・データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど） ・探索的データ分析（EDA）・可視化・仮説検証 ・機械学習モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案） ・特徴量設計、評価指標の設計、リーク検知 ・分析結果のドキュメント化・社内共有（再現可能な形で）
・PythonまたはRでのデータ分析経験（Pandas / NumPy 等） ・機械学習の実務経験または同等スキル （分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか） ・実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること
【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 リードソフトウェアエンジニア（テックリードクラス） 3Dデータ処理とAIアルゴリズムを中核とするプラットフォームにおいて、要件定義～設計・実装、運用、チームリードまで一貫して牽引いただきます。 ※具体的な業務内容につきましては面談時に開示いたします。 ▼条件等 出社：週3以上出社、リモート頻度相談可 場所：東大前駅 精算幅：160h~180h 面談回数：1回 勤務時間：10:00～19:00（フレックスタイム・裁量により柔軟に調整可） 【必須スキル】 ・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験5年以上（フロン...
・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験5年以上（フロント/バック不問） ・テックリード/プロジェクトリードとして技術選定や開発推進を主導した実績 ・GitHub Copilot等のAIツールを高度に活用し生産性を高められるスキル ・複数チーム/ステークホルダーとの合意形成とチームリーダーシップ
【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データ解析アルゴリズム自作・論文実装スペシャリスト（AIエンジニア） 電力・鉄道インフラ領域の高度な3D解析において、既存手法の壁を越えるための数理モデル設計からアルゴリズム自作までを一気通貫で担当いただきます。 ※具体的な業務内容は面談時に開示いたします。 ▼条件等 出社：週3日以上の出社、リモート頻度相談可 場所：根津駅 精算幅：140h~180h 面談回数：1回 勤務時間：10:00-19:00 【必須スキル】 ・数理モデルに基づくアルゴリズムの自作、または最新論文のスクラッチ実装経験 ・線形代...
・数理モデルに基づくアルゴリズムの自作、または最新論文のスクラッチ実装経験 ・線形代数・微分積分・数理最適化・空間幾何学などの高度な数学知識を実務で適用できる能力 ・Python および C++ による高品質な実装スキル
テレアポの音声録音データを活用したAIデータ基盤の構築プロジェクト。非構造データを構造化し、営業トークの成功・失敗要因を分析。将来的なSLM構築へと繋げるための基盤整備・仮説検証をリード。音声データの前処理、テキストデータの構造化および特徴量設計、クラスタリング/分類モデルの設計・検証、拒否理由や成功パターンの分析、データ基盤設計支援、分析結果の可視化およびレポーティング。
・Pythonによるデータ分析実務経験（Pandas / NumPy等） ・機械学習エンジニアとしての実務経験 ・データ前処理、特徴量設計の実務経験 ・SQLの基本操作 ・主体的に試行錯誤し、自走して仮説検証できる方
テレアポの音声録音データを活用したAIデータ基盤の構築プロジェクト。非構造データを構造化し、営業トークの成功・失敗要因を分析。将来的なSLM構築へ繋げる基盤整備・仮説検証をリードします。音声データの前処理、テキストデータの構造化、特徴量設計、クラスタリング・分類モデル設計・検証、分析結果の可視化・レポーティングを担当。
・Pythonによるデータ分析実務経験（Pandas / NumPy等） ・機械学習エンジニアとしての実務経験 ・データ前処理、特徴量設計の実務経験 ・SQLの基本操作 ・主体的に試行錯誤し、自走して仮説検証できる方
-------------------------------- ※「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 -------------------------------- - 介護看護スポットワークプラットフォームの追加開発および機能改善 - 新規サービスの立ち上げ、設計、実装（複数の新規プロダクト...
