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修士卒(情報学)
京都大学大学院 情報学研究科修士卒業 大規模言語モデルを使用したプロジェクトを1人月で完遂した経験あり。 Python 機械学習の汎用的な選択肢として。自然言語処理などの経験あり。 TypeScript フロントエンドとバックエンドを同じ言語に揃えたい場合の選択肢として。 Rust ネイティブバイナリを吐くモダンな言語として。 Haskell 最も得意な言語。OSSライブラリの公開経験がある。 Nix ユーザであり、コントリビュータでもある。Nix言語で記述されたNixOSを愛用する。 その他言語もご相談ください。 エンジニアにとって言語は道具でしかありません。実現したいこと、叶えたいことのために最適な道具を提案します。
報酬は私にとって最も重要な要素ではない。私は機会を探している。
プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 DjangoウェブアプリケーションとPythonソフトウェア開発で5年以上の経験を持つ経験豊富なPython開発者。 Djangoフレームワークを使用したスケーラブルなバックエンドシステムの設計と開発、Reactを使用したフロントエンドインターフェースの作成に長けています。 OpenCV、TensorFlow、PyTorch、Keras、Pandas、NumPy、Docker、Gitなど、さまざまなツールや技術を使いこなせること。 プロジェクトの要件を満たし、クライアントの期待を上回る、クリーンで保守性の高い効率的なコードを書くことに情熱を注げる方。 【現在の業務内容】 ・セキュリティ、サーバー関連、サーバーサイドエンジニア、データ整理 ・アプリの開発 ・Webの開発 ・AI関連 ・画像計測 ・ソフトウェア開発 【開発言語】 ・HTML, CSS, JavaScript, PHP ・Node.js, React.js, Express.js, Next.js ・C/C++/C#, Python, Django ・Pandas, NumPy, SciPy ・OpenCV, PyTorch, TensorFlow, Keras ・Docker, Git 【稼働時間】 平日は5~6時間、休日は3時間で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。
大手電機メーカーを経て、現在大手コンサルティング会社でシステム開発をしています。 機械学習やデータ分析などが得意ですが、アプリケーション開発も実装経験があります。 よろしくお願いします。
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
画像生成AIの技術検証・PoCやシステム開発ならお任せください
プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 zeroshot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】 ・東京大学大学院を修了 ・2021年より生成AIのスタートアップで機械学習エンジニアとしてGAN(敵対的生成ネットワーク)や拡散モデルを中心に画像生成AIの研究開発及びアプリ開発の従事しアパレル企業向けのサービスやハウスメーカー向けデザインシステム、バーチャルアナウンサーなど画像・動画生成AIシステムを開発。 【現在の業務内容】 ・画像生成AI(GANや拡散モデルなど)を利用した仮想試着AIサービスの開発、製造業向け不良品画像生成サービスの開発 【可能な業務】 - 画像生成AIによる画像生成・技術検証(PoC) - 画像生成AIのシステム開発 - 外観検査のAIモデル開発 - 機械学習・データ解析全般 【開発言語】 - Python(Pytorch, lightgbm, FastAPI, diffusers, luigi, gokart) 【稼働時間】 平日は2~3時間、休日は4時間で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。
ソフトウェア・業務システム開発のおすすめポートフォリオ
Googleフォームから自動返信するChrome拡張機能を開発しました
youtubeショート動画シナリオ作成補助ツールしました
Split-Side向けライブ動画チャット+AWSインフラ構築をしました
Virtuagym:フィットネスとトレーニングアプリを開発しました
機械学習アルゴリズムをフルスクラッチで実装可能
スクレイピング、機械学習モデリング、LP作成、データ分析が得意です。
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。
・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。
日本の大手ソフトウェア会社で12年以上の経験を持つAIエンジニア。
日本の大手ソフトウェア会社で12年以上の経験を持つAIエンジニア。 ・Python-ML/AI - TensorFlow、scikit-learn 、numpy、 keras、pytorch、opencv、ggplot、seaborn NLP - nltk、spaCy、gensim ビッグデター pandas、numpy, spicy, matplotlib, REST API/Web - Django、Flask、FastAPI、 Asyncio、PyMongo、SQLAlchemy、Pyodbc、Selenium、BeautifulSoup
機械学習・AIに関連するプロジェクトに強みを持っています。また自身でWebサービスを運営しています。
短期のプロジェクトを中心に受けさせていただいています。
大手外資企業で機械学者経験2年
博士課程を修了し、機械学習の実務経験が2年あります。週末を中心にお仕事をお受けすることが可能です。お気軽にご相談ください。
Ticketmaster高速購入ボットの開発(C#)を開発しました
アマゾンの商品サイトから情報・画像をスクレイピングするソフトを開発しました
AI画像生成・編集ツールのSaaSアプリケーションを作成いたしました
ブラウザで表示・操作する集計システムを作成しました
音声認識業務20年以上
C言語、python、自然言語処理、音声認識等得意です
IPAのFEを取得済み。 現在はデータベーススペシャリストに向け、データベース設計の実務経験を積んでいます。 【対応可能な時間帯】 時間帯:9:00~21:00 曜日:月~土
あなたのデータ分析を真摯にサポートします!
機械学習や統計解析を駆使したソフトウェア開発や、 データ分析の受託・コンサルティングをやっています。 ▼ スキル・得意なこと: データサイエンティスト / 機械学習エンジニア / AIエンジニア / ソフトウェアエンジニア として、 10 年以上のキャリアがあります。 高度な機械学習技術の研究・開発、様々な業界におけるデータの受託分析や分析コンサルティング、機械学習・統計解析を利用したプロダクト開発が得意です。 ▼ 得意な技術: 基本的な統計処理、機械学習は守備範囲ですが、 特に ベイズ最適化、AutoML、データ可視化、自然言語処理、異常検知、時系列データの機械学習 を得意としています。 ▼ 最近取り組んだ案件例 製造・医薬・マーケティング等、様々な業界の企業様に加えて、 アカデミック (大学や研究機関) の方からも多くお声がけを頂いています。 以下、最近取り組んだ案件例です。 - Retrieval Augment Generation (RAG) を用いた LLM による質問応答の性能改善 - 医療系データを対象にした各種統計処理 / ベイズモデリング / 機械学習による再入院の予測など - 制約付きの(多目的)ベイズ最適化による実験計画の効率化 - LOF 等の機械学習を用いたセンサーデータからの異常検知 - インタラクティブなデータ可視化ツールの開発 ▼ 主に使うプログラミング言語、フレームワーク: Python, R, C++, React.js, Typescript ▼稼働時間 / 連絡について 週7時間程度の稼働が可能です。 ご連絡は随時受け付けております。 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!
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