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。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
専門コンサルタントがヒアリングを通じて最適な案件をご提案いたします。
単価や稼働日数などの条件面についてもお気軽にご相談ください。

該当件数:82

TensorFlowの案件を探す

案件内容

・生成系AI技術における開発の主導
・既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換
・ 開発したモデルの実装、パフォーマンスを最適化するための高速化技術の適用
・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供、実際のビジネス課題に対する応用

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github

◆作業環境
Mac (Appleシリコン)
Github Copilotと社内GPT利用可能
モニター2台まで利用可能

必須スキル

・Generative AI領域に関する深い知識を有している方
・Pytorch、Tensorflow等のフレームワークを用いたご経験

案件内容

様々なWEBサービス(月間数千万ユーザー利用)を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター(Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動)

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装:要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化:埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装:Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム:Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理:Confluence, Jira
-ソースコード管理:GitHub Enterprise
-生成AIツール:Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション:Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション:Miro
-Officeツール:Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末:Macbook Pro(ローカル開発ではDockerを活用)
-クラウド:Google Cloud(主にCloud Run)
-コンテナ・オーケストレーション:Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語:Python(FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow), TypeScript(Next.js)
-データ・検索:BigQuery, ベクターDB(Pinecone等)
-AI・機械学習:Claude API, OpenAI API
-監視・ログ:Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD:GitHub Actions
-メッセージング:Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ:Google Cloud Storage, BigQuery

必須スキル
・ITコンサルティング経験
・AI汎用ソリューションの企画構想の経験
・AIソリューションの新規導入の運用設計
・高度なLLMエンジニアリングスキル
・ソフトウェア開発やプログラミングの実務経験(3年以上)
・ClaudeCode/GPT5-codex/cursor/devin等の活用経験
・DevOpsツールの知識(例:Docker、Kubernetesなど)
・ソフトウェアアーキテクチャの設計経験
・能動的な姿勢と優れたコミュニケーション能力
案件内容

【概要】
様々なWEBサービス(月間数千万ユーザー利用)を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター(Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動)

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装:要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化:埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装:Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム:Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理:Confluence, Jira
-ソースコード管理:GitHub Enterprise
-生成AIツール:Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション:Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション:Miro
-Officeツール:Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末:Macbook Pro(ローカル開発ではDockerを活用)
-クラウド:Google Cloud(主にCloud Run)
-コンテナ・オーケストレーション:Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語:Python(FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow), TypeScript(Next.js)
-データ・検索:BigQuery, ベクターDB(Pinecone等)
-AI・機械学習:Claude API, OpenAI API
-監視・ログ:Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD:GitHub Actions
-メッセージング:Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ:Google Cloud Storage, BigQuery

必須スキル
・ソフトウェア開発やプログラミングの実務経験(3年以上)
・開発ツール(CI/CD、バージョン管理)の使用経験
・ClaudeCode/GPT5-codex/cursor/devin等の活用経験
・DevOpsツールの知識(例:Docker、Kubernetesなど)
・ソフトウェアアーキテクチャの設計経験
・能動的な姿勢と優れたコミュニケーション能力
案件内容

AIプロダクトを開発するベンチャー企業にて、下記業務をお願いします。

・AIプロダクトのバックエンド開発
・アーキテクチャの設計・構築
・インフラ環境の設計・構築
・機械学習開発 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語(FW等):Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS:Linux
・コミュニケーションツール:Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド:GCP
・ソースコード・バージョン管理:Github
・タスク管理ツール:Jira
・CI/CD:Circle CI・Github・Jenkins etc.

必須スキル
・コンピュータサイエンス、AI、機械学習等の関連分野における学士号・修士号の保有
・Pythonを用いた開発実務経験3年以上
・自社開発企業でのtoBtoC向けSaasの開発経験
・AWS・Azureなどクラウド環境での開発経験
・Docker・Kubernetes等のコンテナ技術を用いた開発経験
案件内容

・生成系AI技術における開発の主導
・既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換
・ 開発したモデルの実装、パフォーマンスを最適化するための高速化技術の適用
・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供、実際のビジネス課題に対する応用

【参画メリット】
・急成長中のスタートアップ企業なので、今後のキャリアアップにつながる環境です。
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働くことが可能です。
・AIなどの最新技術に携わることが可能です。

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github
◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○Github Copilotと社内GPT利用可能
○モニター2台まで利用可能

必須スキル
・Generative AI領域に関する深い知識
・Pythonを用いた高度なプログラミングスキル、
PytorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験
・自然言語処理の分野で、最新の研究論文を基にしたアルゴリズムの設計・実装経験
案件内容

・AIを用いた製品の設計・開発
・フロントエンド開発
・アーキテクチャ設計と開発
・コード品質と継続性改善と保守
・メンバー教育とチームビルディング支援 etc.