- 非構造データを構造化した経験 - テキスト解析（正規表現/パーサー）経験 - 数値計算（numpy等） - 幾何計算実装経験 - データ構造設計経験 - 計算量最適化経験 - ベクトル（内積/外積）,距離計算,座標系理解（2D/3D）,計算量（Big-O）,グラフ構造の知識
データ処理基盤の設計・実装および開発支援。外部API連携によるデータ取得・加工処理の設計・実装。データパイプラインの設計・実装。データベース設計。技術ドキュメントの作成・整備。コードレビュー。Go経験者は過去最大需要電力管理・アラート機能等の設計・実装にも参画。
・Webアプリケーション開発経験5年以上（WebAPI・バッチ処理・DB設計・テスト設計・エラーハンドリング） ・Python開発経験3年以上（Pandas・NumPy・Pydantic・uv・Poetry等） ・コンテナ技術（Docker・ECS）・AWS構築運用・IaC・CI/CD経験 ・AIコーディングツール活用経験（Claude Code・Cursor等）
Pythonを用いたデータ取得、加工処理、データパイプラインの設計・実装を主導いただく案件です。AWS、IaC、CI/CDなどのモダンな開発スタックに加え、Claude CodeやCursor等のAIコーディングツールを積極的に活用する現場です。Go言語の経験があれば、需要電力管理等の重要機能への参画も可能です。
・Webアプリケーション、API、バッチ処理の開発実務経験（5年以上） ・Pythonを用いた設計、実装実務経験（3年以上） ・Pandas、NumPy、Pydantic等のライブラリを用いたデータ処理経験 ・Docker、ECS等のコンテナ技術およびAWSの構築、運用経験 ・Terraform等を用いたIaC開発、およびCI/CDの構築運用経験 ・AIコーディングツール（Claude Code、Cursor等）の実務活用経験
ヘルステック領域の自動実行システムを商用展開するにあたり、周辺システムの運用・保守および改良・追加開発を担当いただきます。 既存機能の安定運用を行いつつ、要望に応じた機能拡張や改善を継続的に実施します。データ整形や機械学習処理を伴うバッチ/イベント駆動の仕組みが中心で、AWS上の各種サービスと連携した実装・改善、ならびにSQL/データ基盤まわりの調整も含みます。 フルリモートでの参画を想定しており、オンラインでのコミュニケーションをベースに進行します。
・Pythonによる開発経験（numpy/pandasを用いたデータ前処理・整形の実務経験） ・SQLの実務経験（データ整形、テーブルおよびVIEW作成） ・AWSの利用経験（SageMaker、Lambda、EventBridge、Step Functions いずれかの実務） ・機械学習コードの実装または読解が可能な方 ・Git運用の経験、およびLinux環境での開発経験
データ処理基盤の設計・実装および開発支援をご担当いただきます。 - 外部API連携によりデータを取得・加工する処理の設計・実装 - データパイプライン（例：XML→Parquet 変換など）の設計・実装 - データベース設計（RDS/PostgreSQL） - 技術ドキュメント（設計書・API仕様書など）の作成・整備 - コードレビュー対応 ※Goのご経験がある方は、最大需要電力の管理やアラート機能の設計・実装にも参画可能です。
必須スキル: - Webアプリケーション開発5年以上（Web API、バッチ処理、DB設計、テスト設計、エラーハンドリング） - Python開発3年以上（Pandas、NumPy、Pydantic、uv系フレームワーク、Poetry 等） - コンテナ技術（Docker、ECS）、AWSの設計運用、IaC、CI/CDの実務経験 - AIコーディングツールの活用経験（Claude Code、Cursor など）
開発環境構築・運用サポート。アルゴリズム開発チームの運用・改善支援。評価基盤・IT環境の整備、改善。GitHub運用、PR対応、レビュー。業務効率化ツールの開発、プロセス改善。メンバーのテクニカルサポート。実験運用・データ解析サポート。実験管理、データ整理、集計、解析。小規模検証の企画・実装。開発チームの周辺業務課題の改善。社内SE的役割として基盤づくり。柔軟対応。プロジェクト状況に応じた開発サポート全般。
・ソフトウェアアーキテクチャ設計経験 ・組込み、時系列センサーデータの信号処理の扱いに関する知見 ・オブジェクト指向設計／デザインパターン理解 ・Git等のバージョン管理運用（PR／レビュー含む） ・Python 中級レベル（numpy／scipy／pandas等の長期利用経験、コード品質管理経験） ・ハードウェアを含む製品の小規模PoC／試作経験 ・業務改善や検証ツール開発の実務経験
【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 SaaSサービス データ分析・AI活用プロジェクトデータサイエンティストポジション 【業務内容】 本サービスは、ChatGPT、GPT-4 など生成AIを活用した法人向けプラットフォームおける、データ分析・AI活用プロジェクトデータサイエンティストポジションの募集になります。 ・生成AIプラットフォームの利用ログや業務データを活用したデータ分析・可視化 ・ユーザー行動分析、離脱率分析、機能利用状況の可視化 ・AIモデル出力データを用いた品質評価（精度・誤答率・業務貢献度など） ・Pythonを用いたデータ前処...
