・自社サービスにおける、与信管理のモデルをのせるデータ基盤の構築 ・一部分析業務の手伝い 【体制(人数/構成)】 ・データサイエンティストが現在1名なので、この方と伴走いただきます。
データエンジニアとしての経験5年以上 / 周りにメンバーがいない環境でお一人で推進いただける方
・顧客企業の課題に応じた、AI/機械学習モデルの選定・設計・検証（PoC） ・アルゴリズムの開発、およびプロトタイプの作成 ・研究開発段階の知見を、現場で再現・実装可能な形へ落とし込む技術検証 ・中長期的な「AI×ロボティクス連携」に向けた、技術要素の調査・プロトタイピング ・ビジネスサイドと連携した、技術的な実現可能性（フィージビリティ）の判断
Python等を用いた機械学習・ディープラーニングのモデル開発・実務経験（2年以上） / 統計学、データサイエンスの深い知識、およびデータ分析の実務経験 / 論文等の最新技術をキャッチアップし、実務に適応させる学習意欲
大手エネルギー系企業の開発組織を対象に、生成AIやLLM、静的解析ツール等を駆使して既存システムのアーキテクチャを可視化・分析し、開発プロセスの抜本的な効率化をリードしていただきます。 ・現状分析・可視化：AIツールを用いたソースコードやシステムアーキテクチャの自動分析、技術負債の特定 ・戦略立案・提案：分析結果に基づく、リプレイス計画やモダナイゼーション（マイクロサービス化など）のロードマップ策定・提案 ・仕組み化・効率化：開発現場へのAIコード生成ツールの導入、CI/CD環境の見直し、レビュー自動化など、組織全体の生産性を向上させる施策の推進 ・ステークホルダーとの折衝：大手企業の経営層や開発責任者に対する、投資対効果（R...
エンタープライズ規模（大規模）のシステム開発・設計経験（アーキテクトとしての経験） / LLM（生成AI）を活用した業務効率化や、プロダクト組み込みに関する基礎知識・実装経験 / 複雑なシステム構造を紐解き、ドキュメントや図表として可視化できる抽象化能力 / 顧客の課題をヒアリングし、技術的な解決策を論理的に説明できるコミュニケーション能力 / プロアクティブに動ける方（詳細になったタスクベースではなく、主体的にPJを前進できる方）
某チャットサービスを展開する企業にて、AIデリバリー体制の構築をリードいただくプロジェクトマネージャーを募集しています。 LLM API（OpenAI/Gemini/Claude等）を活用したR&Dフローの要件定義から意思決定、プロトタイピングから評価・改善までを推進します。 RAGやReActといったエージェント設計の知見を活かし、技術選定や仕様判断を行い、Webアプリケーションの設計・選定にも深く関わっていただきます。 業務の自動化・効率化を目指し、ナレッジベース、業務ワークフロー管理、マルチチャネル対応、オペレーター支援機能などをマイクロサービスとして実装するプロジェクトです。 AIチームのPMとして、スコープ、スケジュ...
・LLM API（OpenAI/Gemini/Claude等）を用いたR&Dフロー（プロトタイピング〜評価〜改善）を理解し、要件化および意思決定ができるご経験 ・RAGまたはReAct等のエージェント設計に関する深い理解と、技術選定・仕様判断能力 ・Webアプリケーションの設計・選定に関する高度な知見（リードエンジニア相当の解像度で議論可能なレベル） ・ロードマップを遵守しつつ、突発的な案件、顧客要望、技術的制約といったトレードオフを適切に整理し、関係者との合意形成を図りながらプロジェクトを推進できる能力 ・ログ、分析結果、評価データを基にした的確な改善判断ができる能力
自律走行モビリティ（電動ホイールチェアや搬送ロボット等）の実装・製品化リード。 ・LiDARや点群データ、ROS2を用いた自律走行アルゴリズムの実装 ・現場の環境（段差、照度、歩行者等）を考慮したパラメータ調整および不具合解消 ・顧客現場の要件を正確に反映したシステム仕様への落とし込み ・研究レベルのコードを商用製品レベルの品質へ引き上げるリファクタリング・実装 【体制(人数/構成)】 開発チーム：約20名規模
ROS2 / LiDAR / 3次元点群処理を用いたプロダクトの開発・実装経験 / 研究やPoCフェーズではなく、実際の「現場」に導入する製品としての開発完遂経験 / C++ または Python での商用レベルのコーディングスキル / 不確実性の高い現場での課題に対し、技術的に解決策を提示できる能力
