機械学習エンジニアの案件・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】

生成AIを活用して社内の開発プロセスを最適化し、生産性を向上させることを目指しております。
社内の開発チームと連携し、生成AI技術の導入とその効果的な運用を支援していただきます。また、業務プロセスの分析も行い、改善点を特定して最適なソリューションを提案いただきます。
【業務内容】
・業務プロセスの分析と改善点の特定
・生成AIツールの評価、導入、カスタマイズ
・AIを用いたコード生成、テスト自動化、バグ検出の仕組み作り
・AIを活用した開発プロジェクトの計画、実行、評価
・社内開発チームへのトレーニングとサポート
・継続的なフィードバック収集と改善提案
・最新の生成AI技術動向の調査および適用

【業務内容】
-LangGraph 等を用いたエージェントの設計・実装とワークフロー定義
-Python による RAG/エージェント/要約・分類などの生成AI機能の設計・実装・評価
-FastAPI等でのマイクロサービス化、コンテキスト設計、既存バックエンド/外部APIとの連携
-既存システムへの統合
-オフライン/オンライン評価、トレーシング・メトリクス、ガードレール運用、推論コスト監視による品質・安全性・コストの観測・改善
-PdM/CS/コンサルとの連携による、要件定義〜実装〜出荷〜学習のサイクルのスプリント推進
-必要に応じた軽量 API エンドポイント/データモデルの追加実装

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただく想定です。
テーブルデータ、自然言語、画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計、実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。
以下、業務の一例です。
・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、WebAPI等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出

クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。
【お任せしたい仕事内容の例】
Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。
└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する

R&D部門におけるLLM/NLP領域に関するエンジニアとして、以下をお願いしたいと考えています。
自然言語処理のR＆Dを特にLLMを活用し、新しい技術検証ができないか開発、検証します。
・最新の論文を元に筋のよいアプローチを探索
・簡単にそうしたアプローチを元に高速に結果を検証する
・実際に我々のSolution/SaaS事業へ適用できる形にモジュール化

400万DL越えの大人気お買い物アプリにおけるMLリードエンジニアを募集いたします！
サービスをさらにグロースしていくにあたり、サービスの成長を一緒に推進していただけるような方を探しております。
0→1、1→10の開発において上流から下流まで幅広くご支援いただける方がマッチいたします。
【お願いしたいこと】
機械学習の活用において、開発面をリードしていただきます！
・機械学習の基盤設計〜構築
┗Trainingpipeline,Serving,Monitoringなど
・機械学習（特にレコメンデーション機能）を用いたプロダクトの設計〜開発
・技術的意思決定〜要件定義〜開発進行などの推進やリード
・検証管理の自動化・効率化、運用フローの改善
・システムの信頼性・品質の向上
【こんな方におすすめ】
・少数精鋭でモダンな技術に触れたい方
・長期でのご参画ができる方
・プロダクトの体験を意識しながら開発を進めて行ける方
・toCサービスに関わりたい方
・高いレベル感の中でプロダクトの成長を感じながら開発したい方
詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます！

・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。
・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。
・以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。
　└AIによるレベルデザイン支援プロジェクト
　└自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト
　└パズルゲームのレベル生成（ステージ生成）
　└大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト　等

【お任せしたいミッション】
・膨大な位置情報データ（1千万ユーザー以上）とクライアントがアップロードするPOSデータを基に、エリアや店舗を分析する機能の開発
・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発
・上記ミッションを実現するための方針策定とチーム運営
【今後の展望】
今後の展望としてはこれからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、
人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤として、圧倒的なトップを取りにいきます。
データサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを作り上げるポジションです。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
【おすすめポイント】
クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しており、
技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただける環境です。
全社の人数が少ないことで逆に、クライアントの声を簡単に開発部隊へフィードバックでき、
自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。

社内規定等のナレッジデータを用いたRAGシステムを構築し、
社内規定等に関する質問を回答できるAI ヘルプデスクを開発するプロジェクトに携わっていただきます。
機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。
└社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する
└RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する
└RAGシステムにおける要件定義、開発
└ RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発
└検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告
└弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告
└ 内部MTG及び顧客との定例MTGの出席
※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

建設分野の業務課題をデータ活用で解決するプロジェクトにおいて、
機械学習エンジニアとしてモデル開発や分析基盤の設計・構築を担当いただきます。

回帰・分類モデルの実装や自然言語処理（LLM）を用いた解析、
クラウド環境（AWS）でのシステム開発・運用を中心にお任せします。

機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。
・社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する
・RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する
・RAGシステムにおける要件定義、開発
・RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発
・検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告
・弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告
・内部MTG及び顧客との定例MTGの出席
　※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

強化学習（Reinforcement Learning, RL）技術を活用し、ゲームの自動プレイやゲームバランスの最適化を行うAIシステムの設計、開発、導入を担当していただきます。

