Pythonの機械学習エンジニアをフリーランス個人へ依頼・外注 6ページ目

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機械学習エンジニア HirakoYuuki (5fc617f100d6c)

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プロフィール

30日前以上 案件によります

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• 満足率 0 %
• 完了率 ---
• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

こんにちは、「HirakoYuuki」と申します。

2024年現在、2歳半ともうすぐ1歳になるきょうだいがおります。

データサイエンティストではありますが、
データエンジニアリング・データアナリティクスも並行して仕事に臨んでいます。

▼経験したこと
データサイエンス業務：3年
Python：4年
Pandasなど：3年
DataBricks：2年
WordPress：1年

▼可能な業務・スキル
①ライティング
②Python入門・統計学入門の指導/ レクチャー
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①ライティング
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ランサーズでのライティングの実績はまだありませんが、
過去にWordPressで囲碁ブログを書いておりました。
月間PV数は200程度でしたが、囲碁歴が浅い人に向けたプロ対局の解説記事を50ほど執筆。
半年ほど書いて、囲碁の先生から囲碁教室の引き継ぎを依頼されました。
現在は、ニッチではありますが、マジック・ザ・ギャザリングにおける特定のデッキに関する知見をまとめたnote記事を書き始めました。

代表記事：【Explorer/ LotusCombo】MTGAで組めるの今年知ったので復帰した

副業として、ライティングに挑戦したく、ランサーズに登録しました。
何卒、よろしくお願いいたします。

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②Python入門・統計学入門の指導/ レクチャー
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IT専門学校において1年指導させていただきました。
成功例だけでなく、よくあるミスコードも併せて提示したことで、評価も4点満点中の3.6点をいただきました。
また、個人事業主で囲碁講師を1年半、アルバイトで塾講師も経験しました。
囲碁講師は老若男女関わらず30人、塾講師は小学4年生から高校3年生まで5科目の指導経験があります。

▼活動時間
夜9時から11時に活動できます。
子どもの寝かしつけなどで作業開始や連絡が遅れたりすることもありますが、
可能な限り迅速に連絡いたします。

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！

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機械学習エンジニア 吉高 (emi_ita84)

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

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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。

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機械学習エンジニア hoirz (horiz_hokudai)

北海道大学で画像処理の研究をしています！専門分野は深層学習で，人物検出，人物追跡などです！

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北海道大学情報科学院で画像処理の研究をしています！
具体的には，深層学習を用いた人物検出，人物追跡，メトリックラーニング，人物マッチングなどを行っています！
共同研究として進めてきたため，企業関係者とのコミュニケーションや進捗のプレゼンなども経験してきました．社会実装に近い応用研究を行ってきたことから，社会課題を解決するためのシステムの開発などに興味があります．
また，PythonによるプログラミングやWebサイトの開発，プロンプトエンジニアリングなどもひと通り経験してきました．
教育分野での活動にも力を入れていて，中高生向けの情報科学の授業や，IT分野で働いている社会人の方に対する機械学習の講座なども開講してきました．

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機械学習エンジニア プログラマー佐藤 (fumi87)

数理最適化、データ分析が得意！(データサイエンティスト)

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30日前以上 対応可能です

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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！

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機械学習エンジニア nika8088 (nika8088)

エンジニアです。

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IoTについても勉強してきました

現在
●●●歴●●年、●●●などを経験しました。
●●●や●●●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
・●●●

▼実績例
・●●●
・●●●
・●●●

機械学習エンジニア そらまめ (soramame12_3111999)

E資格対策講座の講師に加えて各種プロダクト開発の経験を活かしてお役に立ちます！

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プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。
そらまめと申します。

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【経歴】
新卒でデータサイエンティストとして入社し、4年間業界で働いております。AWSを使ったインフラ開発、顔画像を用いたアプリ開発、画像系AIの研修資料作成、SQLを用いたデータ集計を行い、スクラムマスターとして小規模チームのマネジメントも担当しました。また、新卒研修の講師や、専門学校の講師としてAIを教えるなど教育事業にも携わっています。