・Pythonによるデータ分析実務経験3年以上（pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib 等） ・SQLを用いたデータ抽出・集計・分析経験（MySQL / PostgreSQL / Redshift 等） ・データ可視化・レポーティングの実務経験（BIツールまたはJupyter等） ・統計分析、回帰・分類などの基本的な機械学習手法の実装経験 ・ビジネス課題を整理し、分析テーマに落とし込んだ経験
・Pythonを用いた設計自動化AIの設計・実装 ・BIM（IFC）データ解析ロジックの開発 ・数理最適化（MILP等）による設計条件最適化 ・照度／空間条件シミュレーション結果の統合 ・Web UI（Streamlit等）での可視化 ・Azure環境でのAPI／インフラ構築 ※ バックエンド（ロジック・データ処理）からフロントエンド（UI）、インフラまで一気通貫で担当いただける方 【体制(人数/構成)】 ・AI/アルゴリズム担当数名＋本ポジション（フルスタック）
Python開発実務 3年以上（pandas/numpyを用いたデータ処理、FastAPI等でのAPI開発） / Webアプリ開発経験（Streamlit推奨、またはReact/Vue.js等） / クラウド環境構築経験（Azure環境） / 自走力（仕様書を読み解き、技術調査から実装まで自律的に動ける方） / 数理最適化の知見（MILP/混合整数線形計画法、PuLP等）
PJの一つにご参画いただきます。 クライアント先にてAIエージェントの精度を上げ、プロダクトとして価値あるものとして高めていただく案件です。 開発そのものは終了している状態で、仕様を把握し、お客様が実務を行う中で成果が出るように改善を行っていくのがこれからのフェーズです。 【体制(人数/構成)】 プロパーEM1名 +エンジニア（今回募集）の体制になります。
フロントエンド・バックエンド両方の実務経験 / pandas / numpyを用いた数値計算 / scikit-learnを用いた機械学習 / pytestを用いたテスト設計 / ネイティブレベルの日本語力 / ３月開始可能（早めることは可能） / 週３出社（客先）
大手メーカーのアルゴリズム開発チームにて、開発環境構築・運用改善および実験運用・データ解析支援をお任せします。 主な業務: ・評価基盤/IT環境の整備・改善、GitHub運用（PR/レビュー） ・業務効率化ツールの開発やプロセス改善、メンバーへのテクニカルサポート ・実験管理、データの整理/集計/解析、小規模検証の企画・実装 ・周辺業務課題の改善、社内SE的な基盤づくり ・プロジェクト状況に応じた柔軟な開発支援全般 アルゴリズム開発チームの組織力強化がミッションで、技術探索や改善活動にも広く関与いただきます。開始は2026年2月目安（調整可）、まずは3ヶ月トライアル後、長期化を想定しています。
・ソフトウェアアーキテクチャ設計の実務経験 ・組込み領域や時系列センサーデータにおける信号処理の知見 ・オブジェクト指向設計/デザインパターンの理解 ・Git等のバージョン管理運用経験（PR/レビューを含む） ・Python中級レベル（numpy/scipy/pandasの長期利用、コード品質管理の経験） ・ハードウェアを含む製品の小規模PoC/試作経験 ・業務改善や検証ツール開発の実務経験 ※前提スキルは全て満たす想定。組込み系SW開発経験者がよりマッチします（Web/インフラ経験者も可）。
大手メーカーのアルゴリズム開発チーム支援において、開発環境の構築や運用改善、GitHub運用、効率化ツールの開発、データ解析や小規模PoC対応など、基盤整備から柔軟な技術支援まで幅広い業務に携わります。社内SE的な立ち位置で技術探索や改善活動にも参画可能です。 【技術スタック】 ・開発言語：Python（numpy、scipy、pandasなど） ・その他：GitHub、Linux（尚可） 【社内ツール】 Slack / GitHub
・ソフトウェアアーキテクチャ設計経験 ・時系列データの信号処理の扱いについて ・オブジェクト指向設計／デザインパターン理解 ・Git等のバージョン管理運用（PR／レビュー含む） ・Python（numpy／scipy／pandas等の利用経験） ・小規模PoC／試作経験 ・業務改善やツール開発の実務経験
法律事務所の債権回収業務におけるデータ分析、スコアリングモデル構築からドキュメント化までを一気通貫で担える方を募集しています。
Python（Pandas, NumPy, Jupyter）を用いたデータ分析実務経験3年以上 スコアリングモデルの構築およびチューニング経験 / SQLの基本理解 / 複雑な業務プロセスやコンテキストの理解力 / 仕様書や分析レポート等のドキュメント作成経験 / 機械学習・統計（分類、回帰、特徴量設計）の知識 / 深層学習や時系列データ分析の経験 / 債権回収、金融、法務領域に関する知識 / ビジネスサイドとの折衝および仮説立案スキル / LLM（大規模言語モデル）を活用した業務効率化経験
