AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。 データ解析・研究開発 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備 機械学習 / 深層学習モデル開発 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発 アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析 大規模学習・開発基盤 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤...
以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。 1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験 – Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験 – 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力 – 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験 2. 大規模分散学習のエンジニアリング – 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせ...
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 3D都市モデルを作成するプロダクトにおけるAIエンジニア募集 複数プロジェクトを横断しながら、AIモデルの選定・技術検証・アルゴリズム実装などをリードできるエンジニアの採用を強化しています。 研究と実装のバランス感覚を持ち、プロダクト志向でAI技術を応用できる方を募集しています。 また、チームメンバーや関係者と密に連携しながら、プロジェクトの進行管理や品質向上にも貢献いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ 以下のいずれか、または複数のプロジェクトに横断的に参画し、AI活用における技術的支援を行っていただきます。...
・Pythonを用いたAI／機械学習プロジェクトでの実務経験2年以上 ・PyTorch、TensorFlowなどの深層学習フレームワークの利用経験 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・技術調査/実装のPoCを企画し実行できる能力 ・以下いずれかの領域における研究開発または商用実装経験 1.画像認識（物体検出、セグメンテーションなど） 2.点群処理（LiDAR、SLAM、3D物体認識など） 3.VPS（Visual Positioning System）技術の理解 4.LLMやエージェント技術の応用実装
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 3D都市モデルを作成するプロダクトにおけるAIエンジニア募集 【内容】 複数プロジェクトを横断しながら、AIモデルの選定・技術検証・アルゴリズム実装などをリードできるエンジニアの採用を強化しています。研究と実装のバランス感覚を持ち、プロダクト志向でAI技術を応用できる方を募集しています。また、チームメンバーや関係者と密に連携しながら、プロジェクトの進行管理や品質向上にも貢献いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ 以下のいずれか、または複数のプロジェクトに横断的に参画し、AI活用における技術的支援を行っていただきま...
・Pythonを用いたAI／機械学習プロジェクトでの実務経験2年以上 ・PyTorch、TensorFlowなどの深層学習フレームワークの利用経験 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・技術調査/実装のPoCを企画し実行できる能力 ・以下いずれかの領域における研究開発または商用実装経験 1.画像認識（物体検出、セグメンテーションなど） 2.点群処理（LiDAR、SLAM、3D物体認識など） 3.VPS（Visual Positioning System）技術の理解 4.LLMやエージェント技術の応用実装
・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
-------------------------------- ※「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
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- 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
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 調剤機器メーカー向け開発支援 薬のパッケージを画像認識して仕分ける機器の開発をご支援いただきます。主な担当工程は基本設計以降になります。 ▼条件等 出社：リモート併用可能、スキルに応じて週1～3程度 場所：大鳥居 面談回数：1～2回 【必須スキル】 ・Pythonでの開発経験2年以上 ・AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験 ・基本設計以降一人称で対応可能なこと 【尚可スキル】 ・UI 開発（C++＞C#.NET）の経験 ・DBに関する基礎知識 ・統計...
・Pythonでの開発経験2年以上 ・AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験 ・基本設計以降一人称で対応可能なこと
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 調剤機器メーカー向け開発支援 薬のパッケージを画像認識して仕分ける機器の開発をご支援いただきます。 主な担当工程は基本設計以降になります。 ▼条件等 出社：リモート併用可能、頻度はスキルと希望に応じて相談 場所：大鳥居 面談回数：1～2回 【必須スキル】 ・AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験 【尚可スキル】 ・UI 開発（C++＞C#.NET）の経験 ・基本設計以降一人称で対応可能なこと ・DBに関する基礎知識 ・統計基礎知識 ・要件定義のスキル ...
・AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験
自社開発中の医療SaaSにおけるAIモデル開発および精度向上を担当いただきます。 主な業務は以下の通りです。 ・医療現場の対話や記録データの構造化・要約アルゴリズムの開発 ・最新の基盤モデル（LLM等）を応用した機能実装と個別最適化 ・実際の稼働データに基づく評価指標の設計と精度改善サイクルの運用 ・モデルのデプロイ環境整備および学習パイプラインの構築・自動化 ・開発チームと連携した、現場の利便性を高めるためのAI要件定義 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。
・Pythonでの機械学習・ディープラーニングモデルの開発経験（3年以上） ・自然言語処理/音声認識の実務経験、または修士・博士レベルの研究経験 ・数学、統計、アルゴリズムの基礎知識 ・FastAPI、React、Next.js、PyTorch/TensorFlow環境での経験
大規模言語モデル（LLM）を活用し、運用型ゲーム領域の大規模データを用いたチャットボット・対話型AIの設計〜開発〜導入〜運用までを一気通貫で担当いただきます。 具体的には、プロンプト設計、UX最適化、モデル/システム性能評価、改善サイクルの運用など、対話型AIプロジェクトの全工程に参画していただきます。 ※当社経由で複数名稼働中の安定案件です
・自然言語処理（NLP）および機械学習への基礎理解 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch いずれかのフレームワーク経験 ・日本語での流暢なコミュニケーション ・LLM/対話型AIに関する知見（いずれか必須）
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・関東の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・AIモデルの要件定義、技術リサーチ、開発 ・既存アセット（学習モデル・特徴量基盤など）のキャッチアップ ・検証計画の策定、データセット整備 ・精度検証および改善サイクルの推進 ・顧客向けの成果報告／進捗共有の支援 週5日、リモート
・Python、PyTorchを用いた開発スキル ・AI／ML系PoCの実務経験 ・テーブルデータ、時系列データの分析・予測モデル開発経験 ・顧客・非エンジニアとのコミュニケーション能力
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・関東の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー 精度検証に際して、データ拡張や色調補正のプログラムを実装してもらいます。 クライアント側でもデータを用意してモデル構築できるよう、プログラムのリファクタリングやマニュアルの作成も行います。 基本はCLIアプリケーションですが、デモアプリとしてStreamlitを用いたwebアプリケーション開発を想定しています。 週5日、リモート
・Pythonによる画像認識処理実装経験（OpenCV、PyTorch等） ・検証結果報告書の作成および顧客への説明経験 ・一人称での要件定義～運用保守までの一通りの経験（一通りの経験は、画像認識処理以外の開発でも可）
-------------------------------- ※「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 -------------------------------- インフルエンサーマーケティング事業の企画・マーケティング・営業を支える、社内向けシステムの開発全般をお任せします。 （業務例） ...
- AI/MLモデル開発の実務経験（Python、PyTorch等でのモデル開発実績） - AI開発プロジェクトにおけるリード経験（要件定義・設計・レビュー・品質管理） - NeRFなど3D再構成技術に関する知見や開発経験 - クライアントへの技術提案や折衝の経験 - ビジネスレベルの日本語能力および技術文書の読解が可能な英語力
-------------------------------- ※「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 -------------------------------- - 採用業務におけるAI活用を目的とした業務フローの設計・実装 - MCPサーバを中心とした業務データ基盤の設計・構築 - 管...
- AI/MLモデル開発の実務経験（Python、PyTorch等でのモデル開発実績） - AI開発プロジェクトにおけるリード経験（要件定義・設計・レビュー・品質管理） - NeRFなど3D再構成技術に関する知見や開発経験 - クライアントへの技術提案や折衝の経験 - ビジネスレベルの日本語能力および技術文書の読解が可能な英語力
大手エンタメ企業の会長・CEO案件として進めるAI×エンタメ×IPの横断プロジェクトです。 要件棚卸~戦略立案~AI設計・技術精査~マネタイズ計画まで関与いただき、9月本稼働に向けてプロジェクトを推進いただきます。 開始は2026年5月下旬~6月初旬を想定。 【具体的な仕事内容】 ・会長・CEOと連携し、IPランドスケープを用いたAI×エンタメ×IPの事業戦略および収益化シナリオを策定する。 ・与件整理・要件定義、論文・先進技術／スタートアップの技術精査、生成AI（ファインチューニング／RAG等）を含むAI設計支援を行う。 ・ライセンス／UIマネタイズ戦略の立案と、社内承認取得・WBS作成による実装計画の推進（ステークホルダー...
