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】

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、
日本発のAI企業としてユニコーン規模の上場が現実的になり、現在、直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、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、プロダクトに直接貢献してくださる方を募集しております。
分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発を推進いただける方を募集いたします！

R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

【想定している業務内容】
・機械学習ライブラリの組み込み開発
・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入
・国際会議、論文などによる技術調査
・ライブラリ開発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

某クライアントにて研究開発業務に従事いただきます。
面談時に業務内容の詳細をお伝えさせていただきます。

有人ドローンを開発する企業において、生成AIの活用に携わっていただける方を募集いたします！
今回は生成AIを活用したチャットボットの開発を行なっていただける方を募集いたします。
【業務内容】
・生成AIの活用（Chatbot）
・SlackをUIをして対話側のコミュニケーションをする機能開発
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】
企業向けに研修コンテンツ・サービスの提供をしている企業の案件になります。
Azure環境上でRAG技術を用いたチャトボットの開発を行っております。
経験豊富な方を募集しております。

案件：AI技術を用いた機械学習アーキテクト

概要：　
自動車の自動運転のAIシステムにおいて、R&D部門での研究と施策を行う
プロジェクトのAIアーキテクトを募集しております。
・R&D部門のため、2025年3月までに今期の結果報告を行い、次年度以降の施策を検討
・研究開発の結果によっては、2028年度の新車種に搭載予定
・開発はインドで実施(2-3名)　※並行してブリッジSEも募集しております。
・クライアントは日本の会社で、IT(AI領域)に明るくないため、AIアーキテクトが必要

＜作業内容＞
・LookerStudioを用いてマーケティング施策に関連データ可視化
・機械学習を用いた顧客セグメンテーション
・機械学習を用いたターゲティング
・機械学習を用いたクロスセル・アップセル

機械学習技術で顧客データをセグメンテーション、ターゲティングを行い
LookerStudioで可視化し、PPTで報告書作成をする
＜技術及びツール＞
BI：LookerStudio
言語：Python
クラウド：GCP
DB：Bigquery

概要：
・新規チーム立ち上げに伴うメンバー募集です。
・既存プロダクトだけでなく新規プロダクトに対して先進的なAI技術を導入することで、
　チームとして下記2つのミッションを掲げています。
　‐プロダクト改革：AIを活用してプロダクトの機能を向上させ、新しいユーザー体験を提供する
　‐業務プロセスの改善：AI技術を駆使して既存の業務フローを最適化し、効率と生産性を向上させる
業務：
自然言語処理技術、特にLLM(Large Language Model)を活用した開発業務の中心として、
技術調査、要件定義、実装、デプロイ、改善までのプロセスを一気通貫で管理・推進いただきます。
具体的には下記業務をお任せします。
・LLMモデルの技術調査やAIチャットの開発、性能向上
・LLMモデルの運用に関する課題特定、解決策の提案・最適化
・LLMモデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・顧客ニーズに合わせた効果的なプロンプト設定や実装設計
・ビジネスニーズに基づいたPoCの計画・実行・評価
・データ加工、データクレンジング
・クラウドを活用した環境構築　等

業務内容
・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
・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デプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動
開発環境
・開発基盤：AWS, Microsoft Azure
・ツール：GitHub(Enterprise), GitHub Copilot
・CI/CD：GitHub Actions, CircleCI
・グループウェア：Google Workspace, Slack
・プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp, Jira, GitHub
・関連技術：Python3、OpenAI, Hugging Face、AWS SageMaker

・LLMを駆使したAIチャットボットに関連する自社プロダクトの案件です。
・機械学習エンジニアとして活躍いただきます。
・日々更新されるGenalative/生成系AIについての情報/技術をキャッチアップし、トライアンドエラーを通してプロダクト改善を行っていただきます。
・ChatGPT等の生成系AIに関しての知見が深い方、今後も自然言語処理の領域において活躍したい、キャッチアップできる方がとてもマッチいたします。

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。

【案件概要】
・データ活用のために機械学習を利用してモデル構築を担当頂きます。
・モデルを構築するためのデータ基盤および基盤データを利用したモデルの構築は既に構築済みです。
・直近ではモデルの継続的な最適化と効率的な運用を支援することが課題となります。
【作業内容】
・機械学習モデルの維持管理および最適化。
・モデルのパフォーマンス監視と評価。
・データの更新とモデルの再学習プロセスの実施。
・技術ドキュメンテーションの作成と更新。

リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、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業務になります。
【業務内容】
・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
・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デプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動
【開発環境】
関連技術：Python3 / AWS SageMaker / Docker
開発基盤：AWS / Microsoft Azure
ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot
CI/CD: GitHub Actions / CircleCI
グループウェア：Google Workspace / Slack
プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp / Jira / GitHub

【案件概要】
＜スポーツベッティング×海外＞をテーマとした事業展開を行っています。
スポーツベッティングとは、近年急速に世界中で盛り上がりを見せており、各種競技の結果やプレーに対して賭けて楽しむものです。
新たな価値提供や盛り上がりを見出せる可能性があり、
スポーツ領域の中でもまだまだ可能性を秘めているスポーツベッティングについては、ビジネス側面でもさらに伸びていくと感じています。
【業務詳細】
・機械学習を用いた顧客クラスタリングの自動化と精度向上の推進
・イベントや季節に応じたユーザーの関心や需要の予測
・ユーザーデータや市場動向を分析し、異常行動傾向の検出
・その他機械学習などデータドリブンな手法を用いた事業戦略の最適化

【役割】
AIエンジニアとして事業課題の解決に向けたAI開発・実装を担当していただく。
◾️解析手法検討
・事業課題を深掘りし、最適な分析手法の検討
・必要に応じて機械学習の開発に向けた調査・環境整備

◾️分析
・ユーザーデータ、サービスデータを用いた機械学習モデルの開発・実装
・効果検証
・得られたデータをもとにしたインサイトの提供
■開発環境：
・使用言語: Python（Pandas、Numpyなど）
・使用フレームワーク：TensorFlow、Scikit-learn、LightGBMなど
・インフラ環境：Google Cloud Platform
・コミュニケ―ションツール：Slack
・ソースコード管理：GitHub

サービスの急速な成長に伴って自社サービスに蓄積された有益なデータを活用し、
さらなる価値を提供するために新規プロダクトの立ち上げが必須となります。

今回は新規プロダクトの設計・技術選定から開発・運用までを一貫してお任せできるフルスタックエンジニアとしてご参画いただく予定です。
業務内容としては、自社サービスに関連する新規プロダクト立ち上げ全般（設計・開発・運用）を牽引していただきます。

【具体的な業務内容】
・データを活用した新規プロダクトの立ち上げ
・システム設計、技術選定から開発・運用までの推進
・既存プロダクトのアップデート（データ基盤の開発など）
開発環境
・主な言語 ：Ruby、Java、Python、TypeScriptなど
・フレームワーク ： Ruby on Rails、React、Play2など
・クラウド ： AWS CI ： Git、Jenkins
・DB ： MySQL、PostgreSQL

※事業によって異なります。
配属先部署・働く環境について
開発組織は5つのグループで構成されています。

今回配属予定のビッグデータグループでは、新規事業開発が多いため、0->1を経験したい方におすすめです。
チームは全体で15名ほどで構成されており、少人数のチームでそれぞれスクラムを組んで開発を進めています。

■業務内容
専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。
・クラウド上での機械学習基盤の構築・支援
・機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施
・機械学習サービスの技術検証
・統計/機械学習手法の調査・検証

多視点深度画像、3次元点群を用いた物体検出
姿勢推定を担当していただきます。
必須ではありませんが、以下の実務を経験したことが
ある方に参画をしていただけると嬉しく思います。
・深度画像・点群処理 ・2次元
3次元空間でのコーナー
直線・平面・ブロブ検出

【案件概要】
自社AI開発プロジェクトにAIエンジニアとして携わっていただきます。
※詳細は面談時にお話しします。
【業務内容】
・自社サービスのデータを利用したAI関連設計、開発、テスト、運用
・他社AIとの連係活用から独自モデルの構築
・負荷軽減におけるプログラムの適正、改善
・データパイプラインの構築

最先端タクシーアプリのWeb開発及び、蓄積されたデータを用いてデータ解析や機械学習モデルの改修を行っていただきます。

【案件概要】
IoTやAIなどを活用し「カーシェア」と「エネルギーマネジメント」を組み合わせた、
全く新しいサービスを開発・提供するスタートアップです。
【開発体制】
開発組織全体で13名
プロダクトオーナー：1名
PM統括：1名
エネルギーマネジメントシステム：PM1名、SE1名、PG3名、インフラ1名
カーシェアシステム：PM1名（+パートナー企業）
SGW、車載器：PM1名、IoTデバイス開発PM1名（+パートナー企業）
運用監視補助1名
インフラ：1名