法律事務所向け「債権回収システム」のDX、AI化プロジェクトで下記の領域をお願いしたいと考えております。 ・スコアリングモデルの構築 ・改善（回収期待値算出、予測チューニング） ・アクションプランの最適化（通知/AutoCall/SMSの割振りロジック実装） ・データ分析と仮説検証（ボトルネック特定、改善施策立案） ・オペレーションプランニング（業務整理、標準化） ・ドキュメント化（仕様書、分析レポート、ロジック説明資料の作成） 単なるデータ集計に留まらず、ビジネス課題を分析課題へと落とし込み、 意思決定に直結する施策の立案から実装、ドキュメント化までを一気通貫で推進いただきたいと考えております。 ※フルリモート可
Python ・Python（Pandas, NumPy, Jupyter が使えるレベル）での開発経験：3年以上 ・データ分析の実務経験（3年以上目安） ・モデルのチューニング、スコアリング経験 ・SQL の基本理解 ・複雑なコンテキストの業務を理解できる力 ・実務でドキュメントをまとめた経験
現行の指令管制システムの老朽化に伴いリプレースを進行中です。新機能として需要予測モデルを活用し、現場部隊の編成（増強/解除）の判断材料となる情報を提供する機能の改修およびテストを担当いただきます。 PoCで需要予測モデルの中核は実装済みのため、以下を中心に対応いただきます。 ・メインシステムとの連携機能の改修 ・需要予測モデルのパラメータ調整・精度改善 ・予測結果の出力整備（フォーマット/インタフェース調整） ・環境構築（開発/検証環境のセットアップ） ・テスト計画～実施、結果検証 勝どき駅・秦野駅を中心にオンサイトでの作業があり、セットアップや2026年4月以降は秦野出社の可能性があります。（フルリモート不可）
リモート ・Pythonによる開発経験（numpy、pandas、scikit-learnの実務利用） ・Excelマクロ（VBA）での開発経験 ・データ分析の上流工程（要件整理/指標設計など）または需要予測領域のいずれかの経験 ・関係者と円滑に連携できるコミュニケーション力
【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: JavaWebアプリFWを使用した基幹業務システムの保守開発 オーダー管理-スタッフ管理-マッチング-契約管理等 主な担当業務内容: コンテナ基盤等を利用したAPIの開発を行います -設計-実装-テスト-環境構築-運用検討等 場所:東京 面談:2回 必須スキル: 以下作業の実務経験あり(レビュー実施可能レベル) ・WEBAPI作成、外部設計、結合テスト設計/実施、Gitによる構成管理 以下技術要素の実務経験あり(レビュー実施可能レベル) ・Java(SpringFW)、oracle、Junit、maven 以...
以下作業の実務経験あり(レビュー実施可能レベル) ・WEBAPI作成、外部設計、結合テスト設計/実施、Gitによる構成管理 以下技術要素の実務経験あり(レビュー実施可能レベル) ・Java(SpringFW)、oracle、Junit、maven 以下作業の実務経験あり ・技術検証、性能試験、品質管理/評価 ・実装者の進捗管理、成果物の品質管理しながらアプリ開発が出来ること ・チーム向けのナレッジをドキュメントとしてまとめることが出来ること ・チーム内でナレッジが確立していない要素技術に対して自ら調査し、対応方針を提案できること 以下技術要素の実務経験、もしくは知識あり -アプリ基盤関連:Docker(コンテナ基盤開発)、RH...
人材配置・キャリアコンサル領域のAIエージェント開発支援です。 大量データの収集・前処理・分析を行い、機械学習モデルの学習に活用します。アルゴリズム選定から実装、評価・チューニング・最適化まで一貫して担当いただきます。最新の研究・技術動向をキャッチアップし、プロジェクトへ反映していく役割も担います。 基本はリモートですが、必要に応じて都内へ出社いただく場合があります（地方在住は不可）。長期想定の案件です。
機械学習 PythonおよびSQLを用いた開発経験。 ・プロジェクト1での主な利用技術: Pydantic, Pandas, NumPy, OpenSearchPy, Psycopg, Medab, KeyBERT, Unittest ・プロジェクト2での主な利用技術: LangChain, LangGraph, Pandas, NumPy, Psycopg, Unittest
フルリモートで稼働が可能です。
データエンジニア・データサイエンティストとしてPython（pandas／numpy／scikit-learn など）の活用経験 LLM／生成AIの検証・本番化経験 / Git 等での開発フロー / 複数チームでの開発 / 金融（投資・トレーディング）データの取り扱い経験 / n8nやdifyなどのAIワークフローツールの経験 / Azure／GCP／AWS いずれかでのMLパイプライン運用
大手生命保険ホールディングスの研究開発を行う部署にて、PoC開発とPL業務に携わっていただきます。 現在想定されるキーワードとしては、業界がヘルスケア、防災系、介護系、車載系、関連領域としてはAI、IoT、スマートスピーカー（Amazon Alexa）になります。 案件は複数ございますので、企画に対して柔軟に要件定義から設計、開発、テストと対応していただきます。 「保険業界」というワードを聞くとどうしても堅いイメージがありますが、作っていくサービスは他業界へ向けて様々な先端技術を絡めた開発になりますので、「アイディアをシステムで実現する」ことがゴールであれば使用技術やプロセスは問いません。 チームも柔軟な思考のメンバー...