・セグメンテーション・物体検出・分類モデルの開発・学習・評価 ・推論パイプラインの設計・実装・本番運用 ・アノテーションデータの品質管理・データセット設計 ・既存パイプラインの改善・最適化（精度・速度） ・アノテーターチームへの技術的サポート・ガイドライン整備 ・プロダクト開発チームと連携した機能開発・技術的支援 【体制(人数/構成)】：少数精鋭のAIチーム
PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグの実務経験 / セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験 / 画像や動画データの前処理の実装経験（OpenCV、ffmpeg等） / AWSの実務経験およびDockerを用いた環境構築経験
LLM（大規模言語モデル）を活用した自律型AIエージェントの開発、 およびその導入支援をご担当いただきます。 具体的には、以下の業務をお任せします。 - クライアントへのヒアリングに基づいたAIアーキテクチャの設計 - LangChainなどを利用したRAG（検索拡張生成）、外部API連携、エージェント機能の実装 - デモ作成を通じた高速なプロトタイプ検証と、迅速な改善サイクルの推進 - 導入後の精度チューニングや運用・保守対応
LangChain 以下は必須スキルとして求められます。 ・Pythonでの実務開発経験（3年以上） ・GPT-4などのLLMを用いたアプリケーション実装およびプロンプト設計の経験 ・RAG（検索拡張生成）の深い理解と実装経験 ・顧客との要件ヒアリングなど、積極的なコミュニケーション意欲
AI変革を加速させるプロジェクトにおいて、LLMの最適化と実装を主導していただく役割です。 単なるツール連携にとどまらず、特定ドメインへのファインチューニングや高度なプロンプトエンジニアリングを駆使し、競合他社に差をつける高水準のAI品質を一人称で実現することが求められます。 具体的な業務内容は以下の通りです。 ・特定タスク・ドメインに特化したLLMのファインチューニング（データ選定、学習、評価を含む） ・Few-shot / CoT / ReActといった手法を活用した、プロンプトエンジニアリングの高度な最適化 ・RAG（検索拡張生成）の設計・構築およびベクトルデータベース（Vector DB）の最適化推進 ・GCP/Az...
本プロジェクトで必須となるスキルは以下の通りです。 ・一人称でLLMファインチューニングおよびRAG構築を完遂した実績 ・プロンプトエンジニアリングの高度な最適化と検証経験（評価指標の策定を含む） ・GCP、Azure、AWSいずれかのクラウドにおけるAIサービスの構築・利用経験 ・Python（Pandas等によるデータ加工・API連携）の高度な実装能力 ・アジャイル開発手法を用いたプロトタイプ構築のリード経験
某大手医療系メーカー様のDX推進を目的とした社内システム再構築プロジェクトです。 アジャイル開発手法を採用しており、事業拡大に伴う増員のため、新たな技術者を募集しています。 詳細については、面談時にお伝えいたします。
Salesforce (Apex) を用いた3年以上の開発経験。 API連携の経験。
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 地方中堅企業に対するAI活用支援 - クライアントへのヒアリングを通じた課題抽出とAI戦略の策定 - フルスクラッチでのA...
- Pythonを用いた機械学習・深層学習モデルの開発実務経験（3年以上） - 自然言語処理（NLP）に関する実務経験、または修士・博士レベルの研究経験 - 数学、統計、アルゴリズムに関する基礎的な知識
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 問診やカルテ、音声入力などの医療テキストデータを対象とした自然言語処理（NLP）モデルの開発・運用 - 音声認識、要約、構造...
- Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験 - PyTorchやTensorFlowなどの機械学習ライブラリを利用したモデルの開発経験 - 画像処理や音声など、複数分野での機械学習モデルの開発経験（特に画像認識） - 物理演算エンジンを用いたシミュレーション環境構築への知見（または強い学習意欲） - 3次元空間における座標変換、行列演算、四元数（クォータニオン）を用いた回転計算などの基礎知識
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- スキルや挑戦したい領域に応じて、以下のような業務を幅広くお任せします。 コーディングの多くがAIに代替できるようになった今、エン...
- Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験 - PyTorchやTensorFlowなどの機械学習ライブラリを利用したモデルの開発経験 - 画像処理や音声など、複数分野での機械学習モデルの開発経験（特に画像認識） - 物理演算エンジンを用いたシミュレーション環境構築への知見（または強い学習意欲） - 3次元空間における座標変換、行列演算、四元数（クォータニオン）を用いた回転計算などの基礎知識
現在、大手のグローバルアドテクノロジー企業と本格的に競争していくフェイズに突入しつつある状況です。このようなフェイズ移行に伴って、これまでのデータサイエンス組織の水準を、グローバル相当のものに引き上げていくことが求められています。フロア最適化、全自動入札機能など、データサイエンス分野のさらなる高性能化を行っていきたく、未来像を描けるかたを募集しております。 ・データサイエンティスト目線での将来像を描く ・アドテクノロジーの予測モデル改修、機能アップデート ・開発組織におけるマネジメント業務 ・PMや社内ビジネスサイドとのコミュニケーション 【体制(人数/構成)】 当該組織は比較的若年層の社員を中心に構成されている状況です。その...
大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 3年以上 / またはそれに準ずるデータサイエンス/機械学習関連のスキルを持つ方
次世代の自動応答AIボイスボットとAI応答支援アプリケーションの 開発プロジェクトにおいて、フロントエンドおよびバックエンドの両方を ご担当いただきます。 CTO直属の専門チームの一員として、CursorやGitHub Copilotといった 最先端のAIコーディング支援ツールを活用しながら、 最新のLLM（大規模言語モデル）技術を統合したプロダクトの進化に 貢献していただくポジションです。
フルリモート ・TypeScriptまたはNode.jsを用いた、5年以上の開発実務経験 ・CursorやGitHub CopilotなどのAIコーディングツールを 実務で活用した経験 ・設計から実装まで、一貫して自律的にプロジェクトを推進できる能力 ・高い品質意識を持ち、保守性を考慮したコード作成への責任感
建設業界向けDXプロダクトを開発しております。 今回はその中で、見積書を起点とし多様な派生業務（CO2排出量計算、運用コスト計算、発注作業など）を効率化するためのR&Dに携わっていただきます。 ・各社バラバラな見積書フォーマットを、プロダクト内で汎用的なフォーマットに変換し、構造情報を付加 ・ モデルやLLMを活用し、見積書からの情報抽出・分類・コード割り当ての精度を向上 【体制(人数/構成)】 詳細な人数は面談内でご確認ください。 ただ、現状はジュニアレベルの方が中心であり、精度向上に取り組めるレベルの方が不足している状況です。
深層学習モデルの学習経験 / モデル改善、アプローチ転換の経験 / 技術調査、取り込みの経験
： ・LLM連携（OpenAI/Anthropic等）、モデル選択/プロンプト最適化/評価 ・ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 ・推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） ・品質評価基盤・A/Bテスト・自動評価メトリクスの実装 ・サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導 ・データの取得、分析および加工（FAQ、マニュアル、ログ等） 【体制(人数/構成)】： 事業責任者1名、CTO1名、BizDev2名、AI R&D6名、ソフトウェア開発8名、デザイン1名
LLMに対する知見（transformerの原理理解等） / データ分析の実務経験 / Webアプリケーションの開発経験 / Unix, git, docker, DBなどのソフトウェアエンジニア基礎技術 / RAGまたはAIエージェントの基本設計・実装経験 / Pythonを用いた実務レベルの開発・アルゴリズム実装能力
建設・製造分野の業務課題をデータ活用で解決するプロジェクトです。 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。 回帰・分類モデルの実装やLLMを用いた解析、クラウド環境でのシステム開発に携わります。 【アピールポイント】 ・フルリモートで働く柔軟な環境 ・多彩なAI技術に触れるチャンス ・大手企業とのプロジェクトでスキルを磨ける ・モダンな技術スタックを利用する環境 ・初日からリモート勤務可能
・Python ・AWS
