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損しない開発!webアプリで費用対効果の良く作成します。機械学習、LLMなどもご相談可能!
【コンセプト】 必要な技術を必要なだけ ※まずは無料相談 ご状況をお聞かせください 【概要】 100万円からはじめるwebアプリビジネス! 損しない開発とは・・・ 夢を語れば予算にきりがないアプリ開発。 いきなり完璧なものを作ることももちろん可能ですが、どちらかというとビジネスではスモールスタートが大切だと考えています。 マネタイズするための最低限の機能から作成し、実際に運用しながら改善する。 それがわたしたちが提案する損をしない開発です。 【強み】 ・チームでの開発 わたし達はチームです。1人単位の人員の補充からチームでのアサイン。アプリをまるっと委託開発してほしいなど、様々なニーズにお応えできます。 ・AI搭載可能 データサイエンスチームがあり、機械学習モデル、LLM、IoTなどのニーズにも対応可能です。 ・データ分析 データを基に改善を提案することが可能です。データサイエンスチームは開発だけではなく分析も主な業務として行っています。一番はじめのどのデータを集めるのかというところから、データの収集の要件定義、データの収集、加工、データ分析基盤の構築、分析、提案までを一貫して行うことができます。 様々な分野に対応可能ですが、金融、医療、自動車、小売などに実績があります。 【おすすめ】 ・まずは低予算でスタートしたい。 ・AIを搭載したwebアプリを作成したい。 ・データ分析を行い数字を基にした改善提案がほしい。 【新規アプリ開発の進め方】 STEP① 一度オンラインでお打ち合わせをさせて頂き、弊社の紹介、貴社のやりたいことなどを簡単に聞かせてください。 STEP② 秘密保持契約を交わし、より深い話をさせて頂き要求定義書を作成します。 STEP③ 弊社からいくつかのパターンでご提案いたします。予算に合わせて開発をスタートさせましょう。 【既存アプリ開発の進め方】 STEP① 一度オンラインでお打ち合わせをさせて頂き、弊社の紹介、貴社のニーズを簡単に聞かせてください。 STEP② 秘密保持契約を交わし、より深い話をさせて頂き具体的な業務内容について話します。 STEP③ 弊社からいくつかのパターンでご提案いたします。 【AI関連の進め方】 PoCを行いボトルネックとなりそうな部分を先に潰します。 また、PoC前の要件定義で、複数の可能性を同時に探り、失敗したから終わりではなくはじめから代替案を用意して失敗しない開発を提案いたします。
国内最大手医療機器メーカー_クラウド_データサイエンスチーム所属
慶應義塾大学院でMPHとMBAを学びました。 データ解析が得意です。
kaggle master
xxx
・画像認識、音声認識のPoC経験3年、kaggleでシルバー1回
・エッジPCでの画像認識システムの構築 3年 ・エッジPCでの音声認識システムの構築 3年 ・AWS(greengrass,IoTcore,EC2)、ダッシュボード作成 1年くらい
機械学習×Pythonであなたの課題をスマー トに解決
Pythonを用いた機械学習・データ分析の実務経 験があります。過去には、画像分類 (CNN)、自 然言語処理(BERTによるテキスト分類)、教師あ り学習モデル(回帰・分類)の構築やハイパーパ ラメータ最適化、学習済みモデルのAPI化などを 担当しました。 また、PandasやScikit-learn、TensorFlow、 Py Torch、FastAPIなどを活用し、開発から運 用・可視化まで一貫して対応可能です。 特に「精度と処理速度のバランスを取るモデル設 計」「わかりやすいドキュメント化」に強みがあ ります。課題のヒアリングからPoC開発、業務導 入まで柔軟に対応します。 現在は大学で情報工学を専攻しており、学術的な 知見と実装力の両面からサポートできます。
コード・バグ修正のおすすめポートフォリオ
Difyのワークフロー作成しました
テストしました
SEOを承りました
14.フリーの iOS 用スペクトラムアナライザをリリースしました
Machine learning engineer with 5 years experience