Python JavaScript ・SPAのフロント開発経験（コンポーネント開発、状態管理、デバッグ） ・ネイティブスマホアプリの開発経験 ・（AIプロジェクトに参画したい場合は以下のスキルも） ・大学数学（微積・線形・統計）を履修している、理解できる ・Pythonがかける（NumPyが使える） ・チームを自主的にリードした経験
AI SaaS事業本部の生成AI事業（4プロダクト共通基盤チーム）において、シニアエンジニアとして以下を担当： ・PdM要件を実装可能な技術仕様へ翻訳・ドキュメント化 ・機能をジュニア向けタスク（1〜3日粒度）に分解・アサイン ・最終コードレビュー・品質保証責任 ・AI開発ツール（Devin / Claude Code等）のベストプラクティス策定 ・アーキテクチャ意思決定・技術的負債マネジメント ・スクラム開発（週スプリント / 水曜プランニング / 毎日10時デイリー15分）への参加 【体制(人数/構成)】 7〜8名チーム（テックリード2名＋ジュニア・ミドル5〜6名）
エンジニア実務経験5年以上 / バックエンド開発力（Python / NestJS / FastAPI） / TypeScript / React / Next.js での開発経験 / コードレビュー・チームリーダーシップ経験
＜募集背景＞ インフラDXの最前線において、標準ライブラリの活用を超える独自技術による差別化が急務となっています。数学的基盤と実装力を併せ持ち、ゼロから手法を創出できるスペシャリストをお迎えし、技術的ブレイクスルーを実現するために募集いたします。 ＜作業内容＞ 電力/鉄道インフラ領域におけるDX推進の最前線にて、既存手法の壁を打ち破る高度な3Dデータ解析アルゴリズムの自作/論文実装に一気通貫で携わっていただきます。標準ライブラリの単なる利用にとどまらず、理論背景からの数理モデル設計やスクラッチ実装を行える、非常に裁量とやりがいの大きい最先端の環境です。 【具体的な業務内容】 ・最新論文に基づく独自の形状検出/物体検知...
Python ・PythonおよびC++による高品質な実装スキル：3年以上 ・形状検出処理の実務経験（重要） ・数理モデルに基づくアルゴリズムの自作、または最新論文のスクラッチ実装経験 ・線形代数/微分積分/数理最適化/空間幾何学などの高度な数学知識を実務で適用できる能力
電力・鉄道インフラ領域の高度な3D解析において、数理モデル設計からアルゴリズム自作、最新論文に基づく形状検出・物体検知アルゴリズムの設計と論文実装、CADデータとの連携およびベクトル解析処理の開発、数理最適化を用いた高速化・高精度化、技術選定と技術要件定義のリードを担当します。
・数理モデルに基づくアルゴリズムの自作、または最新論文のスクラッチ実装経験 ・線形代数・微分積分・数理最適化・空間幾何学などの高度な数学知識を実務で適用できる能力 ・Python および C++ による高品質な実装スキル
電力・鉄道インフラ領域の高度な3D解析において、数理モデル設計からアルゴリズム自作までを一気通貫で担当いただきます。主な業務は最新論文に基づく独自の形状検出・物体検知アルゴリズムの設計と論文実装、CADデータとの高精度な連携およびベクトル解析処理の開発、数理最適化を用いた3Dデータ処理の高速化・高精度化、技術選定と技術要件定義のリードです。
・数理モデルに基づくアルゴリズムの自作、または最新論文のスクラッチ実装経験 ・線形代数・微分積分・数理最適化・空間幾何学などの高度な数学知識を実務で適用できる能力 ・Python および C++ による高品質な実装スキル
電力・鉄道など社会インフラのDXを支える3Dデータ解析プロジェクトに参画いただき、Open3D・PCL等のライブラリを用いた点群/メッシュ処理の実装と最適化を担当します。 主な業務内容: - Open3D・PCLを用いた点群/メッシュの幾何処理（法線推定、フィルタリング、座標変換 等）の実装 - 既存の形状検出アルゴリズム（例: RANSAC）のパラメータ最適化と精度改善 - 3Dデータ処理パイプラインへの組み込み、ユニット/統合テストコードの作成 - Dockerを用いた開発環境運用、Gitによるチーム開発 アジャイル手法で開発を進め、実用化フェーズの品質向上に注力いただきます。
必須スキル: - Python または C++ を用いた3年以上の開発実務経験 - Open3D、PCL、もしくは同等の3D処理ライブラリを用いた実装経験 - 点群/メッシュに関する幾何処理（法線推定、フィルタリング、座標変換 等）の基礎知識 - Gitを用いたチーム開発の経験
電力・鉄道インフラのDXを支える3Dデータ解析プロジェクトに参画いただき、ライブラリを活用した実装と調整を担当します。Open3D・PCL等を用いた点群/メッシュの幾何処理の実装、既存の形状検出アルゴリズムのパラメータ最適化と精度改善、3Dデータ処理パイプラインへの組み込み、テストコードの作成を行います。アジャイル手法で開発を進め、実用化フェーズの品質向上に注力いただきます。
