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

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。

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

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！

・最新のAI技術(例:生成AI、マルチモーダルAI)の研究と、当社事業領域における実用化調査、PoC作成
・LLM(事前学習、ファインチューニング、RAG)や、LLMを活用 したAIエージェントの研究開発(モデル開発、アルゴリズム開発)
・研究成果の論文化やテクニカルドキュメント作成

新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂いただきます。
ご入社頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、
ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます。

既存の電子薬歴サービスを提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。
当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の開発メンバーになります。
（サプライチェ－ン事業とは？）
薬局における在庫管理・発注業務や流通といった業務はコンビニなど他業界と比較すると、
勘と経験に多くの部分を依存しており、テクノロジーによる最適化の介在余地を多く残しています。
AIを活用した自動発注サービス、その先には薬の二次流通への介入などを通じて、業界の変革を目指します。

（具体的な業務）
新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。
・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA
・機械学習アルゴリズムの設計・実装
・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発
・機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。
・また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。
（利用技術）
・Python
・TypeScript
・AWS サービス
・Glue
・Athena
・Fargate
・SageMaker
・Lamdba
・CDK
・機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ
・Pandas
・NumPy
・Scikit-Learn
・LightGBM
・Prophet
・PuLP

【案件概要】
直近に資金調達を行い急成長中の企業でございます。
ブロックチェーンや機械学習を用いたアートのデジタルを行うサービスを開発しており、
それに伴いエンジニアを追加で募集しています。

画像処理系に強い機械学習エンジニアを募集します。
【稼働について】
応相談
まずは0.5人月程度で参画していただき、希望がある場合は徐々に稼働率を増やすことができます

【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

【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。

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

業務内容は下記を担当していただきます。
RAG（検索拡張生成）+LLM(大規模言語モデル)を使用し、独自のモデル設計／開発をしていただきます。
汎用的な大規模言語モデルにRAG(検索拡張生成）機能を追加／開発し、
独自の外部データを学習させることにより特定の分野に特化した生成AIモデルを設計／開発を目指しております。

エンドの保有するプロダクトへのAI技術の導入に向け、AIに関する調査・検証を行い、
フィジビリティスタディを通じて技術導入の実現性を評価し、プロダクトに組み込める形で実装いただく想定です。
【具体的な作業内容】
①AI技術の調査・検証
最新のAI技術について、技術・効果・コスト・リーガルの観点から調査し、プロダクトに組み込むためのフィジビリティスタディを実施。

②API化および組み込み実装
フィジビリティスタディをクリアした技術について、プロダクトに組み込むためのAPI化、モデルの組込み設計、最適化、デプロイを担当します。必要に応じてモデルの実装も行います。
また、バックエンドやインフラとの連携を含むAPI開発を実施します。
③リアルタイム変換技術の共通フレームワーク構築
以下のリアルタイム変換技術を共通フレームワークに統合し、AWSサービスを利用したシステム構成を整備します。
・リアルタイム声変換（声質・話者変換）
・リアルタイム顔変換（顔全体およびパーツの変換・調整）

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。

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。

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、、

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

最先端LLM/AIエージェントシステムの開発を進めている企業にご参画いただきます！
急成長中の企業でプロダクト開発に携わることができます。

下記の業務をお任せする想定です。
・LLMを用いたエージェントの構築
・RAGにおけるRetrieverの実装
・LLMOpsの整備（運用自動化含む）
・CI/CDパイプラインの構築と、エージェントの継続的デプロイ
・エージェントを用いたAPIの実装
上記の業務に慣れてきましたら下記の業務もお任せする想定です。
・データマートの設計・構築・運用
・BIツール (Tableau, Lookerなど) を用いたデータ可視化基盤の構築・運用
・Deep Learningモデルのモデリングおよびそのための前処理
【環境】
言語: Python
AI関連: LangChain, LlamaIndex, OpenAI API
DB: SQL, PostgreSQL, MySQL, DynamoDB, Firestore
インフラ: AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes
その他: Airflow, Spark

業務内容は下記を担当していただきます。
RAGを用いてLLMの回答精度を上げるFeasibility Study
LLM,RAGを活用したアプリケーション、システムの構築を担当していただきます。

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

・GPT-4やLlama 2などの大規模言語モデルを用いた自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の技術と
運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。

・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、
システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。

・対話型AI技術に関する最新のトレンドを把握し、必要に応じてその知識をチームや社内で共有していただきます。

音声活用サービスのプロダクト開発案件に携わっていただきます。

業務内容は下記を想定しております。
議事録生成サービスまたは新規プロダクトを通し、AIやLLMの活用をリードしたプロダクト開発を牽引いただきたいです。
・生成 AI / LLM技術を活用したプロダクト実装や開発
・音声認識の精度改善に関する調査および実装
・技術選定、アプリケーションのアーキテクチャ設計

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

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。

AIプロダクトにおけるマーケットフィットが進んでいく中で、
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、
組織体制強化の一環として、さらなる基礎研究や応用研究の拡大を通じてプロダクトに直接貢献してくださる AI エンジニア・リサーチャーを募集しております！
また、Blockchain に関連する研究開発も進めており、 Web3 技術に関心をお持ちの方も歓迎します。

【想定している業務内容】
・機械学習に関連する応用研究開発
・機械学習に関連するソフトウェア開発　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

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

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API実装、APIデプロイ、
既存プロダクトAIの保守運用および改善やプロダクトのSRE活動を想定しております。

【案件概要】
テクノロジーと弁護士の知見を武器に、良質の法務サービスを低価格で中小企業向けに提供しているリーガルテックSaaS企業です。
今後の拡大にあたり、ChatGPTを用いた新規サービス開発を行うためプロンプトエンジニアを募集いたします。
プロンプトのチューニングと検証作業、プロトタイプの開発にお力添えいただける方を募集いたします！
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！

【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になります。
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。
※詳細は面談時にお話しいたします。
【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
- 図面や書類などのPDFや画像データからの情報抽出
　　- 要件定義等に基づいたシステム開発及びテスト
- 開発システムのクラウド上へのデプロイ及び運用
・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

▼案件概要
・グローバルに活躍されている住宅設備機器メーカー様において、
顧客の購買意欲を促進するための販促ツールを開発していただきます。
・画像処理やディープラーニングに特化した方を求めています。
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！

【案件詳細】
▼開発
・機械学習（生成系を含む）や、AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査
・技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施
・モック開発
▼組み込み
・モック開発からシステム開発へのブリッジ
・実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト
・Python、Javascript、Typescript
・Azure、AWS
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！