたソリューションやプロダクトの企画

・LLMに関連する開発の推進

必須スキル
・機械学習や自然言語処理に関する実務経験
・Pythonを用いた開発経験
・業務、個人問わず大規模言語モデルを用いた開発経験
案件内容

クライアントでは、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エンジニアを募集いたします。
■業務内容

・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

   

【開発環境】

・言語:Python

・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow

・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack

・貸与マシン:MacBook Pro

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
・分類(多項分類)/クラスタリング/要約/NER(固有表現抽出)
案件内容

製薬企業で生成モデルのPoCを予定しており、ベンダーサイドでエンジニアをお願いする想定です。
【体制】

ベンダー PM1名

エンド(製薬企業) 2名
【PoCテーマ例】

・GPT ファインチューニング

・Text to SQL
【業務スコープ】

・生成モデル等の調査

・上記モデルの検証、実装

必須スキル
・自然言語処理案件の経験
・機械学習関連の研究開発経験
・機械学習モデルのサービス実装経験
・GPTの知識(業務経験は尚可)
・課題解決能力
・コミュニケーション能力
案件内容

某光学メーカーの研究開発部門の論文を評価実施、性能評価の実施や個別課題への落とし込み
【体制】

5名規模のプロジェクトとなります。

必須スキル
・機械学習、深層学習の基礎知識
・Python 経験1年以上
・C++ 経験1年以上
案件内容

大規模リユースサービスを展開している企業にて、各システムからデータ基盤に流入させたデータの各セクションへの分別。

また、Tableauでそのデータを可視化し、問題があるところがあれば改修、開発施策をご検討いただきます。

・経営分析用

・営業分析用

・サイト分析用
【開発環境】

 言語____:Python

 ツール___:Tableau

【開発工程】

要件定義|基本設計

必須スキル
・Tableau、MATLABなどBIツールを活用した経験
・R、Python、SQLなどでのデータ分析した経験

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