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【機械学習エンジニアorデータサイエンティスト】地方可!フルリモート/AI関連PJ/Azure Open AIやAmazon Bedrock案件・求人

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【Python/GCP】AIプロダクト開発案件・求人

Next.js、NextAuth.jsを用いた開発経験 TypeScriptを用いたUI開発経験 Reactを用いた開発経験 OpenAPI/Swaggerを用いた開発経験 Python、FastAPIを用いた開発経験 PostgreSQLのご経験 GCP上での開発経験 GCPを持ちいたプロダクト開発にインフラメンバーとして参加されたご経験 クラウド上での構築に必要なコーディングスキル

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Saas

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【Python/JavaScript】AIシステム構築支援案件・求人

・python、JaveScriptを用いた実装経験 ・基本的なシステム開発の設計~試験までの実務経験 ・アプリケーション(フロントエンド、及びバックエンド)の開発知識 ・なにかしらのAI PJ経験

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東京都

麻布十番

サービス

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【Python】画像/動画生成AIのファインチューニング案件

・画像生成AIモデルのファインチューニング開発経験 (ControlNet / LoRA / ComfyUIの経験) ・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・興味

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【Python】生成AIのWebアプリ開発案件・求人

・生成AIを用いたWebアプリケーションの開発経験 ・Pythonを使用した開発経験 ※フロントエンドはstreamlit、バックエンドはFastAPIでどちらもPythonによる開発・対応が出来る方

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八丁堀

保険

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【Python/React】薬局ダッシュボードの画面・機能開発案件

・Pythonを利用した開発経験(目安:2年以上) ・Webアプリケーションの開発経験(目安:5年以上) ・AWS/GCP/Azureのいずれかを利用した開発・運用経験 ・複数人でチームを組みサービス開発をした経験 ・RDBMS / NoSQLの知識・設計の経験

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医療・福祉

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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 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

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    AIエンジニア

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    【Python/SQL】AI関連プロダクトの機械学習案件

    ・Python, SQLを用いた開発経験 ・ライブラリ/フレームワークの使用経験: ・AWS, RDS, OpenSearch環境でのシステム開発(API開発)経験 ・コサイン類似度の理解と実装経験 ・データ前処理や特徴量エンジニアリングの経験 ・統計学、線形代数、最適化理論の理解 ・Git、JIRAなどの使用経験

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    AIエンジニア

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    【Python】VertexAIパイプラインの改修案件

    ・Pythonによる機械学習の経験

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    【Python】VertexAIパイプライン改修案件

    ・Pythonによる機械学習の経験

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    【Python】AI関連プロダクトの機械学習案件

    Python, SQLを用いた開発経験 ライブラリ/フレームワークの使用経験: AWS, RDS, OpenSearch環境でのシステム開発(API開発)経験 コサイン類似度の理解と実装経験 データ前処理や特徴量エンジニアリングの経験 統計学、線形代数、最適化理論の理解 Git、JIRAなどの使用経験

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      #即日参画可能

      東京都

      通信

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      140時間 ~ 180時間

      実装
      テスト
      案件詳細

      既存の人事データ(テーブルデータ)とSlackの会話ログをAI化していくプロジェクトです。 【業務内容】 ・プロジェクトを進めるために必要となるデータの前処理、機械学習モデルの実装・学習・評価 ・学習済みモデルを利用したモジュールの開発(Pythonの関数の形にしてまとめる程度) ・学習済みモデルやLLMを活用した人事配置アルゴリズムの検討及び実装(アルゴリズムの設計に関してはお客様側で主に担当するが、積極的な議論への参加を望む) ・OpenAIのLLMを使ったことがある人。(RAGを使った事なくても良いが言葉や内容を知っているレベルは期待)

      必須要件

      ・LLMのモデルを組む。GNN(グラフニューラルネット)が理解がある ・総務人事部のデータが汚いので前処理にかなり時間が必要。データ前処理ができる。 ・人事部のデータを使ってPytochを使って実装できる ・OpenAIのLLMを使ったことがある人。(RAGを使った事なくても良いが言葉や内容を知っているレベルは期待) ・Pythonの関数が作れればOK。フロントバックエンドは、他エンジニアに任せられる。

      精算基準時間

      140時間 ~ 180時間

      参画時期

      2024/08

      勤務時間

      9:00~18:00

      出社頻度

      フルリモート

      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

      2025/06/14 17:00:00

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