・Python または C++ を用いた3年以上の開発実務経験 ・Open3D、PCL、もしくは同等の3D処理ライブラリを用いた実装経験 ・点群／メッシュに関する幾何処理（法線推定、フィルタリング、座標変換など）の基礎知識
電力・鉄道インフラ領域の高度な3D解析において、既存手法の壁を越えるための数理モデル設計からアルゴリズム自作までを一気通貫で担当いただきます。最新論文に基づく独自の形状検出・物体検知アルゴリズムの設計と論文実装、CADデータとの高精度な連携およびベクトル解析処理の開発、数理最適化を用いた3Dデータ処理の高速化・高精度化、技術選定と技術要件定義のリードを行います。
- 数理モデルに基づくアルゴリズムの自作、または最新論文のスクラッチ実装経験 - 線形代数・微分積分・数理最適化・空間幾何学などの高度な数学知識を実務で適用できる能力 - Python および C++ による高品質な実装スキル
電力・鉄道インフラ領域の高度な3D解析にて、数理モデル設計からアルゴリズム自作、最新論文の実装まで一気通貫で担当。CADデータとの連携やベクトル解析処理、高速化・高精度化のための数理最適化、技術選定と要件定義のリードを行う。
・数理モデルに基づくアルゴリズム自作または最新論文のスクラッチ実装経験 ・線形代数・微分積分・数理最適化・空間幾何学の高度な数学知識を実務適用可能 ・PythonおよびC++による高品質な実装スキル
電力・鉄道インフラのDXを支える3Dデータ解析プロジェクトに参画し、Open3D・PCL等を用いた点群・メッシュの幾何処理実装、既存形状検出アルゴリズムのパラメータ最適化と精度改善、3Dデータ処理パイプライン組み込みとテストコード作成、DockerやGitを用いた開発環境運用を担当。
・PythonまたはC++を用いた3年以上の開発実務経験 ・Open3D、PCL、または同等の3D処理ライブラリ実装経験 ・点群・メッシュの幾何処理基礎知識
建設業界に特化したデータ分析・AIプラットフォームにおいて、機械学習モデルの実装と分析基盤の整備をご担当いただきます。 - 建設領域データに対する予測モデルの設計・実装（回帰/分類） - 分析モデルの評価・解析処理の実装および改善 - 要件定義に基づく新機能開発、MLモデル/周辺システムの継続的改善 - データ分析基盤の整備、保守、運用 - 前処理/後処理を含むデータパイプラインの設計・構築 フルリモート、フルフレックスでの参画が可能です。ドキュメント整備を重視し、エンジニアに無理のない計画運営を行う文化です。
・Pythonでの機械学習モデル（回帰・分類）の構築実務経験 ・NLP（自然言語処理）を含むプロジェクト参画経験 ・AWS等のクラウド環境でのシステム開発経験 ・Gitおよびコンテナ技術（例：Docker）の知識と実務利用経験 ・論理的で明瞭なコミュニケーション能力
・システム全体のアーキテクチャ設計 / 技術方針策定 ・バックエンド開発（データ処理 / API / 最適化処理） ・3Dモデル解析パイプラインの設計・実装 ・照度シミュレーション連携・最適化ロジック開発 ・CI/CD・インフラ設計 ・エンジニアへの技術指導・レビュー 【体制(人数/構成)】 ・AM兼PM：1名 ・テックリード：1名（本ポジション） ・エンジニア：2名
Pythonでのバックエンド開発経験（7年以上） / アーキテクチャ設計経験 / テックリードまたは準ずる経験（2年以上） / REST API設計経験 / クラウド環境での設計・運用経験
住友商事グループの全社DXを推進するプロジェクトにて、リードデータサイエンティストとして技術実装からビジネス戦略までを横断的にリードいただきます。 ＜主な業務＞ ・各事業部の経営課題ヒアリングとデータ活用戦略の立案 ・分析計画・KPI設計、全体ロードマップの策定および進行管理 ・DS/エンジニアのマネジメント、コードレビュー、技術指導 ・需要予測、数理最適化などの高度なMLモデルの実装・導入支援 ・役員/部長クラスへのレポーティングと意思決定支援、ビジネス提案 勤務地はリモート併用で、月4回程度 大手町に出社があります（想定長期）。
・データサイエンティストとしての実務経験5年以上 ・3名以上のメンバーを率いたマネジメント、またはリードエンジニアとしての牽引経験 ・提案、要件定義、折衝などコンサルティング実務の経験（事業会社/SIer/ファーム不問） ・統計/機械学習で事業課題を解決し、収益改善やコスト削減へつなげた定量的実績 ・Pythonでの商用レベルのモデル実装・評価スキル ・論理的かつ構造化されたドキュメント作成力（アウトカム志向の記述が可能）
住友商事グループのDX推進案件にて、リードデータサイエンティストとして技術実装からビジネス戦略まで一気通貫で牽引いただきます。 主な業務: - 各事業部の経営課題のヒアリングとデータ活用戦略の立案 - 分析計画・KPI設計、ロードマップ策定および推進管理 - データサイエンティスト/エンジニアのマネジメント、コードレビュー、技術育成 - 需要予測・数理最適化などの高度な機械学習の実装・導入支援 - 役員・部長層へのレポーティングとビジネス提案 稼働はリモート併用で、大手町へ月4回程度の出社が発生します。
