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案件の内容
大手通信事業者様向けのモバイルペイメント関連業務において、加盟店管理をはじめとした業務プロセスの効率化・自動化を目的とし、生成AIを活用したPoCおよび実運用レベルのシステム開発を推進いただきます。 業務部門・AIコンサルタント・開発チームの間に立ち、DifyやCursorなどの最新ツールを活用しながら、PoCから開発、リリースまでを短いサイクルでご対応いただきます。 主な業務内容は以下の通りです: ・生成AIを活用した業務効率化の企画・設計・実装 - 例:Difyによる加盟店審査業務の自動化PoC~本導入 - 例:Cursor等を活用したプロジェクトマネジメント業務の効率化 ・必要に応じたLLMモデルの最適化・チューニング ・アプリケーションプロトタイプ開発(バックエンド~フロント含む) ・AIコンサルタントや業務部門との連携・仕様調整支援 ・PoC段階から基盤・データ連携・フロント構築までの一貫対応 ・効果測定(KPI設計・評価) ※一定の生成AI基盤は整っておりますが、必要に応じて改善等が発生いたします。 ※検証・開発・リリースを短期間で繰り返すスタイルです。 備考: ・2025年5月~参画可能な方を優先いたします ・終了時期は未定ですが、複数案件が並行しており長期継続の可能性がございます ・クライアントのセキュリティ要件により、貸与PCをご利用いただく場合がございます
求めるスキル
・生成AI(LLM)への基本的な理解および実装経験 ・OpenAI API、Dify、CursorなどのLLM関連ツールを用いたPoCまたは開発経験 ・アプリケーション開発経験3年以上/運用改善経験2年以上 ・バックエンドおよびフロントエンド開発の実務経験 ・Git/GitHubを用いたバージョン管理経験 ・業務部門やコンサルタントとの協業経験 ・ビジネス要件を技術に落とし込めるコミュニケーション力 ・スピード感を持ったアジャイル型プロジェクト推進能力
案件の内容
toBのデータ基盤構築、データ分析に取り組んでいただきます。 条件面やご希望を伺いながら共に価値のある関係を築ければと考えております。 【開発プロジェクト例】 ●製造業会社向け在庫データ分析 ●データ基盤構築ソリューションの新規開発 ●フィットネスジム会員用DB構築および情報閲覧用ツールの開発 ●広告会社向けSaaS開発 ●新規事業(SaaS)におけるルールベースのアルゴリズム開発 上記プロジェクトは一例で、自動車・食品・広告など幅広い業界の会社をクライアントに抱え事業展開しております。少人数のフェーズで、今後より付加価値の高いサービスの提供をしていくために以下を推進いただける方を必要としております。 【業務イメージ】 ●要件定義からデータ基盤構築プロジェクトを少人数チーム×アジャイル開発で推進する ●要件定義から機械学習プロジェクトを少人数チーム×アジャイル開発で推進する ●技術調査チーム立ち上げに伴い、海外製ソフトウェアの仕様をリサーチしてブログ発信する
求めるスキル
・Pythonでの開発経験(3年以上) ・MySQLやDockerでの開発経験 ・Gitの使用経験
案件の内容
特定業界における企画プロセス全体をAIで支援するプロダクトに関する開発案件でございます。リサーチから企画立案、検証、提案に至るまで、AIが一貫してサポートする仕組みを構築しております。 現在は社内PoCフェーズで、プロダクトは12の機能モジュール(例:Researchモジュール、Predictモジュール等)に分けて設計されており、それらを自然言語指示によってフロントUIから統合的に連携させる形を想定しております。 主な業務内容は以下の通りです: ・リサーチモジュールの実装 - 定量データ収集・分析パイプラインの構築 - Python/pandasを用いた統計分析処理の実装 - 分析結果提供用APIエンドポイントの開発 - データ可視化機能(地図・グラフ等)開発 ・その他追加モジュールの実装(状況に応じて) - LLMを用いた定性分析系モジュール開発 - 必要に応じたデータクローリング処理の実装 ・技術スタック選定・実装 - Difyプラットフォームでのワークフロー設計とAPI構築 - LangChainベースのエージェント開発 - またはFastAPI等を用いたバックエンド構築 ・7月以降のフェーズ2に向けた準備 - 最小限のフロントエンドUI設計 備考: ・2025年5月より参画可能な方を優先しております ・終了時期は未定ですが、複数案件を含む長期継続の可能性がございます ・年内はPoCフェーズ(フェーズ1を6月末まで、フェーズ2を7月以降に予定) ・プロダクト体制:PdM 2名(メイン1名+サブ1名)、デザイナーはフェーズ2より参画予定
