機械学習の案件一覧

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:463

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案件内容

・LLMを活用したAIサービスの開発、改善を実施
・LLMのモデル開発(チューニング)
※LLM:テキスト分類や感情分析、情報抽出、文章要約、 テキスト生成、質問応答といった、さまざまな自然言語処理
・RAGをベースとした知識検索手法の検討など

必須スキル
・Python 3年以上
・GitHub経験
・AIについての開発経験
案件内容

カメラ画像・データから機械学習モデルを構築し業務の最適化をする案件となります。
IoTカメラの選定・設置方法〜クラウドまで、トータルの設計・構築をお願いする予定です。

■対応工程
要件定義、基本設計、詳細設計、実装

■開発体制と方法
・チーム規模:2~5名
・方法:アジャイル

必須スキル
・画像処理プログラミング/AI構築経験
・AIモデル改善のための学習環境の構築・運用経験
・Python による AIモデル を使ったアプリケーション構築経験
・Gitによるバージョン管理の経験
・IoTデバイスの構築経験
案件内容

【業務内容】店舗単位の需要予測を行いセラピストの配置を最適化。
テキストマイニングなど時系列モデル以外の機械学習テーマも複数あり、ビジネスにおける機械学習実装経験がある方を希望します。
その他案件も掛け持ちでお願いする可能性があります。
【技術環境】Python, Digdag, Presto

必須スキル
・Pythonでの開発3年以上ある方
・機械学習(時系列での需要予測)経験がある方
案件内容

Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIの進化により、単純なテキストから高品質な画像を生成することが可能になりました。
最近では、テキストでの制御だけでなく、ControlNet、LoRA、IP-Adapterなどの狙った画像を作り出すための様々な技術が日進月歩で登場しています。
このような技術を活用し、ECサイトや広告用の画像生成サービスを展開しています。
【具体的な業務内容】
・実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上
・最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装
・生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発
・GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化

【例となる技術】
・PyTorch
・Stable Diffusion
・ControlNet / IP-Adaptor / LoRA
・ComfyUI
・AWS / RunPod

必須スキル
・最低限の数学・コンピュータサイエンスの素養(線形代数、確率統計、情報理論、計算機アーキテクチャ、アルゴリズムなど)
・PyTorchを使ったディープラーニングシステムの開発経験
・生成AIを始めとした最新の技術への興味、キャッチアップ力
案件内容

 クラウド上に蓄積された車両ビックデータ、地図データを用い、以下を行います
 ・検証対象地域/期間のデータ抽出、整形
 ・抽出したデータを集計、分析、可視化
 ・報告書作成
 アジャイル的に検証作業を実施します
 ・担当者とデイリーミーティングにて集計分析結果を共有、
 ・方向性、検証作業を調整し実施

必須スキル
・データクエリー(SQL等)、Pythonによるデータ集計分析

 

・データ集計、分析に必要となる数学的知識、基本的な統計知識
案件内容

大手銀行内でVertex AIを使って業務の効率化と高度化をおこないたいというもの。
ただ、まだ具体性に欠けていて、具体化するところから支援する。
要はVertex AI使えば何か出来るのでは?と思っているだけの状態なので、これは出来るし意味がある、これは出来るが効果が薄い、これはそもそも出来ない、といった先生役的な人を期待している。

必須スキル
・Vertex AIツールの動かし方が分かっていて、開発を経験している
・機械学習のモデルを作った経験
・機械学習を理解している(どういうデータの型をインプットにすべきかを分かっている、CDPのままではAIに機械学習させられない、など)
案件内容

生成AI(ChatGPTを想定)を用いて、お客様へのソリューションにつながる先方社内環境において自社検証環境の構築・テスト
・Azure OpenAIサービスをベースとしたRAGの仕組みのブラッシュアップ(環境構築済み)
・上記環境にFunction Calling機能などあらたな要素を追加・構築・検証実装やテストなどを実施いただきたい。

必須スキル
・Pythonによるデータ加工/分析経験
・機械学習モデルの構築経験
・LLMのAPI及びライブラリの活用経験
・LLMに関する機能など一通りの理解
案件内容

・SageMakerを使用した機械学習
・AWSのベストプラクティスに向けた顧客との検討
・SageMaker有識者として他メンバーのフォロー

必須スキル
・顧客とシステムに関して議論を行ったご経験
・SageMakerを使用するPJでのご経験
案件内容

■担当工程:要件定義,基本設計,詳細設計,実装
■開発手法:アジャイル
■案件の内容
カメラ画像・データから機械学習モデルを構築し業務を最適化する。
IoT カメラの選定・設置方法 〜 クラウドまでトータルの設計・構築をする。

■募集背景
プロジェクト強化のための追加人員

必須スキル
・画像処理プログラミング/AI構築経験
・AIモデル改善のための学習環境の構築・運用経験
・Python による AIモデル を使ったアプリケーション構築経験
・Gitによるバージョン管理の経験
・IoTデバイスの構築経験
案件内容

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。

ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。
・異常検知(異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知)における
 エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

必須スキル
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験
・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有している方
(要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験)
・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験
・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験
 - scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
 - データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる
 - 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験
・ビジネスレベルの英語力(読み書きメイン)

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