・大規模エンタープライズ案件のPMまたはコンサル実務経験3年以上（社長・役員層の上位ステークホルダーと連携した経験を含む）。 ・生成AI／機械学習の実務知識（ファインチューニング、RAG含む）と実装経験、PythonおよびPyTorch/TensorFlow等の利用経験。 ・IP関連の実務知識（著作権リスク管理、IPランドスケープ、ライセンス戦略の立案経験）。
薬のパッケージを画像認識により自動仕分けする調剤機器の開発プロジェクトに参画いただきます。主に基本設計以降の工程を担当し、AI画像処理アルゴリズムの実装および精度向上に向けた改修を行います。実運用を見据えたシステム設計と実装を通して、医療現場の効率化に貢献できるポジションです。 【技術スタック】 ・開発言語：C++、C#、Python ・ライブラリ：PyTorch、OpenCV、TensorFlow ・データベース：各種DB（詳細不明）
・AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 3D都市モデルを作成するプロダクトにおける点群処理系アルゴリズムエンジニア募集 国土交通省主導のPLATEAUプロジェクトなどをはじめとする国内の3D都市モデル（デジタルツイン）の作成を支援しています。 本プロダクトでは、MMS・ドローン・航空・衛星測量などから得られる点群・画像データをもとに、都市空間に存在する建物・道路・樹木・信号機などの地物を抽出・解析し、3Dモデルとして自動生成することを目指しています。 本ポジションでは、都市スキャンデータを活用した点群解析・地物抽出アルゴリズムの開発を推進していた...
・PCL（Point Cloud Library）または Open3D の実務での利用経験 ・PyTorch / TensorFlow を用いた 3D 深層学習モデルの利用経験 ・C++ / Python による点群処理アルゴリズムのスクラッチ実装経験 ・ICP / NDT アルゴリズムなどを用いた点群マッチングの実装経験
国内における3D都市モデルの作成事業を展開しており、その作成を効率化・自動化するプロダクトの研究開発を進めています。本ポジションでは、航空・衛星・MMS・ドローン測量によって得られる大量の点群 / 画像データをもとに、都市スケールでの高品質な3Dモデルを自動生成するためのMesh Reconstructionアルゴリズムの研究開発を担っていただける方を募集します。■ 具体的な業務内容・点群データからの水密メッシュ再構成アルゴリズムの開発・3D深層学習 / ジオメトリ処理技術を用いた再構成処理の設計・実装・評価
・Trimesh 等の幾何操作ライブラリの実務での利用経験 ・PyTorch / TensorFlow を用いた3D深層学習モデルの開発経験 ・Half-edge などの高度なメッシュデータ構造の操作経験
国土交通省主導のPLATEAUプロジェクトなどをはじめとする国内の3D都市モデルの作成を支援しています。本プロダクトでは、MMS・ドローン・航空・衛星測量などから得られる点群・画像データをもとに、都市空間に存在する建物・道路・樹木・信号機などの地物を抽出・解析し、3Dモデルとして自動生成することを目指しています。本ポジションでは、都市スキャンデータを活用した点群解析・地物抽出アルゴリズムの開発を推進していただけるエンジニアを募集しています。都市スキャン点群からの建物、道路、樹木、信号機等の自動抽出、セマンティックセグメンテーションを用いたオブジェクト単位のクラス分類、大規模点群のノイズ除去および特徴点抽出アルゴリズムの最適化、...
・PCL（Point Cloud Library）または Open3D の実務での利用経験 ・PyTorch / TensorFlow を用いた 3D 深層学習モデルの利用経験 ・C++ / Python による点群処理アルゴリズムのスクラッチ実装経験 ・ICP / NDT アルゴリズムなどを用いた点群マッチングの実装経験
複数プロジェクトを横断しながら、AIモデルの選定・技術検証・アルゴリズム実装などをリード。画像認識、3D点群処理、VPS、LLMエージェントなどを用いたAI実装の支援。モデル選定/学習/評価/推論パイプライン構築。OSSや最新論文ベースの技術検証と実用化に向けた導入支援。要件定義に基づいたアルゴリズム開発やチューニング業務。MLOpsやAIワークフローの構築・改善提案。技術レビュー・ナレッジ共有・横断的な技術支援。社内技術勉強会やナレッジベース構築への貢献。
・Pythonを用いたAI／機械学習プロジェクトでの実務経験2年以上 ・PyTorch、TensorFlowなどの深層学習フレームワークの利用経験 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・技術調査/実装のPoCを企画し実行できる能力 ・以下いずれかの領域における研究開発または商用実装経験 1.画像認識（物体検出、セグメンテーションなど） 2.点群処理（LiDAR、SLAM、3D物体認識など） 3.VPS（Visual Positioning System）技術の理解 4.LLMやエージェント技術の応用実装
国内最大級のインフルエンサーマーケティングプラットフォームにおける、AI/ML(機械学習)機能の設計・開発・改善をリードしていただきます。 単なるアルゴリズムの実装に留まらず、ビジネス課題の発見からデータ分析、システム実装、そして改善サイクルの運用まで一貫して携わることができる、裁量の大きなポジションです。 ▼具体的な業務内容 ・LLM/MLや最適化技術を用いたキャンペーンレコメンド、検索、プッシュ通知機能の設計・開発 ・候補生成、ランキング、後処理の各フェーズにおけるアルゴリズムの最適化 ・最新のAI技術（CV、NLP、マルチモーダル等）の調査・導入によるUX向上 ・事業フェーズに合わせた最適なデータ処理基盤（E...
