AI・データ分析のフリーランス向け案件が業界最大級
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該当件数：1039件
| 案件内容 |
LLM Agentを用いたマーケティング用のSaas開発において、仕様決めから設計・インフラ構築、実装・テストまでご担当いただきます。 ポジション：開発リーダー 【具体的な業務イメージ】 ※実装予定の機能は以下（バックエンド） 言語：Python |
|---|---|
| 必須スキル | ・実務者として基本設計、詳細設計、実装、テストを実施できること
・Pythonによる開発経験
・API開発経験
・RDB設計経験、SQL使用経験
・Dockerによる開発経験
・GitHubを利用した複数人開発の経験
・AWS上での開発、AWSサービスを使用したインフラ構築が行えること
・要件定義、仕様書作成経験
・他メンバーの進捗管理・成果物レビューの経験
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| 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】 ・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 ・軽量かつ高速なディープラーニング推論エンジン ・車載・モバイル・産業機器向けのエッジAI基盤 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
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| 案件内容 |
【業務内容】 【ポジション】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・クラウド（Azure、AWS、GoogleCloud等）上でのAI開発プロジェクト経験
・Pythonでの開発案件
・Dockerを用いた開発経験
・画像認識/解析の経験
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| 案件内容 |
グループ会社で既に導入済みのクラウドデータウェアハウス Snowflake を活用し、お客様が求めるアウトプットを効率的に導き出すためのデータ基盤を構築するプロジェクトです。 具体的には、Snowflake と Amazon S3 に格納された各種データを整理・統合し、ビジネスニーズに合致したデータマートの設計および構築を推進いただきます。これにより、お客様が迅速かつ正確にデータ分析を行い、意思決定に繋げられるよう、データ活用を強力に支援します。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データウェアハウス設計の経験: Snowflake、または他の主要なDWH（Redshift, BigQueryなど）での設計・構築経験。
・SQL・データ操作: 大規模データに対する複雑なSQLを用いたデータ抽出、加工、変換の実務経験。
・データパイプライン構築経験: データフローの設計、ETL/ELTツールの選定・実装経験（例：dbt、Airflowなどの知識があれば尚可）。
・セキュリティ・ガバナンスに関する知見: データアクセス制御、プライバシー保護、監査ログなど、データセキュリティとガバナンスに関する知識と実践経験。
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| 案件内容 |
本プロジェクトは、AIリーガルサービスを開発してきたお客様が、これまで培ってきたその技術を様々な場面で活用するべく新たなソリューションサービスを展開していく上での、フルスタックエンジニアの募集となります。 ユーザーに対し、AIを用いてこのような開発ができないかというご相談に応える形で開発を進めるものです。 【仕事内容】
【開発環境/使用ツール】
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|---|---|
| 必須スキル | ・5年以上のWeb系システム開発実務経験、もしくはそれに相当する経験（情報系学生の場合は学生の期間を含めても構いません）
・モダンな技術を用いたWeb開発経験3年以上
・Docker/Kubernetes/Github Actions/CircleCI/Jenkins/Ansible等を用いたCI/CD構築経験
・インタプリタ型言語・コンパイラ型言語の双方の利用経験
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| 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
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| 案件内容 |
大手自動車会社の業務システムをPoCを行ないながら実用化を進めるプロジェクト |
|---|---|
| 必須スキル | – クラウド関連（Azure全般）
– クラウドネイティブ技術（コンテナ基盤、サーバレス、Kafka等分散技術）
– アプリケーション開発（Web、DB等）
– モダンアーキテクチャ設計の経験
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| 案件内容 |
・大手金融機関内の業務効率化を目的とした、チャットボット（対話型AI）の開発プロジェクトです。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Copilot Studio もしくは Power Platform を使用した開発経験 |
| 案件内容 |
・車両ソフトウェア管理システムにおける、システム要件定義および全体設計を実行。 <使用ツール> |
|---|---|
| 必須スキル | ・Windows Server/Linux 【下記いずれかの経験】 |
| 案件内容 |
・コネクティッド連携における、バックエンド側システム設計および要件定義を推進する。 <使用ツール> |
|---|---|
| 必須スキル | ・Windows Server/Linux Server/Oracle Database/.NETをベースとした社内システム開発に用いるソフトウェア技術 【下記いずれかの経験】 |
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