建設や製造分野における業務課題をデータ活用で解決するプロジェクトに参画。 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。 クラウド環境（AWS）を利用し、回帰・分類モデル、自然言語処理（LLM）を用いた解析業務を行います。 【アピールポイント】 ・フルリモートでの勤務が可能 ・高単価案件でスキルを活かせるチャンス ・最先端のAI技術に携わることができます ・データ活用で社会的課題を解決する貢献性 ・多岐にわたるスキルを活かせる環境
・Python ・AWS
ECアプリケーションを運営する企業における、機械学習エンジニアとしてリードを担当します。要件定義や技術選定を推進し、機械学習基盤の設計・構築を行います。フルリモート環境で業務を行うことができ、モダンな開発環境の中でスキルアップが期待できます。 ■ 業務内容 ・機械学習基盤の設計・構築 ・プロダクト設計・開発の推進 ・要件定義や技術選定 【アピールポイント】 ・フルリモートで自分のペースで働ける ・成長できるモダンな開発環境 ・大規模で影響力のあるプロダクトに関わる ・柔軟な働き方と安定した収入の両立 ・新技術を積極的に採用する開発文化
・Python ・AWS ・Google Cloud Platform
・戦略顧客に対するLLM／生成AI活用の技術リード ・顧客環境（クラウド／オンプレ）における生成AIシステム設計・実装 ・RAG・エージェント設計・ワークフロー自動化の構築 ・プロンプト設計・評価設計・品質改善サイクルの確立 ・API／バックエンド／フロントエンドを含むフルスタック開発 ・顧客経営層・部門責任者への技術説明および導入支援 ・OpenAI / SB OAI JapanのProduct・Research・Securityチームとの連携 ・成功パターンのテンプレート化・再利用可能アセット化
LangChain / LangGraph、LlamaIndex等を用いたRAGシステムの実装経験 / Python（FastAPI等）/ Reactを用いたAIアプリケーションのプロトタイピング実務経験 / OpenAI SDK / Agents SDK等を用いたLLMアプリケーション開発の実務経験 / PgVector / Pinecone / Qdrant等のVector DBの実務利用経験 / SQL/NoSQLの実務経験およびPandasを用いたデータパイプライン構築経験 / GitHub Actions / Azure DevOps等を用いたCI/CD・自動化の利用経験 / 人手評価とLLMによる自動評価を組み合わ...
戸建住宅オーナー様向けに、 太陽光発電システム・蓄電池など省エネ機器の提案から導入後サポート。 住宅の平面図・立面図をスマホ等で撮影した写真から、 太陽光設計・見積に利用できる屋根図面を生成するサービスを開発したく、 入力はCADデータではなく、紙図面を撮影した写真となります。 画像の傾き補正、歪み補正、文字・寸法の読み取り、図面線の抽出、 平面図と立面図の対応付け、屋根形状の推定まで含めて検討できる方を募集します。 【想定業務内容】 太陽光発電・省エネ設備の販売支援SaaSにおける、画像解析の新機能開発。 ・住宅の「平面図」や「立面図」（画像/PDF）から、屋根の外形（ポリゴン座標）を自動で抽出する。 ・現在はGoogleマ...
画像処理、コンピュータビジョンの経験 / Python等による高度な画像処理の実装経験 / LLM/VLM（Vision Language Model）の活用知見： / 幾何学・数学の基礎知識： / OCR、図面文字認識の経験、建築図面、住宅図面の読解力
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単価相場
機械学習エンジニア案件を、単価相場・働き方・担当工程の観点で整理しました。求人一覧を見る前に、募集傾向と単価帯の目安を確認できます。
機械学習エンジニア案件は、単価だけでなく担当工程、働き方、求められる周辺スキルによって条件が大きく変わります。求人一覧では、報酬レンジとあわせて開発フェーズ、リモート可否、稼働日数を確認すると、自分に合う案件を見つけやすくなります。
機械学習エンジニア案件では、モデルを作るだけでなく、プロダクトや業務に組み込んで価値を出すところまで任されやすい傾向があります。レコメンドや需要予測、スコアリング、不正検知のような典型テーマに加え、図面・契約書などドキュメント解析や、社内ナレッジ検索の高度化も見られます。
近年はLLMを活用した機能開発が増え、RAGの設計・実装、プロンプトの改善、回答品質の評価と継続改善といった“改善サイクルを回す仕事”が中心になりがちです。API実装やデプロイ、監視設定まで含め、運用前提で作ることが求められます。
