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】

・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

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。

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

・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

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）

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

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！

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