求めるスキル
・生成AI(LLM)に関する基礎理解および実装経験 ・Dify、LangChain、Mastra等を用いたAPI開発経験(または実現可能なスキル) ・Python等を用いたLLM+データ分析ロジックの実装スキル ・アプリケーション開発経験3年以上、運用改善経験2年以上 ・バックエンドおよびフロントエンドの開発経験 ・Git/GitHubを用いたバージョン管理経験 ・スピード感を持ったPoCフェーズでの開発推進経験
案件の内容
大規模言語モデル(LLM)を活用した開発に特化した企業様のチームの一員として、クライアントのサービス開発を行っていただきます。 自由度が高いですが、かなりスピード感が早いため、ご自身でボールを拾いに行く姿勢がある方がマッチします。 【業務内容】 ・LLMを活用したシステムの設計、開発、実装 ・既存のLLMモデルのファインチューニングと最適化 ・LLMを用いたアプリケーションのプロトタイプ開発 ・LLM関連の新技術調査と導入検討 ・他部門(プロダクトマネージャー、データサイエンティストなど)との連携
求めるスキル
・TypeScript、Pythonでの豊富な開発経験 ・LLMへの基本的な理解と最近の動向についてのキャッチアップ ・クラウドプラットフォーム(AWS、GCP、Azure等)での開発経験 ・コンテナ技術(Docker、Kubernetes等)の使用経験 ・CI/CDパイプラインの構築経験 ・モバイルアプリケーション(Flutter、Expo:ReactNative、iOS、Android等)の基礎知識と実務経験 ・プロダクト志向のある方 ・スタートアップで働いたことがある or 働き方に抵抗がない方
案件の内容
まちなかの活性化をデジタル支援する、 都市開発DXソリューションの提供を行う企業様です。 主に、センサー技術を用いたフィジカル空間デジタルデータの解析を行っております。 ・データ分析 -CV (画像分析) ・機械学習 -PyTorch, TensorFlow ・言語: Python -ライブラリ例: pandas, numpy
求めるスキル
・Jupyter NotebookやKaggle等の利用経験
案件の内容
【案件概要】 企業向けXRソリューションやイベント特化型メタバースプラットフォーム、空間演出、映像制作、ライブ制作、そしてそれらに関連するコンサルティングやビジネスプロデュースなど、幅広く事業を展開するスタートアップ企業様にて、機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。 メンバーにはソニー・ミュージックエンタテインメント、チームラボ、乃村工藝社など、日本のエンターテインメントの第一線で働いてきた経歴を持つプロフェッショナルが多く在籍しています。 【業務内容】 ・各種論文や研究のキャッチアップ ・エンターテイメント領域の様々なデータに対する、機械学習を用いたデータ処理や分析 ・エンターテイメント領域における機械学習を中心とした研究開発 ・研究結果を活かしたアプリケーションの開発 【現在使用中の技術】 Python、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、TouchDesigner、C++、CMake、Blender
求めるスキル
・C++ または Pythonを用いた開発経験 ・pytorch / tensorflow などの機械学習ライブラリを用いた開発経験 ・Gitによるプロジェクト管理 ・英語でリファレンス・論文等が読める
案件担当のコメント
・エンターテイメントに軸足を置いており、新しいことに挑戦できる環境です ・社内に各種分野のタレント人材がおり、毎週各自の発表・共有会が開催されています
案件の内容
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に出社可能な範囲にお住まいの方 (フルリモートでも不定期に出社が必要な可能性がございます) 【外国籍の方の場合】 日本語が母国語の方 ======================== 機械学習エンジニアとして、自社開発商品である画像アプリケーションにおけるPythonを用いた開発推進をご担当いただきます。 【PJ事例】 ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け印字検査システム ・生産の需要予測 等
求めるスキル