Python ・データ構造、アルゴリズムに関する深い理解と高いコーディングスキル ・TensorFlow、PyTorch、Flink、Trino等のプラットフォーム利用経験 ・データ処理基盤（airflow/snowflake/bigquery等）の選定・実装経験 ・レコメンド、広告、検索、機械学習いずれかの領域における実務経験 ・大規模データマイニングや分散処理、NLP等のアルゴリズム開発経験
大規模言語モデル（LLM）と自然言語処理/機械学習の技術、運用型ゲームの大規模データを活用し、ゲーム開発・運用を支援するチャットボット/対話型AIシステムの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、システム性能評価など、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一気通貫で関与いただきます。 ※当社経由で参画中メンバーありの案件です。 契約形態：準委任／商流：エンド直
・自然言語処理および機械学習への基礎的な理解 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch いずれかのフレームワーク実務経験 ・日本語での円滑なコミュニケーション力 ・NLP関連の知見（必須）
大規模言語モデル（LLM）を活用した自然言語処理および機械学習技術を用い、運用型ゲームコンテンツの大規模データを基盤に、チャットボットや対話型AIシステムの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、性能評価など、対話型AIに関わる一連の工程に幅広く携わっていただきます。 ※当社経由で稼働中の要員がいる安定稼働の案件です。
・自然言語処理および機械学習に関する基礎的な理解 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow／Keras／PyTorch いずれかのフレームワーク使用経験 ・日本語での円滑なコミュニケーションが可能であること
「ECサイトのNetflix化」を実現するAIプラットフォームの構築をリード。高度なニューラルネットワークモデル、大規模データ処理、生成AIを活用したレコメンドなど、「リアルタイム推論 × 生成AI × マルチテナント学習」を備えた世界水準のML基盤の構築を目指す。
・機械学習エンジニアとしての就業経験5年以上 ・Python(PyTorch/TensorFlow)によるDeep Learningモデル構築経験
コンサルティング企業（エンド：大手通信企業）でのプロジェクト案件。 □プロジェクト概要 ・AI活用を前提とした将来のアーキテクチャ策定および標準化推進を行うプロジェクトへ参画 ・目的：構想／要件定義フェーズからAI-Ready化、国内外標準化、既存課題解決を推進すること ・期待：AIモデルの設計／構築／学習／実装を技術的側面からリードし、プロジェクトを遂行 ・役割：AIモデルの設計および実装を担うエンジニアリング領域のマネジメント □業務内容 ・AI活用を前提とした将来のアーキテクチャ策定における技術的支援 ・AIモデルの設計、構築、学習およびシステムへの実装 ・データ前処理、評価関数の定義、パラメータチューニングの実施 ...
ビジネスレベルの英語力を有し、読み書きおよび円滑なコミュニケーションが可能な人材 Python／C++／Julia等を用いたプログラミング能力を有する人材 機械学習、深層学習（ディープラーニング）、自然言語処理（NLP）の理論的理解と実装力を有する人材 TensorFlow／PyTorch／Scikit-learn等のライブラリやフレームワークを活用できる人材 SQL／NoSQL等のデータベース技術およびビッグデータ技術を有する人材 データクリーニングや評価関数定義、パラメータチューニング等の開発プロセスに精通した人材
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 AIプロダクト開発におけるバックエンドエンジニア募集案件 - AIエージェントや音声処理など、LLM活用のバックエンドシステム設計・開発 - 自然言語処理パイプラインやAPIの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ - マイクロサービスによる分散システム設計・スケーラブルなAPI実装 - GCP・Kubernetes運用や大量データ対応のDB設計 - データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ・開発プロセス・品質向上 - CI/CDや自動テスト、監視・ログ分析などの開発基盤構築 -...
