Pythonのインフラ・データベースエンジニアをフリーランス個人へ依頼・外注 3ページ目

たくじろう (takunishimu)

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データサイエンス・コンサルの両方を経験したプロが実ビジネスに役立つ分析を行います

30日前以上 対応可能です

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私の強みは、ビジネス視点を取り入れたデータ分析を行うことができることです。ITの世界では、しばしば技術を用いることが目的化し課題解決に繋がらないということが起こります。データサイエンティスト、ビジネスコンサルタントとしてのインターンの経験をもとに、ビジネス課題を解決するデータサイエンスを行うことができます。

<テクニカルスキル>
・Python 歴5年
- pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、pytorch
テーブルデータの整形から、意思決定につながる可視化、さらに機械学習や深層学習を用いた分析を行うことができます。

・AWS 歴3年
- lambda、EC2、ECS
Webアプリのデプロイ、そのインフラの構築を行うことができます。

Michael Takeda 工学博士 (takedatmh)

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Python, AI, 統計, クラウド環境構築(AWS)

30日前以上 対応可能です

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エンジニア歴18年
2005年から大手SI企業のR&D部門や、GAFA系企業のITコンサル部門などのIT企業にて働き。現在はフリーのエンジニア、コンサルタント、大学非常勤講師として活動中。
2021年にMBA取得
2022年に工学博士（人工知能、統計、ソフトウェア工学)を取得。国際学会発表、学会誌掲載論文多数。

アプリケーション開発、AIのモデル開発、AWS環境構築、ITプロジェクトマネージメントまで、IT関連の仕事であれば幅広く対応可能です。英語もビジネスレベルで使えるので、英語対応や翻訳が必要な仕事も対応可能です。

可能な業務/スキル
・プログラム:
Python, Java, Javascript(React, Typescript), SQL, Terraform, Cloudformation, CDK, Ansible
・AI :
Pytorchを利用したDeep learningやGraph Neural Network実装
Rを用いた統計/AI解析、AIMLモデル設計、数理モデル設計
・生成AI(ChatGPT, Claude)：
Langchainを用いたLLMアプリケーション実装(Python),
LLM Fine Tuning, RAG構築
・クラウド：
AWS (Professional Solution Architect, Professional DevOps, Machine Learningなど資格保有)
・言語：
日本語(ネイティブ)
　　　英語(ビジネスレベル)
　　　通訳業務も可能
・ITプロジェクトマネージメント：
　　　PMP保有

実施例
・AWS環境の設計構築:電力グリッドシステムの大量トラフィック処理用のサーバレスシステム構築
・IT企業の技術武録執筆
・AWSを利用したウェブアプリケーション開発
・システム開発研修、ハンズオンとレニーング
・AIに関する研修、ハンズオントレーニング
・データベース構築研修、ハンズオントレーニング

toshioku2 (toshioku2)

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大手メーカーにてエンジニア、マネージャー職。分野は組み込み、開発環境、データエンジニア。

30日前以上 対応可能です

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soc開発
開発環境構築と運用
データエンジニアリング

Furukawa (tsfurukawa)

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ソフトウェア開発や機械学習に関して知見があります。

30日前以上 案件によります

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以下の経験があります。
・サーバー機能開発
・管理ツール作成
・業務効率化やRPAに関する開発
・機械学習に関する実験と開発
・自然言語処理に関する実験と開発

スキル（主なもの）
・使用言語: Python, Ruby (Rails), PHP, Rust
・使用ミドルウェア: Docker
・使用インフラサービス: AWS, GCP

実績例
・RPAによるサーバー費用および人件費の削減
・データ管理ツール、BIツールのリリース
・機械学習、自然言語処理に関するPoC
・自然言語処理を使ったAIサポート機能のリリース
守秘義務の都合上、抽象化して記載していますが、個別にはお話できるものもございます。

活動時間
正社員としての業務がありますが、フルフレックスのため、平日昼間でも対応可能です。

本人確認済み

デーツ (wombat2)

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フロント・バック・インフラから機械学習まで。米国Top3MBA保有、ビジネス視点で取り組みます

30日前以上 対応可能です

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「フロント・バックエンド・インフラを一貫して構築・運用」と「統計・機械学習を用いた分析・運用」の両方を遂行することができます。米国Top3のMBAを取得しており、ビジネスゴールを達成するためのシステムを意識して取り組むことができます。