- ML engineer - Have AWS skills - Have Backend engineering Knowledge
あれ
あ
大手企業にて開発経験15年のノウハウを生かして頑張ります
こんにちは。プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。清水と申します。 常に迅速・丁寧を心がけ、開発を行っております。 ▼可能な業務 ・アプリ開発 ・自然言語処理を用いた感情分析システムの開発 ・画像認識を用いた自動車の障害物検知システムの実装 ・推奨システムのためのユーザー行動データーの分析と機械学習モデルの実装 ▼平日の稼働時間 ・週7日、1日あたり20時間 出来る限り対応させていただきます。 ▼連絡手段 ・Chatwork、Zoomなど、柔軟に対応いたします。また、メッセージの返信は土日祝関係なく、迅速に行います。 ▼得意分野 ・AI系 ・開発業務、サーバー構築、データーベースの構築、機械学習などの知識あります ※得意分野以外でも徹底的にリサーチします。 ▼これまでの職歴など 大学卒業後は大手企業に入社。E資格を取得。 その後転職し、15年ほど、開発業務を担当していました。 ▼取得資格など E資格 G検定 AWSSAP AWS Certified Machine Learning-Specialty AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution 統計検定 LPICLv3 情報安全確保支援者 ご興味を持っていただきましたら、ご連絡ください。 どうぞよろしくお願いいたします。
大手IT企業での実務経験7年以上
## 経験した分野 データ分析歴: 7年 画像認識システム開発経験 自然言語処理研究開発歴: 9年 クラウドサービス利用歴: 7年 検索サービス開発運用歴: 5年 ## 取り組みプロジェクト例 * **電動アシスト自転車バッテリー残量予測モデル開発** * 電動アシスト自転車のバッテリー残量予測機械学習モデルを開発。特に低残量時や再充電直後の予測精度向上が課題であり、特徴量生成による改善と独自指標の設計を実施。実運用時の表示安定化のため、データ平滑化の後処理も導入。 * **OCRシステム開発と精度改善** * 文字検出・文字認識・属性分類の3モデルで構成されるOCRシステムを開発。文字検出・認識モデルでは、多様な実環境下でのロバスト性向上のため疑似データを活用し精度を改善。属性分類モデルでは、文字認識結果のノイズに頑健な特徴量を構築。 * **HR領域における人材クラスタリング手法の設計・実装** * HR領域にて、職務経歴書データに基づき、類似スキル・経験を持つ人材をクラスタリングする手法を設計・実装。 * **固有表現認識(NER)アルゴリズム開発** * 特定固有表現を認識するシーケンシャルラベリングアルゴリズムを開発。チャットボットのテンプレート登録効率化のため、テキストから質問・回答ペア等を抽出するアルゴリズムを開発中。 * **ローカル環境対応型 特許翻訳システム開発** * ローカル環境で効率的に稼働する特許翻訳システムをエンドツーエンドで開発。データ収集戦略策定、学習データ整備、アルゴリズム選定、モデル学習、評価、推論処理パイプライン設計・構築まで一貫して担当。 * **特許推薦システム開発** * 社内外組織の階層構造と多様性を考慮した特許推薦アルゴリズムを設計・評価中。推薦システムへのバンディットアルゴリズム適用も推進。 * **情報検索アルゴリズム開発(特許検索)** * 特許検索システムの情報検索性能向上を目指し、クエリ拡張や検索結果の多様性を考慮したアルゴリズムを開発中。 * **特許システムモダナイゼーション推進** * 既存特許システムの課題分析から着手し、新システムへの移行に向けた要件定義・技術選定を推進。AI駆動開発アプローチを導入し、拡張性・保守性を見据えたプロトタイプを実装中。
AI・機械学習を始め、業務効率化・自動化のことまで何でもご相談ください!
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!