・Pythonを用いたアプリケーション開発経験3年以上 ・SaaSプロダクトやtoBプロダクトの開発経験3年以上 ・クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の経験3年以上 ・AI関連の知見 ・コンピュータサイエンスやソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理等 関連分野における学士号 または同等の実務経験
AIエージェントやLLMを活用した革新的なプロダクト/ソリューション開発PJ。生成系AI開発を主導し、研究論文ベースのモデル構築・実装・高速化まで一貫して担当。最新研究論文の調査に基づくAIモデルの設計・構造変換など。
・CS、SW工学、AI、ML、数学、物理、関連分野の学士号・修士号、Generative AIに関する深い知識 ・Pythonでの高度なプログラミングスキル、Pytorch/TensorflowなどのDLフレームワーク実務経験 ・CVまたはNLP分野で、最新研究論文に基づくアルゴリズムの設計・実装経験 ・研究PJにおける独自のアルゴリズム開発、学会/ジャーナルでの発表経験 ・研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験 ・特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 AIプロダクト開発におけるGenerative AIエンジニア募集案件 生成系AI技術の開発を主導いただきます。GPT系のプロンプト設計に加えて、画像や音声認識等のAI技術について実現可能かどうかを見極め実際の実装までを担っていただきます。 ・プロジェクト全体のリード / 進行管理を行い、生成AI技術の開発を推進 ・論文調査とモデルの設計構築 ・開発実装と高速化 ・顧客のニーズに応じたAIソリューションの提供や、ビジネス課題に対する応用 ・結果検証と改善 ・新技術の調査・評価、必要に応じた導入推進 【開発環...
・コンピュータサイエンスやソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理等それらの関連分野における学士号・修士号を有し、学会やジャーナルでの発表経験がある ・アルゴリズムの設計 / 実装経験 ・Python 及び PytorchやTensorflowなどディープラーニングフレームワークを用いた実務経験
AIツールにおける音声認識品質の改善。PdMやエンジニアと協業し、エラー分析から改善施策の実装・評価、保守性向上、回帰テスト整備までAI機能の開発・運用を推進。PoC実行、モデル学習、評価、技術的説明監修、AI観点での運用支援。
・PyTorch等を用いた深層学習モデルの学習/推論の実装と精度改善経験 ・音声認識モデルの精度改善を独力で実行可能 ・技術要件の定義/設計/実装/テスト経験 ・顧客起点の技術調査と恒久改善ができること ・オーナーシップと推進力
生成系AI技術の開発を主導していただくポジションです。GPT系のプロンプトエンジニアリング以外に、画像や音声認識、一般的なAI について、何が可能か不可能かを判断し、実際の実装まで担っていただきます。具体的には、・生成系AI技術の開発を主導・プロジェクト全体の進行管理を行い、チームをリードして生成AI技術の開発を推進・論文調査とモデル構築・最新の研究論文を調査し、既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換を行う・開発実装と高速化・開発したモデルを実装し、パフォーマンスを最適化するための高速化技術を適用・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供し、・実際のビジネス課題に対する応用を行う結果検証と改善・実際の顧客...