・ゲームの自動プレイエージェントの開発（QA・テスト自動化、プレイヤーボット開発、ナビゲーションAIの最適化）
・ゲームバランス最適化のための強化学習活用（自己対戦・報酬設計、データ分析）
・NPC・エージェントAIの高度化（行動モデルの生成、プレイヤースキルに応じた適応型AIの開発）
・ゲームプレイデータを用いた強化学習モデルの構築（模倣学習、環境シミュレーションの構築）
・クラウド・分散処理環境での強化学習アルゴリズムの実装・最適化
・ゲームデザイナーやQAチームと連携し、強化学習を活用したワークフローを構築
・技術ブログ執筆を通じた社内外での技術発信

証券業界の顧客企業と、業務データの収集・活用や対話AI構築を行うAI開発プロジェクトを想定しております。
機械学習エンジニアとしてAI開発をリードしていただきます。
主な業務内容としては以下となります。

【業務内容】
・AIの要件定義、リサーチ、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・検証設計、データセット整備、精度検証
・顧客への進捗・成果報告の支援

ECサイトに追加できるレコメンド機能を開発する企業にて、
研究開発をリードしていただけるエンジニアを募集いたします。

新たなレコメンドの研究/開発
→バッチ処理にて作っているものを新たなロジックで表示するための研究と開発
　ロジック検討の部分から知見を発揮いただきます。

EC関連サービスに関与したご経験があると尚可です。

公共（国保関連）領域におけるAI活用PoCプロジェクトです。
今年度は5つのテーマでPoCを実施し、2026年度以降の本格導入を目指している案件です。
具体的な業務としては以下を想定しております。

・機械学習: データ加工やファインチューニングによる精度向上、特定項目の抽出（Python/PL/SQL使用の可能性あり）。
・生成AI: 複雑な医療テキストの要約、プロンプトチューニング、参照データを活用したRAGの構築。

金融業界向け営業業務の効率化・自動化に関わるAIエージェント開発をしていただきます。
【詳細】
・既存AIの追加機能における要件定義、リサーチ、開発
・既存機能を改善するためにリサーチ、開発
・検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告

※PoCのため3ヶ月で終了する可能性あり

PhysicalAI検証支援を行っていただきます。
具体的な業務は以下を想定しております。

・VLA（ロボット基盤モデル）を活用したベンチマーク評価の検討
・3Dシミュレータ上での評価パイプライン作成
・ヒューマノイドやロボットアームを用いた実機動作検証

転職支援・採用支援サービスにおける機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。
研究者やAIエンジニアと協働している環境で、経営視点を間近に感じながら業務をおこなえます。
また、研究で得られた知見を即座にプロダクトに反映させる仕組みを加速させるため、
分析ロジックのプロトタイピングを担うエンジニアを募集しています。
1人月から0.6人月でのご参画を想定しております。
【具体的な業務】
・論文にある先端的な機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価
・当研究所内の研究者が開発した機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価
・サービス実装を想定し、データベース設計やプログラムコード最適化の調査・提案
【こんなところが魅力】
★経営層との意見交換の場がある
　┗経営層とのアイデアを交換する場があり、経営視点を間近に感じられます。
★学べる環境
　┗高度な分析技術や、先端的な心理学・行動科学、経済学など
★勉強会などの機会が多数
【選考フロー】
①書類審査
②カジュアル面談
③スキル面談
④最終面談

カジュアル面談後に正式な応募をいただけた場合は課題を出させていただき、
課題に関してのプレゼンを③のスキル面談にて行っていただきます。

SaaSサービスにおけるAIを利用したQAデータベースの自動作成機能の実装、運用をご担当いただきます。
詳細は面談時にご説明しますが、下記を想定しております。
【想定業務】
・AIモデルの実装
・DB概念設計
・作成したモデルに対する評価検証など

最先端AI技術を用いたソリューションサービスを展開する企業において
生成AIやLLMに精通した1人目のエンジニアを募集いたします！
【具体的な職務内容】
・クライアントに寄り添ったAIソリューションの設計と提案
・生成AI/LLMを活用した新規プロダクトの開発支援
・既存プロダクトへのAI技術導入による最適化
・効果的な生成AI活用のためのプロンプトエンジニアリングと提案
など

最先端AI技術を用いたソリューションサービスを展開する企業においてMicrosoftPowerPlatformを活用したソリューションの設計・提案・導入支援を行います。
コンサルティングとしてご活躍いただける方を募集いたします！
【業務内容】
・クライアントの要件ヒアリングと現状分析
・PowerPlatformを活用したソリューションの設計・提案
┗PowerApps,PowerAutomate,PowerBI,Dataverse
・システムアーキテクチャの設計と技術選定
・プロジェクトマネジメントおよび進捗管理
・開発チームとの連携と技術的リーダーシップの発揮
・ノーコード/ローコードツールを活用したシステム導入支援
など
【開発環境】
・PowerPlatform：PowerApps,PowerAutomate,PowerBI,Dataverse
・クラウドサービス：Azure
・データベース：SQL Server,Dataverseなど
・API・連携ツール：GraphAPI,PowerPlatformConnectors
【こんな人におすすめです】
・最新のデジタル技術やAIトレンドに触れたい方
・自身でも最新技術を調査しながら顧客価値最大化を目指し提案フェーズから携われる方
詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます！