チーム構成とシステムの全体像を捉えながら、目的達成のために主体的に取り組むことを心掛けております。プロジェクトはプレイングマネージャーとしての稼働が主でしたが、一部ファンクションを担うこともできます。技術選定や管理だけでなく、初期設定からMVP構築・チームのボトルネックになっている箇所の解消・一部担当など、フロントとバックの両方で実際に作業することができます。

行動分析やユーザーインタビュー、マーケティングとの連携等も経験したことがあり、ビジネスとエンジニアリングをつなげる役割を担うことができます。KPI改善のためABテストを組み込んだシステムを構築・評価し、システムが会社のゴールに貢献できることを心掛けます。また、香港で6年勤務しており、英語環境に問題ありません。

mamiruco (mamiruco)

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https://mamiruco.com/about-me/

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Skills & Certificate

– Programming (Python, Java, PHP, JavaScript and SQL)
– Deep Learning, Machine Learning, Statistics
– Marketing, Business Administration
– Japanese(native), English(B2)

– 宅地建物取引士(Japan)
– 1級小型船舶操縦免許(Japan)

Carrier

2001

I released a shareware for teachers of Windows users in Japan when I was 13 years old. My journey began.

2012

I released applications for iOS, Android.

2013 – 2018

I worked at NTT Solmare as one of the members of software engineer.
I developed games for iOS.
And I learned how to analyze data of user’s behavior with Machine Learning.(Python on Jupiter notebook)

2018 – now

I have been working at a real estate company as a full-stack engineer.
I developed a system like phone-call and customer-management-system for my company by myself. （ubuntu on

yamaoka (peach_06)

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メーカーで3年機械学習エンジニアとしてデータ解析、内製AIの作成を行っていました。

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機械学習エンジニア歴3年

ホームページ、データサイエンス、VBA (yoshidadataoffice)

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ホームページ、データならヨシダ

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VBAでの開発、保守:3年
Python学習機関卒業
ブログ型ホームページ作成

〇可能な業務
Excel、Accessツール作成、保守
データ分析、画像識別
Boxの運用、保守
ホームページ作成
簡単な電気工事

〇資格
BCP
第二種電気工事士
E資格
玉掛け、クレーン

〇実績
某インターネットプロバイダーで顧客情報を元にハガキの宛名自動割り当てツールやコールセンター対応履歴の作成簡略ツールの作成、保守

Boxを使った円滑なファイル共有、外部コラボレーション

鋳造業での製造経験
そのため玉掛け、クレーン資格所有
ものづくりのある程度のプロセスを理解

〇データサイエンス、ホームページ以外でもお力になれる案件あれば積極的に請け負いたいと考えています。
すこしでも興味ございましたらご連絡ください。

T (mizuno_takaaki)

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こんにちは

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さようなら

Katsura (katura_1974)

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簡単なアプリ開発から，難易度の高いデータ解析まで幅広く，適正価格で対応します．

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略歴：国内最大規模の企業にて研究職に１５年間従事．その後，ベンチャー企業で新事業開発，データ解析の責任者として５年間働き，現在は都内の私立大学で教員として働いています．
経験値：プログラミング歴は40年です．言語は問いません（特に最近は）．時系列データ解析に強みがあります．
人柄：温厚です．

受注について：
コンピューターの分野に全く詳しくない方に対して，初めから満額の提案をしてしまうと，出来上がったものに齟齬が生じてしまうことは一般的です．ですので，スモールスタートを基本としています．例えば50万円で作りたいというイメージを持たれている方には，5万円程度で簡単なシステム構築を提案し，納品後にテスト運用していただきながら，本開発の仕様を具体化する流れがベストだと考えております．最近はスピーディーに開発するためのツールが多くありますので，多くのご依頼は最初のスモール開発で事足りてしまいます．ですので，スモールスタートでまずはお試しいただくことをつよくお勧めします．

ビーノさん (go432500)

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大学院で言語処理をやっていました。現在は採用などもやっており、コミュニケーションは得意です！

