機械学習の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:615

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案件内容

・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。
・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、
 機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【参画メリット】
・フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。
・モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。
・マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザに使っていただけます。

【技術環境】
・開発言語:Python
・インフラ:GCP
・分析・モニタリング基盤:BigQuery、Tableau、Looker Studio
・その他:Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

必須スキル

・数十万以上のユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用をされたご経験
・技術選定、要件定義などの上流工程のご経験
・GCPやAWSのサービスを用いた機械学習のご経験

案件内容

・AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用
・マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ
・多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発

◆開発環境
言語:Python、TypeScript、React、Next.js、NX
バックエンド:Python
インフラ:GCP (コンテナ / K8s)、Docker
開発ツール:Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion

◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○デュアルモニタ対応

必須スキル
・Pythonを用いたWebアプリケーション開発のご経験(3年以上)
・複雑なSaaSプロダクトや高負荷BtoBプロダクト開発のご経験
・クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) のご経験85
案件内容

・ベンチャー某社は主に製造業の研究開発から量産現場までの製造プロセスの最適化(プロセスインフォマティクス / PI)を支援することを事業として行う。

・製造装置等ハードからプロセスそのものの改善において、データ解析及び分析を行っていくが、ベンチャー某社の自社エンジニアと共同いただけるデータサイエンティストの募集を行う。

必須スキル
・数学、統計などデータ分析に関するスキル
・Pythonのコーディングスキル
案件内容

お客様先のデータサイエンス部署にて、レコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。

・Python、SQLなどを用いた各種機械学習モデルをレコメンデーション施策に適用、実装開発
└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供

【対応工程】
要件定義以降

必須スキル

・Pythonを用いた開発の実務経験 3年以上
・要件定義設計以降の経験 1年以上
・API開発の経験 
・SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 1年以上
・AWS等のクラウド環境での開発経験
・Dockerを利用した開発経験

案件内容

・アサイン先案件
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与。

・業務内容・期待役割
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
・ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
・他のAIエンジニアのマネジメント、成果物 (コード・報告資料) の品質管理
・PMとの連携、顧客への技術的説明

必須スキル
・Python、PyTorchのプログラミングスキル
・AI開発を伴うPoC〜小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
・エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
・顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
・機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
・開発検証環境の構築・運用・外部サービス (API) の利用に関する基礎スキル
・仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
・非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力
案件内容

toC,toB向けシステムのAIサービス開発の作業をお任せする想定です。

必須スキル

・Pythonを用いた開発経験(3年以上)
・生成系AIを用いたサービス開発経験(サービスは社内・社外向け問わず)
・AWSサーバレスサービスでの開発経験

案件内容

アサイン先案件
・社内規定等のナレッジデータを用いたRAGシステムを構築し、社内規定等に関する質問を回答できるAI ヘルプデスクを開発するプロジェクト

業務内容・期待役割
機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。
 - 社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する
 - RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する
 - RAGシステムにおける要件定義、開発
 - RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発
 - 検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告
 - 弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告
 - 内部MTG及び顧客との定例MTGの出席
 - ※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

必須スキル
– Pythonのプログラミングスキル
– LLMを用いたソフトウェアの開発
– AI開発を伴うPoCの実務経験
– RAGに関する知見、先端技術へのキャッチアップ能力
– AzureのAI search を用いた開発
– コードおよび検証に関するドキュメンテーション能力
案件内容

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI(XAI)手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論(因果効果の特定や介入シミュレーション)を実施し、意思決定支援に繋げる。

必須スキル
Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験
時系列データ分析・予測モデルの実務経験
特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験
機械学習アルゴリズム(線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど)への理解
構造的因果推論(SCM、DoWhy、causal impact など)の実務経験
案件内容

建設業界のDXを推進するため、AI・データサイエンス技術を駆使して専門的な技術文書から価値あるデータを抽出・構造化するプロダクトを開発しています。

プロダクトのコア技術となるデータ解析、自然言語処理、機械学習モデルの開発をリードし、建設業界が抱える課題解決の最前線で活躍していただける方を募集しています。

主な業務:
・Pythonを用いたPDFドキュメントの解析とデータ抽出ロジックの開発
・自然言語処理(NLP)技術を活用した、専門用語や重要情報の抽出・構造化
・建設ドメインに特化した機械学習モデルの設計、開発、評価、改善
・pandasやnumpyを用いた大規模データのクリーニング、前処理、分析
・抽出したデータを活用するためのAPI設計・開発
・Cloud RunやCloud SQLなど、GCPサービスを活用したデータ分析基盤の構築・運用

必須スキル
・Pythonを用いたデータ分析またはソフトウェア開発の実務経験
・pandas, numpyなどのライブラリを用いたデータ処理・分析の実務経験
・機械学習(ML)または自然言語処理(NLP)に関する基本的な知識と実装経験
・Git/GitHubを利用した開発経験
・専門文書からの情報抽出(IE)や固有表現抽出(NER)に関する知見・開発経験
・TransformersやBERTなどNLPモデルに関する知識・利用経験
案件内容

・AIプラットフォームを基盤に、介護・医療・金融など社会性の高い領域の課題解決と産業革新を、AIで実現する企業様にて、フロントエンドエンジニアとして参画していただきます。
・WebアプリケーションのUI開発担当として、 最新技術を用いてユーザーが直接触れる画面の、高レベルなパフォーマンスと保守性の実現を行っていただきます。
・主な業務内容としては、スケーラブルで一貫性のあるフロントエンド構築や、フロントエンド設計管理プロセスの確立、Webパフォーマンスの最適化、UIコンポーネント設計、レスポンシブデザインの開発経験に携わっていただきます。
・必要に応じてバックエンド開発のサポートに携わっていただく可能性もございます。

◆主な開発環境・ツール
・クラウド / インフラ:AWS
・Frontend:TypeScript
・フレームワーク/ライブラリ: React, Next.js
・スタイル:Tailwind CSS
・Backend::TypeScript
・フレームワーク:Node.js
・その他
 オブザーバビリティ: DataDog
 プロダクト分析: Amplitude
 SCM / CI/CD関連:GitHub, GitHub Actions

必須スキル
・TypeScript(React)を用いたフロントエンド開発のご経験3年以上
・アジャイル開発のご経験

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