250万DL越えの大人気お買い物アプリにおけるML領域におけるPdMを募集いたします！
サービスをさらにグロースしていくにあたり、サービスの成長を一緒に推進していただけるような方を探しております。
0→1、1→10の開発において上流から下流まで幅広くご支援いただける方がマッチいたします。
自社プロダクトはさまざまな機能にML領域が関係しており、
フィード機能など、ロジックやデータ処理の改善など、
PdMとして推進するロールに携わっていただく方を募集いたします。
【お願いしたいこと】
・MLを用いたフィード機能などの顧客体験を中心としたPdM
・エンジニアやビジネス再度など、他メンバーとの要件定義や開発の促進
・開発プロセスに責任をもち、チームの開発サイクルをリード
など、、

【案件概要】
建設業のデータ分析プラットフォームに関する業務になります。
機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく業務です。
新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定をしていきます。
堅苦しさのないフラットな雰囲気の現場で、フルリモートでの就業になります。
【業務内容】
・プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発
　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う
　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する
　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善
・データ分析基盤の整備、および保守
　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備
　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用
　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築
【開発体制】
・エンジニア2名（うちアルゴリズム開発 1名、エンジニアリングマネージャー1名）
・プロダクトオーナー:1名
【技術環境】
・メイン：Python, CatBoost, Pandas
・インフラ：AWS, Amazon SageMaker
・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等

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いる企業でございます。

現在、アジアへの進出などを見据えた組織、事業作りに取り組んでおり、
AIエンジニアとして、さらなる基礎研究や応用研究の拡大・推進を通じて、自社プロダクトに直接貢献してくださる方、
既存の音声認識モデルの改造ではなく、自社モデル生成の研究開発を推進いただける方を募集しております！

AIエンジニアとしてプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せいたします！

【想定している業務内容】
・音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発
・開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入
・音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価
・国際会議、論文などによる技術調査
・モデリング設計やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など

【技術環境】
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
※他の技術の社内導入も歓迎いたします

生成AIを活用したアプリ開発や、ディープラーニングを用いた画像・動画・音声・自然言語処理に関わる新規開発、
アルゴリズムの構築や実装などを行っていただきます。
具体的なご依頼内容としては、大規模言語モデル（LLM）関連の案件に入っていただきます。
クライアントの具体的な課題を解決するためにプロンプトエンジニアリングやRAG・ファインチューニングの実装等をお任せしたり、生成AIワークフロー・エージェントツールの調査や、人の頭の中にしかない暗黙知を生成AIを活用してノウハウを可視化する実証研究をお願いする想定です。
<開発環境>
・開発言語：Python
・インフラクラウドサービス：AWS、Azure
・コード管理ツール：GitHub
・コミュニケーション管理ツール：Slack
・ドキュメント管理ツール：Google Drive、Notion
・タスク管理ツール/プロジェクト管理：JIRA

本人確認サービスにおける認証プロダクトの以下などの精度改善業務
・偽造検知
・不正検知
・OCR

不動産テック企業での生成AI開発案件にて募集をしております。

業務内容は下記を想定しております。
・生成AIを活用した業務推進施策, 機能の考案と実行
・生成AI技術を活用したWEBアプリケーションの設計・開発
・プロンプトチューニング, RAGなど手法の選定と実装
・自社サービスの新規機能開発や既存機能の改修
・チームの技術力を高めるためのコーディングレビューや知識共有

アバター技術とAIを活用したリモート接客プラットフォームを提供し、業務の効率化と顧客とのつながり強化を図っています。
アバターコンテンツ制作やAI活用の広告システムも手掛け、業界のデジタルトランスフォーメーションを支援しているサービスとなります。
今回はそのサービスにて、プロンプトエンジニアとしてご対応いただきます。
【業務内容】
・LLMの性能を引き出すためのプロンプト設計〜開発、最適化
・LLMの評価と改善、提案と実行など
・既存アプリケーションやLLM統合、APIなどのツールを活用したLLM連携
・LLMの学習〜改善のためのデータ収集や加工、管理
・LLMやプロンプト研究開発、技術調査など
・プロンプトプロジェクトマネジメントとチーム連携、顧客折衝

大規模プラットフォームの検索・レコメンドプロダクトの設計・開発業務全般を行なっていただきます。
主に PythonとSQLを用いてGCP上でバッチ開発をしていただきます。
工程は詳細設計、開発、テスト、保守まわりを想定しています。

検索・レコメンドを機械学習を用いて改善していくロールを持ち、
改善施策実施のために検索・レコメンド専任の基盤チームがございます。

某有名TV局関連会社にて売上や需要予測を行うための機械学習モデルの精度向上に関する業務に携わっていただきます。