・PythonでのWeb開発経験・深層学習フレームワーク（PytorchやTensorflowなど）を用いた実務経験・自然言語処理のアルゴリズムの設計・実装経験
健康管理アプリの追加検証PoCにおいて、画像認識モデルの精度向上および検証環境の整備。画像認識モデルの精度検証、データ拡張、色調補正プログラムの実装、プログラムのリファクタリング、マニュアル作成、Streamlitを用いたデモ用Webアプリ開発、検証結果の分析・報告・顧客説明。
・Pythonによる画像認識処理の実装実務経験（1年以上、3年以上推奨） ・OpenCV、PyTorch等のライブラリを用いた開発経験 ・一人称での要件定義～運用保守まで一通りのフェーズ経験 ・検証結果報告書の作成、および顧客（非エンジニア含む）への説明経験 ・主体的にリファクタリングやドキュメント整備ができる能力
精度検証に際して、データ拡張や色調補正のプログラムを実装。クライアント側でもデータを用意してモデル構築できるよう、プログラムのリファクタリングやマニュアルの作成。基本はCLIアプリケーションだが、デモアプリとしてStreamlitを用いたwebアプリケーション開発を想定。
・Pythonによる画像認識処理実装経験（OpenCV、PyTorch等） ・検証結果報告書の作成および顧客への説明経験 ・一人称での要件定義～運用保守までの一通りの経験
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 【AIエンジニア】LLM活用・RAG/AI機能設計～実装 ■募集職種：AIエンジニア,機械学習エンジニア ■担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装 ■開発手法：ウォーターフォール ■案件の内容 ウォーターフォール型開発プロジェクトにおいて、AI機能の要件定義から設計・実装・検証までを担当いただきます。 具体的な業務内容は以下の通りです。 - AI機能（自然言語処理、機械学習モデル等）の要件整理・追加定義 - ドキュメント解析＋知識検索（RAG）＋シナリオ自動生成＋レポート出力に関す...
- LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face等） - AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） - Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 - WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 - 英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能なこと
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単価相場
Pytorch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。
Pytorch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。
Pytorchを扱う案件では、Pythonを中心に機械学習・深層学習モデルを設計し、学習・評価・改善サイクルを回す役割が中核になりやすいです。需要予測や時系列分析、画像認識、自然言語処理、LLM活用など、扱うデータと目的に応じてモデル選定や検証計画の策定まで求められます。
加えて、PoCで終わらせず業務やプロダクトへ組み込む局面が多く見られます。推論APIの実装や学習パイプライン整備、運用を見据えた評価指標設計、関係者への報告資料作成や説明など、技術とビジネスの接点でのアウトプットが期待されやすい点が特徴です。
プロジェクトによっては、分散学習やGPU最適化、エッジデバイスへのデプロイ、3D点群・メッシュなど高度なデータ処理に踏み込むこともあります。研究論文のサーベイや再現実装を起点に、現場課題に適用可能な形へ落とし込む「研究と実装の橋渡し」を担う案件も一定数あります。
Pytorch案件の必須要件としては、Pythonでの開発力に加えて、PyTorchを用いたモデル実装経験が中心に置かれます。既存モデルを回すだけでなく、学習・推論の流れを理解し、データ前処理や学習のデバッグ、評価まで一通り扱えることが求められやすいです。
また、機械学習の基礎（統計・数学・アルゴリズム）を前提に、回帰・分類・時系列予測などのモデル設計、あるいは画像処理やNLPといった領域知識を伴う実装経験が重視されます。要件定義や検証計画の策定など上流フェーズから関与する求人もあり、仮説検証を自走できるかが評価に直結します。
実務では顧客や非エンジニアと連携する場面も多く、検証結果のレポート作成や説明、ドキュメンテーションの品質が求められます。リモート中心の案件では特に、進捗共有や論点整理を含めたコミュニケーションの再現性が必須スキルとして扱われやすい傾向です。
歓迎スキルとしては、LLMやRAGなど生成AIを業務に組み込む知見が挙がりやすく、プロンプト設計だけでなく評価設計や改善の運用まで踏み込めると有利です。ドキュメント解析や知識検索、要約・抽出といったユースケースで、実装と精度向上の両面を担える経験が評価されます。