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■大学院では自然言語処理をやっておりました。
■前職ではセキュリティソフトの自社開発に携わっておりました。（勤務年数2年半）
　・メールセキュリティソフトウェア開発
　・標的型攻撃メールの発見アルゴリズムの開発
　・インターネットブラウザのログ解析
　　・ログ解析結果を用いて、新サービスの企画
　・使用言語、フレームワーク：C++、C#、Python、Laravel
■現職ではセールスエンジニア、エンジニアの採用などをやっております。（勤務年数4年）
　・時系列データの解析
　・DX関連の企画
　・エンジニアの採用
　・使用言語、フレームワーク：Python
■趣味で競馬の予測AIを開発しました。
　・コミケでAIの作り方を本にして売りました。
　・使用言語、フレームワーク：C++、Python、fultter

Shuta (cleanweb)

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情報系修士→大手ITベンダーを経てフリー。機械学習・ Web プログラミングが可能です。

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Python, Ruby, SQL, ShellScript, JavaScript (TypeScript/Node.js) を主に使用します。データサイエンスで修士を取得しており機械学習についてキャッチアップを続けています。データ活用に関わることが主力領域ですが、AIスタートアップでの経験からフルスタックな動きが可能です。

frsk5846 (frsk5846)

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Kaggle Master、上場企業での機械学習・データサイエンス業務に3年従事しています

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上場企業にて機械学習・データサイエンス業務に3年間従事しています。またGoogle子会社が運営する世界最大の機械学習コンペティションプラットフォーム、KaggleにてMasterの称号を保持しており、日々データ分析やプログラム実装などのスキルを高めています。データ分析や予測モデルの構築、また構築したモデルを載せたwebアプリの開発などのお仕事でお役に立てることがあるかと思います。
またその他にも勤務先で、データベース構築や既存プログラムの高速化に取り組んだ経験があります。機械学習と関係のないシステムの開発も歓迎いたしますので、ご相談いただければと思います。
Python, C, Rustがメインですが、メジャーな言語は一通り実装経験があります。
どうぞよろしくお願いいたします。

tabear-1003 (tabear-1003)

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30日前以上 対応可能です

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こんにちは。
私は、組み込み系のソフトウェアエンジニアを約7年、機械学習エンジニアを約2年働いてきたエンジニアです。
始めは会社員で4年働き、現在までフリーランスとして働いています。
ずっと開発に携わってきましたので、開発関連のお仕事であれば、基本なんでもやります！

◾️今までやったことのある言語(上から最近使っている言語になります)
python: 3年
kotlin: 数ヶ月
F#: 数ヶ月
java: 3年
C++: 2年
C言語: 2年

◾️使った経験のあるツール
VertexAI
kuberntes
docker
helm
Git
SVN

KazuKuwa (KazuKuwa)

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会計・受発注・CRM・人事等のシステム導入・運用保守を実施。気象庁公認気象データアナリストを取得。

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・各業務システム導入・運用保守の経験を通じて。各業務で必要とする情報の持ち方を理解
これまでのシステム導入・運用保守において、会計、顧客管理、受発注、販売管理、人事・給与に関する業務システムに携わってきました。この経験を通じて、各業務でどのような情報を必要としており、それらの情報についてシステム上での持ち方を把握できました。データ分析・予測をビジネスに活用するにあたり、各業務とそこで扱われる情報の理解していることは、分析・予測を適切な方向に導いていくことに大きく役立つものだと考えております。

・気象データアナリスト養成講座受講を通じて理解・習得したデータ分析・予測の理論と手法
データミックス社 気象データアナリスト養成講座を2023年1月から7月までの間、受講しました。この講座の中で、ビジネスで用いられる統計的アプローチや機械学習の理論・手法を学び、ケーススタディを通じて理解を深めました。さらに気象庁から提供されている各気象データの特徴と入手・加工方法を学び、こちらもケーススタディを通じて理解を深めました。特にケーススタディでは、実データもしくはそれに近いデータを使った分析・予測を体験することができました。これにより、実際のビジネスへ基本的なデータ分析・予測を活用できるところまで、理解・習得できたと考えております。

・英語力を活用し、データ分析・予測に関する情報の幅広く深く収集し活用
データ分析・予測に関する情報は、日本語でも流通していますが、英語が多くを占めています。過去に米国に留学した経験もあり、英語によるハードルはあまり感じていないため、速いスピードで変化していくデータ分析・予測に関する情報をより幅広く深く収集し、実際のビジネスへ活用できると考えております。