以下のご経験・スキルを必須とします。 - データサイエンティストとしての実務5年以上 - 3名以上のメンバー管理、またはリードエンジニアとしての牽引実績 - 提案・要件定義・折衝など、コンサルティングワークの実務経験（事業会社/SIer/ファーム不問） - 統計/機械学習で事業課題を解決し、利益改善やコスト削減に繋げた定量実績 - Pythonによる商用レベルのモデル実装・評価スキル - 論理的かつ構造化されたドキュメント作成力（アウトカム重視の記述が可能）
・SaaSサービスの管理画面の機能改修、新機能実装 ・エンジニア観点からのUI/UX改善提案および実装 ・設計から実装、リリース、運用保守までの一連の業務 【体制(人数/構成)】 3名（PM1名、技術者2名）
Web開発の実務経験5年以上 / Ruby on RailsおよびJavaScriptを用いた開発実務経験 / 設計〜実装〜リリース〜運用までの一連の業務経験 / 平日日中のレスポンスが可能な方
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単価相場
NumPy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。
NumPy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。
NumPy案件は、Pythonで扱うデータを配列として整理し、集計・変換・前処理を行う役割で登場しやすいのが特徴です。需要予測やレコメンドなどのモデル開発、ログ分析や品質分析の可視化、外部API連携で取得したデータの加工など、プロダクトの意思決定や機能に直結する処理を担います。
一方で、数値計算そのものが主役になる案件も見られます。3D点群やCAD/BIMの幾何処理、画像処理・認識、論文実装によるアルゴリズム検証などで、ベクトル・行列演算や最適化を土台に実装と精度改善を進めます。要件定義から技術選定まで含めてリードを求めるポジションもあります。
運用寄りの案件では、データパイプラインやバッチ処理の安定運用、障害対応、テストやドキュメント整備まで含めて担当範囲が広がります。分析結果をレポートやダッシュボードに落として関係者へ説明する場面も多く、単に計算できるだけでなく、業務に使える形へ仕立てる力が問われます。
必須としてまず見られるのは、Python上でNumPy（多くはpandasも併用）を使い、データを意図どおりに整形・集計できることです。欠損や外れ値、型の揺れを含む入力に対して、配列演算やブロードキャスト、インデックス操作を踏まえて前処理を組み立て、再現可能な形でコードに落とせることが求められやすい傾向があります。
また、SQLでの抽出・集計と組み合わせて処理する案件が多く、DBから取り出したデータをNumPy/pandasで加工してモデルや可視化に渡す一連の流れを経験していると強いです。データ基盤側では、結合・集約・ウィンドウ関数などを前提に、加工ロジックの責務分割を考えられるかが評価されます。
開発案件としては、Gitを使ったチーム開発、レビューやテスト、Docker等のコンテナ前提の開発に適応できることも必須になりやすいです。アルゴリズム寄りのポジションでは、線形代数や空間幾何などを実装に落とし込み、精度と計算量のトレードオフを説明できることが求められます。
歓迎スキルとして目立つのは、機械学習・深層学習周辺の実務知見です。scikit-learnやLightGBMに加え、PyTorch/TensorFlowでの実装、評価指標設計やA/Bテスト、モデル出力の品質評価など、NumPyで整えたデータを学習・推論に接続して成果を出した経験があると選択肢が広がります。
データエンジニアリング寄りでは、クラウドのマネージドサービスを使った基盤構築が歓迎されます。BigQueryやSnowflakeなどのDWH、dbt、分散処理（Spark/Dask）、ETL/ELT設計、データ品質管理や監視まで触れていると、前処理コードだけでなくパイプライン全体の改善に関与しやすくなります。
領域特化の案件では、3D点群・CAD/BIM（IFC/STEP等）の取り扱い、Open3D/PCLによる幾何処理、OpenCV等の画像処理、あるいはLLM/RAGやベクトル検索の実装経験が歓迎されます。これらはNumPyの配列演算をベースに周辺技術へ広げられると強みになりやすい領域です。
評価されやすいのは、分析・モデリングの手前でボトルネックになりがちな「データを使える形にする」経験です。外部APIやログ、非構造データを取り込み、欠損や例外を扱いながら前処理を設計し、検証しやすい形でデータセット化する取り組みは、多くの案件で再現性・品質の観点から重視されます。
