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・Google Cloud環境で下記いずれかの実務経験 - ビッグデータを活用したレコメンド機能の設計、開発および運用経験 - DWH、DataPipeline、ELT等の設計、開発および運用経験 ・PythonもしくはSQLの利用経験(1年以上)
情報提供元: レバテックフリーランス
8日前
- フルスタックエンジニアとしてのWeb開発経験 - Pythonを使った開発経験 - 機械学習への興味関心 - システム改修経験 - ユニットテストの経験 - AI駆動開発経験 - ToB向けの開発経験がある方
情報提供元: Findy Freelance(ファインディフリーランス)
- Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 - 自然言語処理の必要なプロジェクトのご経験 - クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験 - Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験 - 論理的にコミュニケーションができる方
・Pythonを用いたWebアプリケーションの開発経験(目安5年) ・プロトタイプレベルであればインフラ、バックエンド、フロントエンド全てに対応できる方 ・課題解決のための技術選定能力とアーキテクチャ・ロジックの設計能力 ※ 機械学習 / LLMの経験は必須ではなく、実務の中で学習して頂きます
- データ分析の実務経験/研究経験 - Python、R、SQL - 多変量解析・統計仮説に関する知識と経験 - 分析結果のプロダクト実装コミット経験 - AI/機械学習モデルの開発経験、研究経験 - ディープラーニング - 機械学習ライブラリ活用経験(XGBoost、LightGBM、CatBoost)
- チームでの2年以上のMLサービス開発・運用経験 - GCPやAWSなどのクラウド環境での開発・運用経験 - 機械学習、自然言語処理、画像認識、音声認識のいずれかの分野における専門知識 - ビジネスレベルの日本語力
・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築経験 ・自然言語処理(NLP)を必要とするプロダクトまたはサービスにおける開発経験 ・AWSなどのクラウド環境におけるシステム開発およびデプロイ・運用のご経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験
情報提供元: ROSCA,freelance
9日前
・クラウド実務経験 ・コンテナ・Kubernetes構築・運用経験 ・Pythonでのバックエンド・バッチ開発経験 ・機械学習・ディープラーニングのワークフロー理解 ・MLOps実装経験
10日前
・Pythonを用いた機械学習のご経験 ・自然言語処理を用いた開発経験 ・クラウド環境における開発経験
技術: Python 職種: AIエンジニア(人工知能)
情報提供元: プロエンジニア(ProEngineer)
・チャットボットなどの対話システム開発経験3年以上 -対話フロー設計 -会話分析 -発話パターン解析 -トピック抽出(Topic Modeling) -ターンテイキング -エンゲージメント測定 -CSCW(Computer-Supported Cooperative Work)
・Pythonを用いたLLMを用いたプロダクト開発において、自らPromptを調整し継続的に改善ジャッジのサイクルを回した経験 ・ビジネス要件に基づき、ジャッジ用データを構築しオフラインでジャッジ改善した経験 ・Github等のツールを用いて、チームでプロダクト開発を行った経験
【MUST】 ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル開発経験 ・時系列データ解析の知識(LSTM、GRUなど) ・異常検知アルゴリズムの実装経験(Isolation Forest、One-Class SVM) ・クラウド環境での開発経験 ・IoTデータの取り扱い経験(センサーデータ、MQTTなど)
情報提供元: パーソルクロステクノロジー
14日前
・スタートアップやメガベンチャーなどの事業会社での就業経験2年以上 ・機械学習基盤(Training pipeline, Serving, Monitoring など)の構築の経験 ・Google CloudまたはAWSでのML領域の開発・運用経験 ・レコメンドシステムの開発、運用経験(toC、toB問わず) ・要件定義の経験 ・開発進行、技術的意思決定などのリード力
情報提供元: テックリーチ
15日前
・LLMを用いたプロダクトの開発を主導した経験 ・LLMを用いたプロダクト開発において定性及び定量査定を行いビジネス要件を満たすまで改善した経験 ・Python開発経験
・レコメンデーション分野(コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど)におけるプロダクト開発の実務経験 └目安直近5年で最低2年以上 └MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験 ・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング(MLOps)、精度改善、効果検証の経験 └CF(CollaborativeFiltering:協調フィルタリング)、MF(MatrixFactorization:行列分解)、DNN(DeepNeuralNetwork:ニューラルネット、深層学習)など ・ビジネス指標(CTR、CVR、LTVなど)を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、 そのためのモデル開発や各種実装経験チームまたはプロジェクトのリード経験
情報提供元: HiPro Tech(ハイプロテック)
16日前
17日前
・Rubyを用いた開発経験(5年以上) ・コードレビューの経験
18日前
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