機械学習エンジニア × 高単価の案件

LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（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）での開発経験。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方

・JavaまたはKotlinを使用した開発経験（3年以上） ・Reactを用いた開発経験（2年以上） ※いずれも補助なしで自走して実装できるレベル ・設計〜リリース〜運用まで一貫した開発経験 ・DDDを用いた開発経験 ・生成AIを活用した開発経験 ・GitHub等を利用したチーム開発経験

・RAG、AIエージェント関連の知識と実務での開発経験 ・顧客データの分析経験（設計〜検証計画の立案・実行まで） ・顧客課題に基づいた技術的ソリューション提案の経験 ・チームでのプロジェクト推進・協働経験

・RAG、AIエージェント関連の知識と実務での開発経験 ・顧客データの分析経験（設計〜検証計画の立案・実行まで） ・顧客課題に基づいた技術的ソリューション提案の経験 ・チームでのプロジェクト推進・協働経験

機械学習を用いた予測モデル（特に時系列予測）の開発・実装経験（3年以上） Python を用いた高度なデータ分析スキル ・ライブラリ：pandas, NumPy, scikit-learn, Prophet など ・深層学習フレームワーク：PyTorch または TensorFlow の利用経験 SQL を用いた大規模データセットからのデータ抽出・前処理経験 クラウドプラットフォーム（AWS / GCP / Azure いずれか）上でのモデル開発・運用経験 ビジネス課題を理解し、データドリブンな解決策を提案・実行できる能力

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 ・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 ・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 ・月に一回出社できる方（遠方の方は交通費負担あり）

・平日日中の週3（できれば週4以上）以上の稼働 ・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 ・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 ・PoC経験はNG ・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（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング） ・MF（Matrix Factorization: 行列分解） ・DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習） ・Transformer系（BERTなど） ・Two-Tower ・Wide & Deep GNN（グラフニューラルネット）

・LangChain/LangGraph を用いた開発の実務経験 ・RAG設計・チューニング経験 ・Python （FastAPI など）によるバックエンド開発と Docker／CI CD 運用 ・曖昧な要求を仕様・工数・コストに落とし込み、実行計画を提示した実績 ・生成結果を評価指標で定量化し、改善サイクルを自走した実績 ・Git を用いたチーム開発

・予定されている業務内容の対応が可能な方 ・Pythonを用いた開発経験2年以上 ・画像認識、OCR、LLMに関する知見と開発経験（プロンプト設定レベル） ・AIエンジニアとしての実務経験1年以上

・LangChain/LangGraph を用いた開発の実務経験 ・RAG設計・チューニング経験 ・Python （FastAPI など）によるバックエンド開発と Docker／CI CD 運用 ・曖昧な要求を仕様・工数・コストに落とし込み、実行計画を提示した実績 ・生成結果を評価指標で定量化し、改善サイクルを自走した実績 ・Git を用いたチーム開発

・Python/TypeScript等でのWebアプリケーションまたはバックエンド開発経験 ・OpenAI API等のLLMを活用した開発経験（ChatGPT / Claude / Gemini など） ・プロンプトエンジニアリングの基礎知識 ・REST APIや外部サービスとの連携経験 ・Gitを用いたチーム開発の実務経験 ・AWSの基本的な知見とIaCの実務経験

・最適化や機械学習に関する開発経験 ・システムロジック開発経験 ・Pythonによるアルゴリズム構築経験 ・アルゴリズムのモジュール化経験

・最適化や機械学習に関する開発経験 ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験 ・ロジックを実行するシステムの開発経験 ・Pythonによるアルゴリズム構築経験 ・アルゴリズムのモジュール化経験 ・チームでの開発実務経験 ・テクニカルドキュメント作成能力

・最適化や機械学習に関する開発経験 ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験 ・ロジックを実行するシステムの開発経験 ・Pythonによるアルゴリズム構築経験 ・アルゴリズムのモジュール化経験 ・チームでの開発実務経験 ・テクニカルドキュメント作成能力

・最適化または機械学習に関する開発経験 ・業務フロー整理や顧客ヒアリング経験 ・ロジックを実行するシステムの開発経験 ・Pythonによるアルゴリズム構築経験 ・アルゴリズムのモジュール化経験 ・チームでの開発実務経験 ・テクニカルドキュメント作成スキル

