| 案件内容 |
・GPT-4やLlama 2などの大規模言語モデルを用いた自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の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、 |
|---|---|
| 必須スキル | ・自然言語処理、機械学習の基本的な理論とアルゴリズムについての理解
・PythonまたはR等のプログラミング言語での開発経験
・TensorFlow、Keras、PyTorch等の機械学習フレームワークの利用経験
・コミュニケーション能力があり、チームワークを大切にされる方
・対話型AIシステムの開発経験
・AI関連の学位（学士以上）または同等の職務経験
・大規模なデータセットを扱った経験 ・クラウドサービス（AWS, GCP, Azure等）の経験
・SQLなどのデータベース技術に対する理解
・AI倫理に関する理解
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TensorFlow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：61件
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- 〜¥900,000 /月
- データサイエンティスト
- リモート
- 東京都
- 金融
| 案件内容 |
査定AIモデル構築のロードマップを検討する中で、今後、業務現場で使えるApp開発とモデル精度向上の両方を同時に進めていく必要あり |
|---|---|
| 必須スキル | ・自走できる方
・pythonでの開発経験(3年〜)
・frameworkを利用したモデリング経験(2年~)
・tensorflow/pytorch/etc
・decoder/encoder型のモデル経験(1ヶ月~)
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| 案件内容 |
◇業務内容： ◇具体的な業務内容： ◇使用しているツール： |
|---|---|
| 必須スキル | ・AIフレームワークの経験 (Tensorflow, Pytorch など)
・ 深層学習の使用経験(CNN, Transformer)
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| 案件内容 |
クライアントにてMulti Agent Simulatorを使用した事業展開を進めており、検討・実装を行って頂きます。 具体的に。。 |
|---|---|
| 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
– pandas、sklearn、pytourch、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
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- 〜¥500,000 /月
- データサイエンティスト
- リモート
- 東京都
- サービス
| 案件内容 |
【概要】 【開発環境】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データサイエンティストとして、問題設定から評価まで従事されたご経験
・機械学習エンジニアとしての研究開発のご経験
・テーブルデータに対する統計モデリングや機械学習を用いたモデル開発のご経験
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| 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。 - 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 ・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
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| 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 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。 ・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)）
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| 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。 ・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)
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| 案件内容 |
【業務概要】 広告クリエイティブの制作プロセスを事前効果予測AIで支援するサービスの新機能開発を担当していただきます。 Mac, GitHub, GCP Slack, Notion, Google Meet, Zoom, Repsona, Tableau Python / TensorFlow / Triton Inference Server / Docker / Embulk / Argo WorkflowVertex AI / GKE / Cloud Run / Dataflow / GCS / CloudSQL / Memorystore / BigQuery / PubSubCloud Build / Cloud Monitoring 機械学習モデルを中心とした新しいサービスの設計・開発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 ・画像・動画・テキストを扱う高度な機械学習モデルの学習基盤構築 ・機械学習モデルのAPIサービス設計開発と運用 ・CI/CD・モニタリング・インフラの調整などの運用 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python を用いたMLサービスバックエンドの開発経験
・SQL を用いた DB 利用やデータ分析経験
・GAE, GKE, BigQuery, Dataflow 等の各種 GCP サービスの技術選定や利用経験
・GitHubでのPull Requestを利用した開発フロー経験
・Webアプリケーション・ソフトウェア・DB設計経験
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