趣味としてAI開発も行い、馬券の最適な買い目を予測する競馬AIを開発。2024年10月からnetkeiba主催の競馬AIマスターズに参加予定です。生成AIを使ったイラストや楽曲生成の書籍も執筆し、技術書典やコミックマーケットに出展しました。

大学では経済学部に進学し、統計を通じてデータサイエンスに興味を持ち、KaggleやSIGNATEのコンペやインターンに参加。現在はE資格の講師や専門学校でAIを教える講師として活動しています。目標達成に向けて粘り強く取り組む姿勢を活かし、案件に貢献できればと考えています。

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【可能な業務】

プログラム作成
ツール開発・修正
単純作業
データ分析
画像系AIアプリ開発
教育コンテンツ作成
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【資格・実績】

基本情報技術者試験
G検定
E資格
Kaggle Expert
SIGNATE Expert
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【稼働時間】
10～20時間／週
活動時間：平日：19時～22時／休日：7時～24時

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納期を厳守し、丁寧なコミュニケーションを大切にしております。お問い合わせには数時間以内にご返信いたしますので、どうぞお気軽にご連絡ください。指定の時間があれば、その時間帯に確実に対応いたします。

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機械学習エンジニア なんばら けん (mizugorouDX)

大学では機械学習の研究をしていました。

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あ

機械学習エンジニア マナト (mazikal)

大手子会社で働くエンジニアです。初心者で知識も浅いですが、できることは何でもする気持ちで取り組みます

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高校、大学7年間でプログラミング言語の勉強を行っていました。
高校の時は資格取得もしておりました。(高校レベルですが、、)
・情報処理検定(１級)
・ワープロ検定(１級)　など。

知識は浅いかもしれないですが、経験はあるので、できる仕事を一つ一つ丁寧にこなしていこうと思います。

機械学習エンジニア JJ (jmorita)

大手コンサルティングファームでのデータ分析、機械学習モデルの構築経験があります。

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大手コンサルティングファームでのデータ分析、機械学習モデルの構築経験があります。

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機械学習エンジニア TAKA16 (TAKA16)

現役のデータサイエンティスト×MBAです。あなたのビジネス課題をデータドリブンに解決します。

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30日前以上 今は忙しいです

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現役のデータサイエンティストとしてITサービス企業に在籍中。
ローデータから各データの特徴を確認し、仮説を考え分析アプローチを提案。
複数の分析結果をご説明の後、最終レポート納品まで対応します。

MBAを修了しており、ビジネス知識は領域を問わず全般について
広く浅く保有している自負はございます。

分析は、PythonまたはRを主に使用
（分析手法は限られまずが、エクセルでも対応可能です）
分析手法は、
T検定、一元配置分散分析、カイ二乗検定、相関、主成分分析、クラスター分析、
重回帰分析、時系列分析、決定木分析、SEM、
機械学習（ランダムフォレスト、Light GBM、XG BOOST）が対応可能です。
※分析テーマと仮説に応じて、リサーチ・デザインと分析手法は、
　初回数回の打合せ時に議論しながら決めさせていただけましたら幸いです。
　

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機械学習エンジニア アーカイブスクエア合同会社 (ArchiveSquare)

データ分析プロジェクトをご支援しています

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自己紹介

機械学習エンジニア こころ (tetsu255)

ITコンサル出身のデータサイエンティスト。データ分析や処理の自動化を専門とします。

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一応

機械学習エンジニア sai (sai_2355)

pythonを使用した業務が得意です。

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初めまして。ご覧いただきありがとうございます。現在、情報系の大学4年生です。主に研究でPythonを使用しています。

◆活動時間
目安として、作業可能時間は1日7～8時間ほど可能です。
土日も基本的に活動しますので柔軟に対応させていただきます。

◆可能な業務
pythonを使用したデータ分析業務
基本的な機械学習モデルの構築
pythonを使用したアルゴリズムの実装など

◆使用可能言語
Pyhton
C
Java

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機械学習エンジニア juns (jun_s0410)