・最適化／機械学習の開発経験 ・顧客ヒアリング経験（業務フロー整理含む） ・Pythonによるアルゴリズム構築経験 ・モジュール化／チーム開発経験 ・テクニカルドキュメント作成スキル

・LangChain/LangGraph を用いた開発の実務経験 ・RAG 設計・チューニング経験 ・Python （FastAPI など）によるバックエンド開発と Docker／CI CD 運用 ・曖昧な要求を仕様・工数・コストに落とし込み、実行計画を提示した実績 ・生成結果を評価指標で定量化し、改善サイクルを自走した実績 ・Git を用いたチーム開発

・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）

生成AIおよび機械学習に関する幅広い知識（技術・活用動向を含む） 業務アプリケーション活用に関する知見 部門ヒアリングを通じた業務理解とアイデア創出力

Pythonを用いた機械学習関連の実装経験のある方 重視するマインドセットを身に着けられる方 重点スキルの半数以上の項目について自走でき、それ以外の項目もサポートが取り組める方 重点スキルのいずれかに高い専門性を持ち、開発をリードできる方 AIの最新情報への感度を高め続けられる方

・Pythonを用いたモデル開発経験 ・テーブルデータを用いたデータ分析経験 ・データサイエンティストとして問題設定から従事した経験 ・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系の修士号または博士号、もしくは同等の実務経験 ・機械学習／ディープラーニング／自然言語処理に関する研究開発経験（1年以上） ・Python/C/C++でのプログラミング経験（2年以上） ・コンピューターサイエンス分野全般を広く学習し業務に応用する姿勢

・Pythonを用いたモデル開発のご経験 ・テーブルデータを用いたデータ分析のご経験 ・データサイエンティストとして、分析の問題設定から従事されたご経験 ・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系のカリキュラムを有する領域の修士号もしくは博士号、または※同等の実務経験があること ・コンピューターサイエンス分野全般を幅広く学習し、業務に積極的に応用する姿勢を有すること

以下のいずれか、または複数の実務経験をお持ちの方を求めています。 ※いずれかがあり、いずれかは趣味レベルでもご検討可能です。 ・動画生成AIモデルのファインチューニング経験・実績 ・画像生成AIモデルのファインチューニング開発・実績 ・ControlNetのファインチューニング開発・実績 ・LoRA、ComfyUIの利用経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・AI画像・動画生成に関する最新の技術トレンドへの理解

・機械学習を活用した実務でのプロダクト開発・運用経験2年以上 ・機械学習モデルを用いた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、効果検証の実務経験 • Pythonを使い、自力でモデルの実装、特徴量エンジニアリングや前処理、性能評価まで一貫して対応可能なソフトウェア開発スキル ・機械学習系ライブラリの利用経験 ・保守性・拡張性を考えたコード設計やデータ設計能力 ・AWSやGCPなどクラウド環境を利用したMLモデルの開発・運用経験 ・クラウド上での開発経験は必須（GCP Vertex AI, AWS SageMaker, BigQuery MLなど） ・SQLを用いたデータ処理や分析

・業務要件詰めるところからRAG実装できる方（RAG導入の経験1年以上） ・ビジネス視点・課題発見力 　　-組織の課題を正しく抽出し、AI 活用の優先度や期待効果を見極めるスキル 　　-ビジネスインパクトや実現可能性を基にユースケースを選定し、KPI を設定できる能力 ・データ要件定義（必要なデータの所在や品質を把握し、活用計画を立案するスキル） ・RAG環境構築およびチューニング

・RAG導入の経験1年以上 ・その他領域含めご経験が豊富な方（年代は30〜59歳が理想です）

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・時系列予測のご経験 ・Prophetのご経験

・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価 ・最適化理論とアルゴリズムの理解 ・機械学習モデルの開発 ・ディープラーニングを含むモデルの実装 ・データパイプラインとモデルの運用自動化 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Webアプリケーション開発経験3年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 ・トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) ・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

データサイエンティスト／PM／コンサル ・データレイク構想における課題抽出、整理、アプローチ支援、課題管理 ・データ分析仮説策定 ・データ収集、前処理、データ分析、レポーティング ・企画～要件定義設計～開発～単体テスト～品質調整 ・プロジェクトの進捗/課題管理、ベンダーコントロール、資料作成 ・ツールの導入選定 ・AIの要件定義、開発