案件詳細: AI研究者の指示に従って改修・パラメタチューニング改修・パラメタの組み合わせごとの学習および推論実行推論結果(精度)の整理および考察、さらに結果比較
必須要件: AIに関する研究論文を読める(日本語、英語) Linux環境での作業経験 Pythonによる開発経験 PyTorchの使用経験、またはPyTorchの習得意欲要求事項を理解し、1人称で作業ができる以下いずれかの経験(1つ以上必須) 自然言語処理 Hugging Faceのライブラリ、Transformers の使用経験 LLMの学習、LoRAを使ったファインチューニングの経験
尚可要件: Hugging Faceのライブラリ、Transformers の使用経験 LLMの学習、LoRAを使ったファインチューニングの経験
開発環境: Linux Python PyTorch
精算基準時間: 140時間 ~ 180時間
参画時期: 2025/10
勤務時間: フル稼働
出社頻度: 出社リモート併用
面談回数: 2回
商談方法: オンライン
PC貸与: 未設定
服装規定: 未設定
最終更新日時: 2025/08/25 11:00:32
この案件のおすすめポイント: AI技術の進化は目覚ましく、その中でも生成AIは新たな可能性を秘めています。本案件は、最先端のAI研究に触れながら、生成AIのアルゴリズム改善に貢献できる貴重な機会です。研究者との協働を通じて、AI技術の深い知識と実践的なスキルを習得し、自身の市場価値を高めることができるでしょう。

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【Python/SQL】ECサイトのデータ分析エンジニア案件

SQLのデータベース開発経験

500,000〜550,000

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【Python】AI研究開発案件

LLMの経験2年以上もしくは生成AI関係の案件に携わった経験2年以上

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【VBA/GAS/Python】社内IT業務案件・求人

・VBAまたはGoogle Apps Script(GAS)などのスクリプト、もしくはPythonの開発経験

〜670,000

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140時間 ~ 180時間

Python

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AI開発者、AI提供者としての経験もしくはそれに準ずるご経験。経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」 P.6　参照 https://www.meti.go.jp/press/2024/04/20240419004/20240419004-1.pdf PythonなどによるWebシステム開発経験3年以上外部設計書などドキュメンテーション能力ユーザーと対話し、要件を整理、及びUI/UXの改善したご経験

〜670,000

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【Python/Django】生成AI PoC開発/Webアプリ保守案件・求人

・Python開発スキル・Djangoを用いたWebフレームワークを用いたバックエンド実装経験・生成AIプロジェクトに関する基本的な理解と使用経験・技術検証調査、技術検証等の報告書作成経験・設計方針の検討や社内共有に必要な日本語でのドキュメント作成・技術対話能力

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Saas

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160時間 ~ 160時間

Python

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【Python】生成AIのアルゴリズム改修案件・求人

・AIに関する研究論文を読める(日本語、英語) ・Linux環境での作業経験・Pythonによる開発経験・PyTorchの使用経験、またはPyTorchの習得意欲・要求事項を理解し、1人称で作業ができる・自然言語処理、Hugging Faceのライブラリ、Transformers の使用経験、LLMの学習、LoRAを使ったファインチューニングの経験のいずれか

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品川シーサイド

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140時間 ~ 180時間

AIエンジニア

【Dify/n8n】AIエージェント開発案件

・Difyやn8n等を用いて業務を効率化した経験・外部のAPIをツールに落とし込んでプロダクト開発を行った経験・業務要件定義の経験（ビジネス部門との折衝・要件落とし込み）・エンジニア経験3年以上

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Saas

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AIエンジニア

【Python】生成AIのアルゴリズム改修案件・求人

・AIに関する研究論文を読める(日本語、英語) ・Linux環境での作業経験・Pythonによる開発経験・PyTorchの使用経験、またはPyTorchの習得意欲・要求事項を理解し、1人称で作業ができる・以下いずれかの経験(1つ以上必須) ・自然言語処理・Hugging Faceのライブラリ、Transformers の使用経験・LLMの学習、LoRAを使ったファインチューニングの経験

〜750,000

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品川シーサイド

WEBサービス

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140時間 ~ 180時間

AIエンジニア

【Python】機械学習エンジニア/レコメンド案件

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）

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渋谷

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140時間 ~ 180時間

AIエンジニア