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258 人のフリーランスが見つかりました (0.02 秒)
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。
行政関係のプロ
元行政職員 3年ほど前から独立
アナリティクスエンジニアをしております。分析、BI開発、機械学習などできます。
データアナリスト/データサイエンスティスト業務3年 データエンジニア/データアナリリティクス業務1年 データに関わる仕事をしたいです。
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
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。
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
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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。
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Pythonを用いたWebスクレイピングを専門としています。Beautiful Soup、Seleniumなどの様々なライブラリを使いつつ、大規模サイトから複雑な構造のページまで効率の良いデータ抽出が可能です。過去には、某クラウドソーシングサービスのデータ抽出、求人サイトの会社情報抽出など、様々な案件を担当させていただいた経験があります。 クライアントのニーズに合わせて、最適なスクレイピング方法を提案し、高品質なデータをお届けします。データのクレンジングや加工、可視化なども対応可能です。丁寧なコミュニケーションを心がけ、ご要望に沿った成果物を提供いたします。何卒よろしくお願いいたします。
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。
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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
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プログラミング歴が15年あり、一通りのことはなんでもできます 仕事では機械学習やデータベースなど統計的なことから、Linuxなど計算機サーバーの保守管理もしています。
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化学メーカーでデータサイエンティストをしています。
家庭教師マッチングサービスのiPhoneアプリ開発しました
不動産データ取得ツール作成しました
Ollamaによるチャンクサイズとモデル精度の関係を検証ました
YOLOで6枚の画像から奇跡の6,144枚データ拡張とその壮絶な結末ました
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