画像領域では、OpenCVを用いた前処理やデータ拡張、物体検出・セグメンテーション、顔検出などの周辺技術があると参画後に動きやすくなります。さらに、Stable DiffusionのファインチューニングやLoRA適用など、生成系画像モデルの実装経験が歓迎される案件も見られます。
インフラ寄りでは、クラウド上での学習・推論運用、DockerやKubernetesを用いた実行基盤、モデルの軽量化や推論高速化（ONNXやTensorRTなど）に関する知識が強みになります。PytorchのdistributedやGPU活用など、計算基盤まで含めてボトルネックを潰せる人材は、専門性が評価されやすいでしょう。
Pytorch案件で評価されやすいのは、モデル開発そのものよりも「実運用につなげた経験」です。PoCから小規模でも本番へ載せ、データ制約や運用前提を踏まえて改善サイクルを回した実績は、領域を問わず強いアピール材料になります。
要件が固まりきらない段階で、課題を構造化し、検証計画と評価指標を設計して合意形成できる経験も価値が高いです。需要予測やスコアリング、不正検知、対話型AIなど、ビジネス側のKPIや運用フローに接続して成果を説明できると、上流比重の高い案件にフィットしやすくなります。
また、データセット整備やアノテーション仕様の改善など、Data-centricな取り組みで精度を上げた経験は再現性があります。コードレビューや品質担保、ドキュメント整備まで含めてチームの生産性を上げた経験は、リードやテックリード寄りのポジションで特に評価されやすい傾向です。
開発環境はPythonが中心で、PyTorchに加えてscikit-learnやPandas、NumPy、必要に応じてTensorFlowも併用されることがあります。検証はJupyter NotebookやGoogle Colab、Databricksなどを使うケースがあり、手元の検証からチーム共有までの流れを意識しておくと参画後にスムーズです。
運用やデプロイを含む案件では、FastAPIなどで推論APIを提供し、Dockerでコンテナ化してKubernetes上で動かす構成が見られます。クラウドはAWS/GCP/Azureのいずれかを前提にしていることが多く、学習・推論基盤やデータストレージ、ログ・監視まで含めた全体像の理解が求められやすいです。
データ基盤としてはSQLやDWH、BigQueryやSnowflakeなどの利用が出てきます。Pytorchそのものに強いだけでなく、データ取得から前処理、実験管理、再現性確保までの一連の流れを、Gitを中心としたチーム開発の作法で回せる状態が理想です。
Pytorch案件を選ぶ際は、担当範囲が「モデル開発中心」なのか「プロダクト実装・運用まで」なのかを最初に確認するのが重要です。評価指標設計や改善サイクルの運用、API化やデプロイ、監視まで求められる場合、必要な周辺スキルの幅が一気に広がります。
次に、対象データとドメインの確認がミスマッチを減らします。画像・動画なのか、テーブル・時系列なのか、NLPやLLM活用なのかで、求められる前処理や評価の勘所が変わります。論文実装や先端技術の検証が主目的の案件では、再現実装の進め方やアウトプット形式も擦り合わせておくと安心です。
最後に、チーム体制と意思決定の流れを見ておきましょう。顧客や非エンジニアとの折衝が多い案件では、報告・提案の責任範囲が広くなりがちです。リモート中心の場合は、ドキュメントやレビュー文化、タスク管理ツールの運用が整っているかが、稼働のしやすさに直結します。
Pytorchは研究開発からプロダクト実装まで幅広く採用されており、特にLLMや画像生成、音声・自然言語などの領域で利用を前提とした求人が見られます。単なるモデル構築に留まらず、実運用で精度改善を回す人材への期待が強まっています。
また、業務改善やDX文脈で、データ分析・最適化と生成AIを組み合わせた取り組みが増えています。RAGの設計や評価、モデル管理や再学習など、MLOps的な視点を持つ人がプロジェクトのボトルネックを解消しやすく、長期的に価値が出やすいでしょう。
一方で、Pytorchの知識だけでは差別化が難しくなりつつあります。ドメイン課題の要件化、評価設計、データ整備、運用の監視・改善まで一気通貫で扱える経験を積むほど、選べる案件の幅が広がり、役割も上流へ寄っていく傾向があります。
求人では「PyTorch/TensorFlowいずれか」とされることもありますが、Pytorchを明示的に求める案件も多く見られます。応募時は、どちらのFWでも共通する学習・評価・推論の流れを説明できるかに加え、PyTorchでの実装経験を具体的に示せると通過しやすくなります。
モデル開発中心の案件もありますが、実際にはAPI化やパイプライン整備、評価設計、運用改善までを含むことが少なくありません。募集要項にMLOps、デプロイ、SQL、クラウド運用などが含まれている場合は、周辺領域の担当範囲を事前に確認するのがおすすめです。
研究開発寄りの案件では、論文サーベイから再現実装、ベンチマーク設計までを任されることがあります。一方で、プロダクト改善寄りの案件では必須ではない場合もあります。自分の志向に合わせて、論文起点の検証が主か、既存プロダクトの改善が主かを見極めると選びやすいです。
リモート中心でも、顧客や非エンジニアへの説明、成果報告、仕様のすり合わせが重要になる案件が多いです。実装力に加えて、検証結果を文章や図で整理し、意思決定につなげた経験があると、働き方に関わらず評価されやすくなります。
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