【主な開発環境・ツール】
・言語(FW等):Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS:Linux
・コミュニケーションツール:Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド:GCP
・ソースコード・バージョン管理:Github
・タスク管理ツール:Jira
・CI/CD:Circle CI・Github・Jenkins etc.

必須スキル
・コンピュータサイエンス、AI、機械学習等の関連分野における修士号
・Python及びPytorch/Tensorflow等を用いた開発実務経験
・CVまたはNLP分野での論文ベースでのアルゴリズム設計・実装経験
案件内容

画像処理およびAI(人工知能)技術の研究開発・製品化を行う技術系ベンチャー企業にて、プロダクト開発体制の強化に伴い、新たなエンジニア要員の増員を検討しております。

候補者様のご経験・スキルに応じて、以下のようなクライアント向けプロダクトの開発支援をご担当いただく予定です。

【想定プロダクト・開発領域】
※ご経験に応じて、いずれかまたは複数をご担当いただきます。

・自動車向けの画像認識・画像処理AI技術を統合したソリューションパッケージ
(例:車載カメラ用のブレ補正、HDR補正、超解像、物体検出など)

・軽量かつ高速なディープラーニング推論エンジン
(例:エッジデバイスでのリアルタイム処理を実現する最適化済み推論ライブラリ)

・車載・モバイル・産業機器向けのエッジAI基盤
(例:SoC上での低消費電力かつ高精度な推論処理実装)

など

必須スキル
・画像処理、機械学習、AIに関する開発経験
・Pytorch, TensorFlowなどのオープンフレームワークを用いたモデル開発経験
・エッジデバイス上での動作を想定した計算軽量化作業
・公開実装を用いた性能評価
・論文サーベイからの再現実験
・C/C++, Python, git, linux系OS
案件内容

大手コールセンターのクライアントにてPoCや実用システムを構築するエンジニアが不足しており、特にコールセンター系由来の音声データ処理のエキスパートを募集します。

経験・スキルに応じてタスクをご依頼する想定です。

必須スキル
① 音声処理・信号処理の基礎知識
デジタル信号処理(DSP)
サンプリング理論、スペクトル解析(FFTなど)
ノイズ除去・音響特徴抽出(MFCC、Spectrogram、Pitch等)

 

② 音声認識・合成関連の技術
ASR(Automatic Speech Recognition):音声→テキスト
TTS(Text to Speech):テキスト→音声
主要なライブラリ例:
SpeechRecognition, Kaldi, wav2vec2.0, ESPnet, Whisper (OpenAI) など

 

③ 音声データの前処理とアノテーション、ノイズ除去(Denoising)
音声区間検出(VAD: Voice Activity Detection)
話者分離(Diarization)
アノテーション(ラベリングツールの活用、ex. Audacity, Praat)

 

④ プログラミングとツール活用スキル
Python(NumPy, Pandas, LibROSA, PyDubなど)
音声ライブラリ:LibROSA、torchaudio、soundfile
データパイプライン構築:音声→特徴量→モデル入力
クラウド連携:Google Speech API, Azure Speech, AWS Transcribe等

 

⑤ 機械学習・深層学習の基礎、音声認識モデルに関する知識(RNN, LSTM, CNN, Transformer系)
PyTorch / TensorFlowでのモデル実装
HuggingFaceモデルの転用(例:wav2vec2.0)

 

⑥ 応用領域に応じた理解
多言語対応(言語モデルへの理解)
音声UI / コールセンター業務への適用知識
字幕生成・文字起こし支援での品質評価(WERなど)
医療・教育分野への応用
案件内容

・最新のAI技術(例:生成AI、マルチモーダルAI)の研究とエンドの事業領域における実用化調査、PoC作成。
・LLM(事前学習、ファインチューニング、RAG)、LLMを活用したAIエージェントの研究開発(モデル開発、アルゴリズム開)。
・研究成果の論文化やテクニカルドキュメント作成。

【参画メリット】
・フルリモートなので、場所を選ばずリラックスした状態で働くことが可能です。
・最新のAI技術に関する知識をご提供いただくことで、事業の成長にダイレクトに貢献できます。

必須スキル
・AI・機械学習分野での研究経験3年以上
・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験
・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

 

◆下記領域のいずれかに対して深い専門知識及び経験がある方は確度が上がります。
・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG)
・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発)
・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成)
・強化学習(深層強化学習)
案件内容

■業務内容
設計、実装、テスト

必須スキル
・モデルをゼロから作成したり、チューニングしたりした経験
・モデルをプロダクトやサービスに組み込んだ経験
・toBのプロダクト開発に従事した経験
・需要予測や売上予測などの経験
 ※研究や分析メインではなく
・Pythonでの開発経験(TensorFlow、PyTorchなど)
・最適化アルゴリズムの知識
・SQL経験
・AWSやGCP上での開発経験
・Ruby on Railsの知識、経験

検索結果82件中1-10件