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：2636件
| 案件内容 |
Webマーケティング支援会社の新規事業としてマーケティングテクノロジーに関係するサービス開発をスタートします。 直近のプロジェクトとしてSNSプラットフォーム向け配信システムを開発予定です。 プロジェクトアサイン直後はバックエンド領域を担当していただき、その後は他の領域も担当していただく予定です。 ■実装範囲 ・フロント 【開発環境】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・プロジェクトの根幹部分の設計‧実装
・チーム開発の経験（コードレビュー）
・TypeScriptを使ったバックエンドの開発経験
・アプリケーションアーキテクチャ‧ライブラリ選定の経験
‧上記技術のOSSコントリビューター等は相談可
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| 案件内容 |
7月以降のデータ分析基盤の高度化に向けた提案、およびその根拠となる現状のアセスメントを実施いただく方を募集します。 アセスメントは、以下を実施いただきます。
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|---|---|
| 必須スキル | ・Google Cloud (特に BigQuery , Looker Studio ) を活用したデータ分析基盤の設計・構築・運用経験 |
| 案件内容 |
オルタナティブデータ（今まで利活用の進んでいないビッグデータ）を用いた分析サービスを提供するプロダクトの募集になります。 ・データ基盤開発案件の推進。主に設計や実装フェーズに参画していただきます |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonを用いた開発・運用経験 |
| 案件内容 |
各RPAツールやVBA、GASを用いた業務自動化開発作業をお任せいたします。 ・開発のレクチャー対応 ※ツール：UiPath、WinActor、Autoジョブ名人、Power Automate Desktop、VBA、DX Suite、invoiceAgent |
|---|---|
| 必須スキル | ・UiPathワークフロー開発経験（1年以上） or UiPathアカデミーの「RPAデベロッパー基礎」を修了されている方
・VBAでの開発案件経験1年以上
・円滑にコミュニケーションが取れること
・お客様や他案件のステークホルダーとの調整、チームマネジメントができること
・自分からチームメンバとコミュニケーションが取れること ・勤怠良好であること
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| 案件内容 |
・Outsystemsでのシステム開発支援作業 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Outsystems開発実務経験5年以上 |
| 案件内容 |
既存ワークフローの2026年6月末サポート終了に伴うIntra-martでの再開発をお任せいたします。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Intra-martワークフローの開発・導入経験
・基本設計・詳細設計・製造（申請フォームや承認ルート等）
・テストの経験3年以上
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| 案件内容 |
モバイルアプリ（チャットで会話し生活のサポートをするアプリ）の開発をお任せいたします。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Flutterを使用した開発経験（5年以上） |
| 案件内容 |
IVI対応の開発業務をお任せいたします。 最初は要件定義を実施し、その後開発フェーズの対応をお任せいたします。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・上流設計(要件定義、システムアーキ設計、基本設計）経験
・車載ソフトウェア開発経験
・IVI開発経験（または近しい部分の経験）
車載ミドル、SDK、CANデータの扱い等
・新しい技術等の吸収力のある方
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| 案件内容 |
・クラウド型POSシステムや、モバイルオーダー、在庫管理などの業務効率化機能において、Androidアプリの開発をご担当いただきます。 【技術環境】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・ソフトウェア開発のご経験3年以上 |
| 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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