TensorFlowの案件一覧

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該当件数:38

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案件内容

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装
・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

必須スキル

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解(線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど)
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル(ビジネスレベルの日本語)
※全てを満たしている必要はございません。

案件内容

官公庁などでも導入されている帳票自動データ化システムのディープラーニング、機械学習(CNN, RNN)、画像認識(OpenCV)、AIアドバイザーの開発を行なっていただきます。

技術環境:
言語:Python, Java
ツール:Tensorflow, Keras, Chainer, Mecab
その他:OpenCV 等の画像処理、自然言語解析処理

必須スキル

・ Deep Learning(機械学習)等の開発経験
・ Pythonによる統計処理・データ解析の経験
・ Tensorflow, Keras, Chainer 等による機械学習経験
・ OpenCV等の画像処理経験
・ 自然言語処理プログラム経験

案件内容

画像認識モデル開発のエンジニアを募集しております。
プロジェクトが複数あり、適した場所へアサインいただきます。
プロジェクトによって業務内容が変わります。

【業務スコープ】
・論文調査、解析
・開発技術調査、適用範囲検証
・データ準備
・分析
・前処理
・モデル設計構築
・モデル評価
・ドキュメント作成

必須スキル

・画像処理やパターン認識、機械学習に関する知識を有していること
・深層学習による様々なコンピュータビジョン(物体認識や追跡、動作認識、生成モデルなど)の知識を有していること
・深層学習ライブラリ(PyTorch, TensorFlow など)を利用したモデル開発経験
・学術論文の定常的な調査、機械学習、深層学習、コンピュータビジョンの最新動向を理解していること

案件内容

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ML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。
・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

【開発環境】
・言語:Python
・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras
・環境:Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem
・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

【働き方】ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはZoom / Slack / Tandem / Discordなど。

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

案件内容

例1:図面解析
パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う

  • 図面からの自動情報抽出
  • 図面の高解像度処理
  • 類似図面検索
  • 図面からの自動工程分解
  • 図面からの自動設計ミス検出

例2:サプライチェーンデータ分析
発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。

  • 課題設定と仮説構築
  • 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
  • 需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発

【開発環境】

  • 利用言語: Python, R
  • フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
  • 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab
  • コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA
必須スキル

モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
– 統計学の基礎知識
– 機械学習を用いた研究または業務経験
– Pythonによる開発経験
– 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
– Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

案件内容

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(テスト・評価業務を含む)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

必須スキル

・言語: Python
・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

案件内容

機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、自社プロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。

事業の成長に伴い、ユーザや開発対象のプロダクトが多様化する中、様々な機械学習の問題に取り組んでいます。 定型的なアプローチでは解決できない問題が多い一方、自社サービスが持っている経済情報コンテンツをはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、サービスの価値を高める挑戦を続けています。 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いています。 モデルのチューニングによって精度を追い求めるというよりも、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。 業務としては、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が主となります。 ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。

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
・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(Python を特に歓迎)

案件内容

・大手Web広告代理店における広告Impression/Clickレート予測プロジェクト
 -画像(動画・静止画)/テキスト 等の広告クリエイティブを配信前に予測するプロダクト
 -現時点で既に本番運用中のプロダクトへのモデル追加がミッション
 -スピード感とプロダクションとしての開発スキルが求められます

必須スキル

・クライアントEng/DSと直接円滑なコミュニケーションを取ることが出来る
・DeepLearningに関して、最新の手法を用いた精度改善を行うことができる
・画像認識及び自然言語処理それぞれに対してのDeepLearningの経験
・機械学習モデルのプロダクション用(PoC・実験止まりではない)コードの開発経験

案件内容

[ポジション]:分析基盤エンジニア

▼主な業務内容
- GCP上でBigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の開発
-特定健康診断受診率向上事業データ解析運用
▼主な開発環境
- Python, Django, Flask, TensorFlow, SQL, Javascript
- AWS, GCP, BigQuery, AI Platform
- CircleCI, Terraform, Docker
- Tableau
- Slack, Notion, Asana​

必須スキル

– Pythonを用いたサーバーサイド開発経験(2年以上)

案件内容

[ポジション]:AIエンジニア

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装

・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

必須スキル

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解(線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど)
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル(ビジネスレベルの日本語)

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