元教員のプログラマーです。

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プロフィール

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• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

理工学部物理学科を卒業し、物理の知識を背景に数学の教壇に立った経験を持つ私は、8年間にわたり学生たちの未来を形作る手助けをしてきました。物理学の理論と数学的洞察を組み合わせることで、複雑な概念もわかりやすく解き明かし、多くの生徒たちが数学という科目に興味を持てるよう努めてきました。教育者としてのキャリアを通じて、問題解決能力、論理的思考、そして何よりも教えることの喜びを深く理解しました。

その後、新たな挑戦としてプログラミングの世界に足を踏み入れ、プログラマーとしての道を歩み始めて2年が経ちます。この期間、私は教育で培った方法論を活かしながら、ソフトウェア開発のスキルを磨き上げてきました。特に、データ解析やウェブアプリケーション、機械学習の開発において、数学的背景が大いに役立っています。

現在は、過去の経験を生かし、より良い技術解決策を提供できるよう日々努力を重ねています。複雑な問題に直面した際も、その解決策を見つけ出すために、科学的アプローチと創造的思考を組み合わせることで、革新的なアイデアを生み出すことができます。

プログラミングという新しいフィールドでの経験はまだ浅いですが、教育者としての深い洞察力と学び続ける熱意は、この新たなキャリアパスでも大きな力となっています。未来へ向けて、テクノロジーを駆使し、教育とプログラミングのスキルを融合させ、より多くの人々が技術の力を理解し活用できるように貢献していく所存です。どうぞよろしくお願いします。

中学生から大人まで！プログラミングと数学と物理を、「初めからていねいに」教えます

10,000円~

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機械学習エンジニア Stardust Data (hamioton44)

数字の向こう側に広がる可能性

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30日前以上 対応可能です

• 実績 2
• 満足率 0 %
• 完了率 50%
• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

自己PR
大学で応用数学を専攻し、データサイエンスの理論と実践スキルを磨いています。数理統計学や数値解析といった学術的知識に裏付けられた実践的なデータ処理・分析能力、そしてそれをビジネス課題に繋げる応用力が私の強みです。

学術的基盤：データ分析の理論的探求
専門課程ではデータサイエンスの理論を体系的に学習。「数理統計」では確率論や統計的推測を学び、確率モデルの理解を基に仮説検定や区間推定といった統計的手法を修得。データから客観的な結論を導く論理的思考力を養いました。「数値解析」では、データ前処理、アルゴリズムの最適化（計算量削減など）、大規模データセットの効率的な処理手法を学び、限られたリソース内で高精度な分析結果を出す実践的課題解決能力を磨きました。

実務経験：理論を実践に繋げるシステム開発
アルバイトでは理論知識をビジネス課題に応用し、ユーザー行動データ分析や推薦システム開発に携わっています。PythonではPandas等を活用し、データのクレンジングから特徴量エンジニアリングまで実施。SQLではサブクエリやウィンドウ関数も活用し、複雑な条件でのデータ抽出・結合・集計を駆使しています。この経験から、分析精度を左右する丁寧なデータハンドリングの重要性を深く理解しました。
特に推薦システム開発では、ユーザー行動履歴とアイテム特性を分析し、評価指標（RMSE等）を意識しながら協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングを実装。単に手法を適用するだけでなく、サービスの特性に最適なアルゴリズムを検討・構築しました。データから有益なインサイトを抽出し、具体的なアクションに繋げるという、データサイエンティストの核心的なプロセスを実践しました。

今後の展望
これまでの学びと実務経験から理論と実践の重要性を認識しており、今後も最新技術や論文に目を向け、知識とスキルを更新し続けます。より複雑で大規模なデータ課題に挑戦し、将来的には分析からモデル実装、価値提供までを一気通貫で行えるデータサイエンスの専門家を目指します。

中小企業の皆さまに向けて、わかりやすく丁寧にIT導入・業務改善のサポートをいたします

30,000円~