データサイエンティストの案件・求人情報 | フリーランスエンジニアの案件・求人なら【テクフリ】

自動運転によるモビリティサービスの実現に向けたクラウドプラットフォームの開発に携わっていただきます。

リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。

・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価
・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案
・既存プロダクトAIの保守運用および改善

データ「分析」するのではなく、データ分析できる「アルゴリズム開発」ができるデータサイエンティストを探しております。
【案件概要】
約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、
国勢調査等の統計データをかけ合わせて、
店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。
このSaaSサービスにより、
店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

大手製造業データ統合基盤開発
基本設計書から詳細設計の作成（バッチ・ETL設計）
ETLツールを用いた実装
テスト計画書作成とテスト実施
（単体テスト、結合テスト、システムテスト）

音声認識後のテキスト、または音声データに基づき、発話ごとに会話のドメインや意図を分類しラベルを付与するモデルを構築します。
（初期スコープでは金融の日本語コールセンターデータを対象とする予定）

後続フェーズにおいてはより言語理解寄り、BIOラベルの付与などに進んでいく可能性が高いです。
音声認識部分は既存モデルが存在するため、（ノイズを含んだ）純粋なNLPプロジェクトとして進めることも可能ですが、
E2Eで構築した方が精度が高い場合は音声認識～言語理解まで含めたモデル構成とすることも可能です。
完成したモデルをプロダクション化する場面では別のMLエンジニアが入りますので、前処理 /モデル構築/評価部分のみをご担当いただく想定です。

【案件概要】
アナリティクス・AI案件の推進
金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを行っていただく。
・PMとしてクライアントとの対話を通じ分析・AIモデル構築から経営課題解決まで様々な案件に対応し、データを活用した新規事業企画、事業推進も担当

データサイエンティストとして案件に携わっていただきます。
業務は下記を想定しております。
・モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かし、
目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進

一人当たり2～3件ほどのプロジェクトに参加して頂きます。
期間は3～6ヶ月単位のプロジェクトが基本となります。

[内容]
コンサルティングに関わる作業全般を行なっていただきます。
[具体例]
①金融領域の与信モデルを評価・導入支援
②カーリース事業のAI導入案件（弊社経由1名参画中）
→どちらもメインはテーブルデータ。データ収集から機械学習モデルを作る
その他に以下がございます。
・画像データの前処理関連のPGM作成等
・テーブルデータクレンジングのPGM作成等
・アドホック分析
自社開発プロダクトにて、AIモデルやAIアルゴリズムの開発を行っていただきます。
[魅力]
様々な業種・分野にチャレンジできる。
ご経験やスキルやご要望に沿った案件に参画いただきます。
・一人当たり2～3件ほどのプロジェクトに参加して頂きます。
期間は3～6ヶ月単位のプロジェクトが基本となります。
募集ポジションは①スペシャリスト、②アナリストがございます。

[業務内容]
・現行仕様調査を行なっていただきます
・データソース設計を行なっていただきます
・ワークブック設計を行なっていただきます
・単体テストを行なっていただきます

P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しております。

自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、自社大規模言語モデルの開発推進および、
より効率的な活用の実現に向けて、プロンプトの設定・最適化の推進、研究開発、チームマネジメント等を通じて、事業を推進してくださる方を募集します。

R&D部門におけるLLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CTO・プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
自社LLM（大規模言語モデル）や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。
【具体的な業務内容】
・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般
・自社大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発
・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント
・プロダクト開発チーム及びビジネス部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等

【開発環境】
R&D部門（今回Joinしていただく部署）
・開発言語：Python
・フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
・データベース：Cloud Firestore
・インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
・ソースコード管理：Bitbucket
・開発管理：Notion, JIRA
・コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

日本トップクラスのゲーム企業においてリサーチエンジニアとして担当する分野ごとに、リサーチャーが生み出す最新技術を、十分な頑健性と再利用性を以って実装する能力を有し、
リサーチャーと協力しながら研究プロジェクトを実用化し、先端技術を当社製品へ導入していく職責を担います。具体的には下記3点をお願いします。
・AI分野担当リサーチ・エンジニアは、機械学習や深層学習技術を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。AI分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場と大量のデータの分析、学習データ収集と学習パイプラインの構築、大規模な学習の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・クラウド分野担当リサーチ・エンジニアは、AWS、GCP、 Azure等のクラウド環境、仮想化技術、低レイヤ処理を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。クラウド分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場の分析、オンプレミス計算機環境とクラウド環境を活用した仮想化ミドルウェアの実装、ゲーム開発のワークフローを考慮した仮想化技術の適用プランの作成と遂行、大規模な仮想化実験の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・エッジ分野担当リサーチ・エンジニアは、スマートフォンやゲームコンソールを対象とした新たなシステムを構築するために十分な実装能力を有することが期待されています。