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ご覧いただき、ありがとうございます。 伊藤 誠二と申します。 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】 ・中央大学 理工学部 卒業 ・中央大学 大学院 卒業(修士号取得) ・大手上場 半導体メーカーでソフトウェア開発のプロジェクトマネージャーを7年間歴任 ・2022年にAIシステムの開発者として独立(「技術で人類を幸せにする」ために活動中) 【資格】 ・TOEIC:770 【可能な業務】 ・LLM(ChatGPT)や自然言語処理を利用したAIシステム開発 ・WEBスクレイピング・データ収集 ・データ解析・統計分析 ・業務効率化システムの開発 ・試作システムのお試し開発 ・DXや経営改革のコンサルティング などをお引き受け可能です。 【開発言語】 ・Python(Django, FastAPI, Flask) ・フロントエンド開発(HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap) ・バックエンド開発(AWS, Linux(VPS)) ・ChatGPT, OpenAI API, LangChain, Claude, Dify 【稼働時間】 週20時間程度の在宅ワークをお受けしております。 納期を守ることはもちろん、丁寧でスムーズなコミュニケーションを心がけております。 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!
Python歴が約7年で機械学習のPoCおよびシステム開発の経験があります。 AWS歴は約半年で各種マイクロサービスを組み合わせた社内プロダクトの開発をしています。 AWS CDK(TypeScript)によるIaC化の経験およびGitLab RunnerによるCI/CDに関する知見もあります。 最近はLLMを用いた社内チャットツールのプロダクトを開発しています。 またチームマネジメントの経験もあり、3,4人チームでの開発リーダーとして技術選定やタスクマネジメント、スケジューリングなどの各種調整もできます。
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
Python歴は5年ほどと長くないですが、大手メーカーでは30年ほどC言語を用いた開発に携わってきました。 趣味で、カメラマンとしてポートレート撮影もしていて、撮影関係の経験もあります。
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。
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## 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。
大学卒業見込の21歳です。どんな仕事も堅守に遂行します
【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。
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
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。
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
<可能な業務> ・Python や AI を用いたタスク全般 ・Webサイト,アプリ開発 <資格> 応用情報技術者 (関係ありませんが) TOEIC 895点 研究や個人開発において、多様なシステムやツールを自ら設計し、実際に動く形へとまとめ上げてきました。 Pythonを活用した画像処理や機械学習モデルの構築、複数カメラ映像を扱う処理系の実装、pandasを用いたデータ整理や分析パイプラインの構築など、幅広い技術領域を経験してきました。 また、Web技術にも取り組み、JavaScriptを用いたWebページ作成や外部サービスとのAPI通信処理を実装し、サーバ運用やドメイン管理まで一連のセットアップを自ら行ってきた経験があります。
大手メーカの研究開発部門で20年以上、画像認識の研究開発エンジニアとして働いています。 ★スキル ・プログラミング(C++, C言語, Python) ・画像処理 ・画像認識(DeepLearningモデル開発・システム開発) ・データ分析 ・プロジェクトマネージメント ★職務経験 ・組込開発(デジカメ/ビデオカメラ) ・官公庁向けシステムの要素技術(ライブラリ)開発 ・病院/ドラッグストア向けシステムの要素技術(ライブラリ)開発 ・SaaS サービスシステム向けの要素技術(ライブラリ)開発 ★保有資格 ・ITパスポート試験 ・基本情報技術者試験 ・応用情報技術者試験 ・AWS certified Cloud Practitioner ・AWS certified AI Practitioner ★活動時間 ・平日:19:00 以降、金曜日は午後(時間があれば) ・休日:午前中 ★その他 ・不明点があれば頻度高く、コミュニケーションを取らせて頂きます。 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!
あ
- ML engineer - Have AWS skills - Have Backend engineering Knowledge
・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
xxx
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