・Pythonを用いた開発経験 ・PyTorchを利用した実装経験 ・画像の深層学習に関する深い知見 ・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見 ・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験
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■TensorFlowのフリーランス求人・案件について TensorFlowを活用するフリーランス案件は、以下のような分野で多く見られます: 画像認識、自然言語処理(NLP)、音声処理のモデル構築 ディープラーニングによる需要予測・異常検知 モデルの学習・推論・チューニング、MLOps対応 TensorFlow Liteを用いたモバイル/IoT向けAIモデル最適化 既存AIモデルの改修や、PyTorchからの変換(ONNX等) 月額単価相場は80万〜130万円程度。 TensorFlow + Kerasでの実装経験、または画像認識・分類・推論パイプライン構築経験があると高単価案件が狙えます。 ■TensorFlowについて TensorFlowは、Googleが開発した深層学習を含む機械学習全般のライブラリです。ニューラルネットワークを構築・訓練・評価・保存・推論まで一貫して行える統合フレームワークです。 主な特徴: グラフ構造に基づいた柔軟なニューラルネットワーク構築 Kerasと統合(tf.keras)され、記述が直感的 モバイル(TFLite)やWeb(TensorFlow.js)での推論にも対応 多様なGPU/TPU環境での高速学習 可視化ツール(TensorBoard)との連携も簡単 TensorFlowは研究用途にも商用開発にも広く使われており、実運用を見据えたプロジェクトで特に重宝されます。 ■TensorFlowの開発スタック・主要ツール TensorFlowを使用するプロジェクトでは、以下の技術・ツールと併用されることが一般的です: 言語/環境:Python(3.8〜3.11) / Jupyter / Colab ライブラリ:TensorFlow / Keras / NumPy / pandas / scikit-learn / OpenCV MLOpsツール:TensorBoard / MLflow / Airflow / Kubeflow クラウド対応:GCP(Vertex AI, Cloud ML)/ AWS(SageMaker)/ Azure ML モデル管理:ONNX / TFLite / SavedModel形式 用途別ライブラリ:Transformers / TensorFlow Hub / Hugging Face Keras API(tf.keras)は、TensorFlowの導入・運用を大幅に簡素化する重要なコンポーネントです。 ■TensorFlowのフリーランス求人・案件の特徴(週5日稼働など) TensorFlow案件には以下のような特徴があります: 週5日フルリモート可能な案件が多数 研究開発寄り or 実装・サービス組み込み寄りで二極化 クライアントは製造業、ヘルスケア、金融、広告、研究機関など多様 モデルのPoC(概念実証)から、サービス実装・運用までが多い 数理統計・アルゴリズムの知識があると信頼性が上がる 特に「モデルを組織内で再利用・再訓練可能な形で残せるエンジニア」が重宝されます。 ■TensorFlowフリーランス案件参画に役立つ資格について TensorFlowに特化した認定資格は以下の通りです: TensorFlow Developer Certificate(Google公式) 画像認識/テキスト分類/時系列予測/CNN・RNN構築の基礎力を問う 実務経験が浅い人のアピール材料に有効 その他、評価されやすい知識・スキル: GCP / AWS のAI系資格(Google Cloud Professional ML Engineer / AWS ML Specialty) 機械学習エンジニアとしてのKaggle実績 大学院・研究機関でのAI/数理系バックグラウンド モデル構築+API化(Flask / FastAPI)やフロント連携経験 ■TensorFlowの市場動向と今後のニーズについて TensorFlowは以下の観点から今後も高いニーズが継続すると見られます: エッジAI、製造業DX、ヘルスケア領域でのAI活用が拡大中 PyTorchと並び、TensorFlowは商用サービスへの組み込み用途で強い Google製のため、GCP連携(Vertex AIなど)での優位性が高い 日本国内でも自社AI内製化に向けた再教育・運用構築支援の需要が増加中 また、TensorFlow Lite / TensorFlow.js の登場により、Web/スマホへのAI実装領域でも存在感を強めています。