次に、性能・品質を両立させた改善経験が強い武器になります。NumPyベースの処理をプロファイリングし、計算量やメモリ使用量を意識して高速化する、既存アルゴリズムのパラメータ最適化で精度を上げる、運用上の障害を踏まえてエラーハンドリングやテストを整備する、といった実務は評価されやすい傾向があります。
上流寄りの案件では、要件が荒い状態でも仮説を立てて検証計画を作り、関係者へ説明しながら仕様に落とし込む経験が求められます。分析結果をビジネス指標や運用フローに接続し、レポーティングやダッシュボードで意思決定を支援した経験は、NumPyの実装力と同じくらい価値が出やすい領域です。
中心となる言語はPythonで、NumPyはpandasとセットで登場することが多いです。周辺にはscikit-learn、PyTorch/TensorFlow、SciPy、可視化（Matplotlib/Seaborn/Plotly）などが組み合わさり、Notebook環境での検証から、APIやバッチとして組み込む流れがよく見られます。
データ基盤では、SQLとDWHの利用が頻繁に出てきます。BigQueryやSnowflake、PostgreSQL/MySQLなどから抽出し、加工・集計した結果を再投入したり、dbtで変換を管理したりする構成が見られます。参画後に動きやすくするには、テーブル設計や集計方針と、Python側の前処理責務の切り分けを説明できると有利です。
インフラ・運用面では、AWS/GCP/Azureのいずれかに加え、DockerやCI/CD、IaC（Terraform等）が登場しやすいです。3D/画像系ではOpen3D/PCL/OpenCVなど、アルゴリズム系ではC++併用の環境もあります。環境差が出やすいため、依存関係の管理や再現性の担保に慣れていると立ち上がりが早くなります。
まず確認したいのは、NumPyが「前処理の一部」なのか「数値計算の中核」なのかです。前者ならデータ抽出・ETL・可視化・レポーティングまで含むことが多く、SQLや基盤側の比重が増えます。後者なら幾何処理や最適化、論文実装など、数学的背景と計算量設計が重要になります。
次に、成果物の提供形態を確認するとミスマッチが減ります。Notebook中心で検証を回すのか、FastAPI等でAPI化するのか、バッチとして定期実行するのかで、求められる設計やテストの粒度が変わります。運用・保守まで任される案件では、監視や障害対応の範囲も事前に擦り合わせると安心です。
チーム開発の進め方も重要です。コードレビュー文化、ドキュメント整備の期待値、アジャイルで仕様が変わりやすいか、技術選定をリードする役割かなどで、必要なコミュニケーション量が変わります。自走が求められる案件ほど、要件の粒度と意思決定者が誰かを確認しておくと参画後に動きやすくなります。
求人票からは、NumPyが「AI/データ活用の基礎体力」として幅広い領域で使われ続けていることが読み取れます。需要予測やスコアリング、ログ分析、品質分析などのデータ活用に加え、生成AI活用の分析・評価や、業務データの可視化と意思決定支援でも登場し、用途が分散している点が強みです。
また、モデル開発だけでなく、本番運用までを見据えたMLOpsやデータ基盤整備の案件が目立ちます。NumPyを中心とした前処理の品質が、学習・推論の再現性や運用安定性に直結するため、テストやデータ品質管理、パイプライン設計の経験を併せ持つ人材が評価されやすい方向にあります。
さらに、3Dデータ解析や画像処理のような高難度領域では、NumPyの配列演算を起点にC++や専用ライブラリと組み合わせるケースも見られます。基礎ライブラリとしての汎用性に加え、専門領域へ伸ばせる余地があり、実務経験の積み方次第で差別化しやすいスキルと言えます。
多くの案件では、配列の形状を意識した演算、欠損や例外を含むデータの前処理、集計・変換を自力で組み立てられるレベルが求められます。pandasと併用し、SQLで抽出したデータを加工して成果物（モデル入力やレポート）に渡せると応募判断がしやすくなります。
データ分析・機械学習系が多い一方で、データパイプラインやAPI連携などのバックエンド寄り、あるいは3D/画像処理などアルゴリズム寄りの案件でもNumPyが使われます。自分が「分析結果を出す役」なのか「処理をプロダクトに組み込む役」なのかを切り分けて探すと選びやすくなります。
役割によって異なりますが、データ基盤や運用を含む案件ではSQLやクラウド（AWS/GCP等）が必須になりやすいです。一方、画像処理や3D解析などの領域では、クラウドよりもアルゴリズム実装や高速化、C++併用などが重視されるケースもあります。応募前に、データの入出力経路と運用責任の範囲を確認するのが有効です。
一部の先端アルゴリズム開発では、線形代数や最適化、空間幾何を実装へ落とし込む経験が強く求められます。ただし、需要予測やデータ基盤、可視化などの案件では必須ではないことも多いです。自分の強みが「基盤・運用」なのか「研究実装・最適化」なのかで、狙う案件タイプを分けると現実的です。
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