また、データ基盤寄りの役割として、DWH（BigQuery、Snowflakeなど）やDatabricks上でのETL/ELT、データモデリング、品質担保を担う案件もあります。モデル活用を見据え、データ収集・加工・可視化までを一気通貫で整える立ち回りが期待されます。
必須になりやすいのはPythonを中心とした実装力です。pandasやNumPy等での前処理に加え、scikit-learnやPyTorch/TensorFlowを使ったモデリング経験が前提として見られます。LLM系では、API連携を含むWebサービス実装経験が必須として置かれることが増えています。
データを扱うためのSQLも重要で、抽出・加工だけでなく、DWH上での変換や移行、クエリ最適化まで求められる案件があります。データ基盤寄りの案件では、SnowflakeやBigQuery、Oracleなど特定基盤の実務経験がそのまま参画条件になることもあります。
加えて、クラウド環境での開発・運用経験が求められやすく、AWS/GCP/Azureいずれかで、デプロイや運用を前提に設計できることが評価されます。Gitによるチーム開発、設計〜実装〜テストを自走する力、関係者と前提を揃えるコミュニケーションも必須要件として頻出です。
歓迎されやすいのは、RAGやAIエージェントなど生成AI機能を、評価設計まで含めて実運用に載せた経験です。プロンプト最適化に加えて、回帰テストやA/B評価の自動化、ログ分析にもとづく改善提案など、品質を測り続ける仕組みを作れると強みになります。
データ領域では、ETL/ELTの設計・実装、データモデリング（スター/スノーフレーク等）、パフォーマンス・コスト最適化、セキュリティや権限設計といった“基盤を安定運用するための勘所”が評価されやすい傾向です。dbt、Airflow、Fivetran、Glue、Step Functionsなど周辺ツール経験も加点になりやすいです。
領域特化の経験も案件選びで効きやすく、推薦（協調フィルタリングや埋め込みを使った類似検索）、時系列予測、NLP（文書解析・検索・要約）などは関連案件に直結します。3D解析やロボティクス（ROS/点群処理）、画像処理（OpenCV）など、専門性が高いテーマでは論文実装やアルゴリズム自作の経験が歓迎されることがあります。
機械学習エンジニア案件のスタックは大きく「LLMアプリ開発」「MLモデル運用」「データ基盤」に分かれます。LLMアプリでは、OpenAI/Claude/Gemini等のAPI、RAG、ベクトル検索（Azure AI Searchや各種ベクトルDB）、プロンプト設計が中心になり、PythonやTypeScriptでAPIやUIを実装する構成が目立ちます。
MLモデル運用では、SageMakerやVertex AI、MLflowなどが登場し、学習・推論のパイプラインやモデル管理をどこまで担うかで求められるスキルが変わります。DockerやKubernetesがある案件は、実行環境の再現性やスケールを重視していることが多く、CI/CDや自動デプロイの整備も前提になりやすいです。
データ基盤では、BigQuery、Snowflake、Databricks、Oracleなどに加え、ETL/ELTツールやワークフロー管理（Airflow等）がセットで語られます。参画後に動きやすいのは、データの流れ（抽出→変換→ロード→検証→運用）がどのサービスで実現されているか、権限/監査/ログなど非機能がどこまで求められるかを読める状態です。
まず確認したいのは、成果物の主戦場が「モデルそのもの」なのか「LLMアプリの実装・改善」なのか「データ基盤整備」なのかです。同じ機械学習エンジニア募集でも、RAGパイプラインの改修や評価基盤づくりが中心の案件もあれば、DWH移行やETL構築が中心の案件もあり、必要な経験が大きく変わります。
次に、担当範囲の境界を確認します。要件定義から入るのか、実装中心なのか、運用・監視や障害対応まで含むのかで、求められるスピードや稼働の質が変わります。特に生成AI基盤は、セキュリティやガバナンス設定、ログ管理・監視設計まで任されるケースがあるため、どこまで責任を持つかを事前に合わせておくとミスマッチを減らせます。
最後に、評価・品質の考え方を確認すると応募判断に役立ちます。LLM/RAG案件では、評価指標の設計、回帰テスト、データ取り込みと前処理の方針、ベクトル更新頻度などが品質を左右します。ML案件では、オフライン評価だけかオンライン評価（A/B等）まで求めるか、改善サイクルの意思決定プロセスがあるかを聞いておくと、参画後の進め方が想像しやすくなります。
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