【案件概要】
アグリテックに取り組むベンチャー企業にて、Webアプリ（自社プロダクト）開発PJや
官公庁からの受託PJに活用する農地情報に関する衛星画像の解析業務に携わって頂きます。
※詳細は面談時にお話しいたします。
【開発環境】
・Python
・PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc…
・PostgreSQL ( PostGIS )
・AWS / GCP
・Git
・GitHub
・QGIS
・Slack / Zoom / Discord

エンド企業に機械学習エンジニアとしてjoinして頂きます。
業務内容は以下の通りです。
・IoT デバイスからのデータを使用して空調制御を行う機械学習アルゴリズムの開発
・機械学習アルゴリズムの検証
・機械学習環境の選定・構築・設定
・それに付随する業務

【案件概要】
多視点深度画像、3次元点群を用いた物体検出・姿勢推定を担当していただきます。
詳細は面談時にお話しいたします。

【案件概要】
機械学習によるデータ解析に関わる幅広い業務をお任せします。
現在、衛生データを利用し、農業や地方自治体における公務のDX化を推進するプロダクトをいくつか展開しております。
データの分析から予測データの精度向上・活用方法の提案までスキルに応じて幅広くお手伝い頂ける方大歓迎です。

【案件概要】
Deep Learning を使って SNS 上の動画像やテキストを解析するリスク情報サービスを運営しています。
今後、Deep Learning などの機械学習技術を使って、新事業や新機能の開発をリードいただくMLエンジニアを募集しています。

主に、以下内容を想定しています。
・Deep Learning を活用した新たな Web サービスや新機能の構築
・災害や事故を判定するモデルの精度向上
・SNSの解析・データ分析
【開発環境】
・言語:Python
・フレームワーク:PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow
・環境:Jupyter Notebook / BigQuery / GitLab / Slack
・貸与マシン:MacBook Pro

【開発手法】
プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり
【稼働条件】
勤務時間はフルタイムが理想だが、最低週3〜 (土日の副業ではなく、日中稼働)
スーパーフレックスタイム制
・標準労働時間 10時〜19時（休憩1時間含む）
・コアタイムなし
・所定労働時間8時間

研究開発で性能上評価されたAIモデルおよびPythonで記述されたアルゴリズムを実機(Linux)でリアルタイムに動作する様に移植、最適化を行いパフォーマンス面で実現性を評価し製品化のベース実装を行っていただきます。

＜利用技術＞
・Python (PyTorch, OpenCV)
・C++ (PyTorch, OpenGL, TensorRT, CUDA)

自社開発している各サービスの改善や新規機能、新規サービスなどのサービス開発をお任せします。データ分析・仕組み化の観点から携わっていただきます。
・サービスの現状分析および課題分析
・サービスに対する効果予測及びその仕組み化
・サービスに対するデータ分析を土台とした提案

自動運転支援システムの開発(AI、人工知能領域など）
・分析システムの構築
・画像データの機械学習
・データの可視化
・データの前処理、分析結果の評価
・レポート、報告書の作成　など

ロボット制御システムの開発・実験(AI、人工知能領域など）
・画像処理・データマイニング・機械学習・Deep Learning技術を応用した業務
・データ解析技術を応用した課題解決手法の考案
・機械学習、Deep Learning等のAI技術を活用した認知技術向上（画像認識、シーン理解、リスク予測、パスプランニング、自車位置推定）など

【案件概要】
・Pythonによる機械学習アルゴリズム実装(API 開発)
・新規アルゴリズム開発
・機械学習新機能 API開発(機械学習アルゴリズムの機能、データ処理(DB,bigquery,S3)の機能開発)
・開発チームへのバグ修正
・クライアントデータ連携 DS運用→DS開発の連携が必要(新規・追加データ)

【案件概要】
1.ビデオ業務のアルゴリズム関連作業を担当、業界をリードするレコメンデーションシステムを構築
2.大規模レコメンデーションシステム用の合理的なオン・オフラインアーキテクチャの設計・構築
3.スケーラブルで安定した高性能ストレージシステムとコンピューティングモデルの設計・実現
4.本業務と機械学習の関連性を深く理解、モデル・戦略の最適化、推奨効果の継続的な改善
5.ユーザーの行動を深く理解し、データマイニング技術の利用で、ユーザーのコンテンツ作成・ブラウジングのUX・UIを改善、ユーザーエクスペリエンスを最適化