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「自己紹介」をご覧いただきありがとうございます。 ビジネスの成長に欠かせなくなったITシステムですが、開発にあたって「お悩み」のことがありませんか? ✅「新規ビジネスのためのWebサービスを立ち上げたいけど、どの開発会社に委託したら良いの?」 ✅「Webサービスの漠然としたイメージはあるけど、ビジネスとして形にする方法が分からない…」 ✅「ユーザー数が順調に伸びてきたけど、商品ページの表示や検索が重くてクレームが多く、サービスの品質が下がってる…」 ✅「Web開発案件が増えてきたけど、要件定義や設計できる人間がいない…」 これらのお悩みに「システム開発歴30年」の経験を活かして、お客さまのお役にたてるよう、誠心誠意努力してまいります。 【お役に立てるスキル】 <PM系> ・プロジェクトマネージャー(PM/PMO) ・開発上流工程支援(要件定義/システム仕様等) ・Webディレクション ・プロダクトマネージャー(PdM) <開発系> ・B2C型Webサービスの開発(PHP/Laravel) ・データベース設計/構築(Oracle/MySQL) ・サーバー環境構築及び運用(AWS/Xサーバー) ・サイト高速化 <品質管理系> ・品質保証スキーム導入 ・テスト工程サポート(テスト計画/テストケース作成等) 【実績】 ・「クラウドワークス」にて「受注実績:23件(※全て最高評価)」達成 ・多数のITシステムPJのPM/PL歴 ①大手ネット銀行システム(9年) ②ペイメント系(キャッシュレス決済プラットフォーム)(3年) ③大手ゲーム会社のIoT/POSソリューション(2年) ④「QR決済(PayPay/楽天ペイ/LINE Pay等)」サービス導入(2年) ⑤一部上場ソーシャルゲーム企業にてモバイル公式サイト/アプリの開発(4年) ※守秘義務のある職務開発中心のため、詳細の記載を控えております 【作業時間帯】 ・平日:3~5時間 ・休日:15~20時間 【ポリシー】 ・納期厳守 ・丁寧で密なコミュニケーション 【資格】 ・高度情報処理(ソフトウェア開発技術者) ・ORACLE MASTER ・インターネット検定 .com Master★★ ・JSTQB認定テスト技術者試験 ・金融コンプライアンス・オフィサー(2級) ・TOEIC (Score:815) もしご興味を持っていただければメッセージお気軽にご連絡をお願いします!
プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 maruyamaと申します。 機械学習、ディープラーニングの勉強中の身ではありますが、レタッチ作業の効率化ツールの開発、GASを利用した自動化等をやっています。製造業での開発、工程改善経験を活かして、何でもチャレンジしていきたいと思いますので、何でもご相談頂ければと思います! 以下に経歴や可能な業務などを記載しておりますので、ご覧ください。 【経歴】 2009年~2020年:大手電機メーカーに入社し、太陽電池モジュールの技術開発に従事。2017年から3年間、アメリカに駐在。 2020年~2023年:自動車関連の合弁会社に出向し、車載リチウムイオン電池の製造工程改善を担当。 2023年~2024年:化学メーカーに転職し、再び太陽電池モジュールの技術開発に携わる。 2024年~現在:プログラミングスクールで研修を受けながらフリーランスとして活動中。農業研修を開始予定(3月~)。 【現在の業務内容】 ・機械学習、もしくはディープラーニングを使った写真レタッチ作業効率化 【可能な業務】 ・GASを利用した自動化(スプレッドシート/Gmail/フォーム等) ・AI関連 ・画像解析 ・機械学習による分析など ・ディープラーニングによる画像解析、画像処理など ・AIチャットボット ・Tableau ・工場のプロセス改善、不良解析、工程品質管理ツール導入など 【開発言語】 ・Python ・HTML/CSS ・JavaScript 【稼働時間】 平日は3時間程度で在宅ワークをお受けしております。 近場なら出勤も可能です 【私事ですが】 プログラミングを学びつつ、農家を目指して研修中です。 将来的には農家をやりつつ、フリーランスでのプログラミングのお仕事をやっていきたいと考えています。もちろん、農業に関するお仕事(特にIT技術の導入など)も大歓迎です! 最後に、納期を守ることはもちろん、丁寧なコミュニケーションを心がけております。 ご連絡いただければ、すぐに対応できる態勢を整えておりますので、どうぞよろしくお願いします!
はじめまして。「Kei|機械学習(NLP)エンジニア」です。 テキストデータを扱う自然言語処理(NLP)と、大規模言語モデル(LLM)の活用を得意としています。 世界最大級のデータ分析コンペティション「Kaggle」のNLPコンペで銅メダルを獲得しており、特に教育データやコメント・レビューなど、人間の考え方や誤解が現れるテキストの解析を専門にしています。 具体的には、 ・ルール違反検知やスパム判定などのテキスト分類 ・口コミ・投稿の感情分析やモデレーション支援 ・生徒の誤答データから誤概念(ミスコンセプション)を推定するモデル構築 ・LLMや埋め込み(Embedding)を用いた類似度検索・マッチング といったタスクを中心に実績があります。 要件整理からデータ前処理、モデル設計・学習、評価指標(MAP@K・ROC-AUC など)の設計まで一貫して対応可能です。 「このデータで何かできるか相談したい」といった段階からでも歓迎ですので、まずはお気軽にご相談ください。
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