4.旧Macintosh の MO(光磁気)ディスク用のドライバー・フォーマッターを開発しました
9.NTTデータ様の回線収容計算システム開発をしました
数理最適化、データ分析が得意!(データサイエンティスト)
python歴2年、数理最適化、データ分析、LLLM関連の業務に従事 Pythonを使った自動化スクリプト作成やデータ処理が可能です。 売上データをPythonでグラフ化し、簡単なレポートを作成ができます。 Python歴2年、数理最適化、データ解析、機械学習案件などを経験しました。 webスクレイピングやデータ可視化なども対応可能ですのでご相談ください。 ▼可能な業務/スキル ・ ▼資格 ・基本情報技術者試験 ・統計検定2級 ▼実績例 ・数理最適化案件(金融ポートフォリオ最適化、定修最適化、人員配置) ・研究・化学データの機械学習の適用 ※守秘義務の都合上、記載できない実績もございます。 個別にはお話できるものもございますので、ご興味を持っていただけましたらお気軽にご連絡ください。 ▼活動時間/連絡について できる限り柔軟にご対応させていただきます。急ぎの案件等もお気軽にご相談ください。 連絡は基本的にいつでも可能です。できる限り素早い返信を心がけますが、急ぎの仕事が入っている場合はお時間をいただくこともございます。 ご了承いただければ幸いです。 ▼得意/好きなこと ・数理最適化 ・データ可視化 ・機械学習案件 ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。 どうぞよろしくお願いいたします!
オーストラリアの名門大学でサイバーセキュリティ×AI専攻修士課程修了
私は、機械学習・データ自動化・サイバーセキュリティに情熱を持つITエンジニアです。大学でコンピュータサイエンスを学び、卒業後は大規模データの管理・分析や業務プロセスの自動化に携わり、部門の業務効率化とデータ精度向上に貢献しました。現在はUniversity of Technology Sydneyで情報技術修士課程を履修し、AIとセキュリティの融合領域を研究しています。修士研究では、Autoencoderを用いたAIベースの侵入検知システムを開発し、ドローンネットワークにおける異常検知を実現しました。また、AWSを活用したクラウド構築、Python・Java・C++による開発、データ可視化、脆弱性診断など幅広いスキルを保有しています。英語(IELTS 6.5)と日本語のバイリンガルとして、国際的なチームでの協働やリモート環境での開発にも対応可能です。今後はAIとサイバーセキュリティの知見を活かし、革新的で安全なデジタルソリューションの提供に貢献したいと考えています。
あなたの想像を、形にします
職種・スキル データサイエンティスト | 機械学習エンジニアリング | バックエンドエンジニアリング プロフィール文 機械学習と画像解析を専門とし、AzureとPythonを中心にデータ活用とAIソリューションの設計・実装を行っています。 これまで4年間、クラウド環境におけるデータ分析基盤やAIモデルの開発・運用を経験し、スケーラブルなマイクロサービス型バックエンドシステムの構築にも携わってきました。 得意分野 RAGパターンの実装とLLM統合(LangChain, OpenAI API, ベクトルDB 等) 機械学習モデルの設計・実装(Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow 等) 画像解析・コンピュータビジョン(OpenCV, YOLO, Azure Cognitive Services 等) Azureを活用したクラウドAI基盤構築(Azure Functions, Azure SQL, Cosmos DB 等) スケーラブルなバックエンド開発(REST API, FastAPI, Flask, マイクロサービス設計) 提供できること データ分析・予測モデルの開発 画像認識や異常検知などのAIソリューション構築 クラウドを活用した効率的なシステム設計 API開発やバックエンドシステム構築
MLエンジニア
データサイエンス/機械学習エンジニアリング歴 8年
機械学習だけでなくアプリ開発やクラウド操作なども行えます
私は、ベンチャー企業においてデータサイエンティストとして約2年間の実務経験を積んでおります。社員数の少ない環境の中で大きな裁量を持ち、学生ながら、幅広い業務に携わってまいりました。具体的には、Dataikuを活用したMLOpsの構築、RAGの開発、クラウド環境の運用、データ分析、機械学習を用いたアプリ開発など多岐にわたるプロジェクトを担当してきました。 ▼可能な業務/スキル ・AI開発 ・アプリ開発 ・クラウド構築 ▼資格 ・Google データアナリティクス プロフェッショナル認定証 ・Google Cloud データアナリティクス プロフェッショナル認定証 ・G検定 ▼実績例 ・飲食店の経営分析 ・広告の効果検証 ・ECサイトの売上分析 ・カスタマーコールセンターのRAG開発 ・議事録自動作成 ・Dataikuを用いたMLOps構築と運用
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