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機械学習エンジニア Kei｜機械学習（NLP）エンジニア (kei_lab_1103)

テキストデータの「なんとなく」を構造化して価値に変えるNLP・LLMエンジニア

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30日前以上 対応可能です

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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
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  外部実績とは？

はじめまして。「Kei｜機械学習（NLP）エンジニア」です。
テキストデータを扱う自然言語処理（NLP）と、大規模言語モデル（LLM）の活用を得意としています。

世界最大級のデータ分析コンペティション「Kaggle」のNLPコンペで銅メダルを獲得しており、特に教育データやコメント・レビューなど、人間の考え方や誤解が現れるテキストの解析を専門にしています。

具体的には、
・ルール違反検知やスパム判定などのテキスト分類
・口コミ・投稿の感情分析やモデレーション支援
・生徒の誤答データから誤概念（ミスコンセプション）を推定するモデル構築
・LLMや埋め込み（Embedding）を用いた類似度検索・マッチング
といったタスクを中心に実績があります。

要件整理からデータ前処理、モデル設計・学習、評価指標（MAP@K・ROC-AUC など）の設計まで一貫して対応可能です。
「このデータで何かできるか相談したい」といった段階からでも歓迎ですので、まずはお気軽にご相談ください。

【Kaggleメダリスト】テキストデータを構造化しビジネスの意思決定を支援します

30,000円~

【データ分析】テキストデータを構造化して価値に変えます

50,000円~

【NLP/LLM活用】テキストデータの価値を最大化します

50,000円~

機械学習エンジニア 髙橋 慧 (KeiT0309)

Python×機械学習｜ライフサイエンス系データ分析・予測モデル構築・データ可視化

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  外部実績とは？

生物物理学の博士号を持つ研究者・MLエンジニアです。東京大学で物理学・生命科学の融合研究を行い、博士号取得後はミネソタ大学でのポスドクを含む国内外の研究機関・民間企業で経験を積んできました。
現在はライフサイエンス領域のR&Dに従事しながら、実験データを活用した機械学習モデルの設計・実装を自力で行っています。ElasticNetによる回帰モデル、Random Forest・XGBoost・LightGBMによる予測・異常検知や分類、さらにDeep Learning（CNN）を用いた画像解析まで、目的に応じて使い分けて実装してきました。いずれも実験現場の課題から自分でモデルを設計し、Pythonで実装・検証・デプロイまで一貫して担当しています。
強みは、ウェット実験の経験とドライ解析の両方を持っていることです。「データがどういう性質か」「どこにノイズが入るか」を実験者の感覚で理解した上でモデルを組めるため、机上の空論にならない分析が得意です。また、現場の曖昧な課題を定量的なフレームワークに落とし込み、使えるツールとして仕上げるまでのプロセスも経験しています。
原著論文5報・学会発表11件。生物物理・統計力学・情報理論の知識を背景に持ちつつ、実務的なMLエンジニアリングに取り組んでいます。
年間数本程度、英語論文のレビュワーも務めており、英語論文・技術文書の執筆・翻訳も対応可能です。データ分析結果のレポート作成やWebサービス開発のディレクション経験もあり、分析から成果物の言語化・実装まで幅広く担当できます。

【ライフサイエンス特化】Python機械学習でデータ分析からモデル構築まで支援します

100,000円~

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機械学習エンジニア 酒井健吾 (saki_1993)

現役データアナリスト（統計、機械学習）

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  外部実績とは？

◆ご挨拶
・本業は、自動車部品メーカーでデータアナリスト兼、機械学習エンジニアをしています。
・副業という位置づけになりますが、家庭の事情で現在休職中のため、フルタイムでのご対応が可能です。

◆スキル
・データ解析（統計処理、可視化、将来予測、最適化など）
・解析結果の報告資料作成

◆アピールポイント
・リーズナブルな単価（Lancersを初めて間もないため、期間限定的に薄利多売します）
・時間的な柔軟性（本業を休職中のため）
・高品質な対応（本業は売上4兆円メーカーの研究所に勤務するデータアナリスト）

◆実績
・クライアントのグループ化と、効果的なアプローチの提案（ビジネスコンサルタントの方）
・機械加工仕上がり寸法の精度向上に寄与する因子の明確化（メーカー企画職の方）
・社内アンケート結果の統計解析、追加アンケートの内容提案（運輸サービス企画職の方）
※他サイトでも同様のタスク受注の実績あります。
　対応可能な時間が増えたことを受け、受注の裾野を広げるためにLancersに登録しています。

現役データアナリストが、データ分析・機械学習をお手伝い/代行します

10,000円~

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機械学習エンジニア ＶＥＬＬＡＩＳＡＭＹ　ＢＡＬＡＳＵＮＤＡＲＡＭ　ＤＨＥＥＢＩＫＡ (dheebika_vb)

業務課題を解決するAIエンジニア

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  外部実績とは？

5年以上の開発経験を持つエンジニアです。

▼可能な業務／スキル
・フロントエンド開発（React / Vue / JavaScript / TypeScript）
・バックエンド開発（Python / API開発 / DB設計）
・WordPress開発（テーマ調整・カスタマイズ・簡単なSEO対応）
・SQL / Pythonを用いたデータ分析
・機械学習（リスク予測・異常検知）
・データパイプライン設計・自動化

▼対応可能な業務
・Webアプリのフロントエンド／バックエンド開発
・API設計・システム連携
・WordPressサイト構築・修正
・データ前処理、特徴量設計
・モデル構築、評価、改善
・MLパイプラインの構築

▼実績例
・フルスタックWebアプリケーションの開発
・行動データと金融データを用いたリスク予測モデルの開発
・異常検知モデルの設計・実装
・Snowflakeを用いたデータパイプラインの構築

ビジネス課題を理解し、実用性・再現性のあるソリューション提供を重視しています。

ご要望に応じて柔軟に対応いたしますので、お気軽にご相談ください。
※案件内容やご予算に応じて柔軟に調整可能です

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機械学習エンジニア shirotan25 (piyothon)

あなたのデータ分析を真摯にサポートします！

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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！

Pythonでのデータ分析や機械学習について分からないことをサポートします

10,000円~

機械学習モデルの精度向上・パラメータ最適化をお手伝いします

15,000円~

R言語について分からないことをサポート/エラーの解決をします

10,000円~

機械学習エンジニア 須田 晴果が (hsuda)

技術を組織の資産へ。データ活用の土壌を耕し、事業の可能性を広げる仕組みを構築するスペシャリスト

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私はデータサイエンティストとして分析の実務経験を積んだ後、その知見を活かして「分析や機械学習モデル構築をスムーズに行うための環境整備」や「活用しやすいデータの準備」を専門に行っています。
分析の現場で自らモデル構築を行ってきた経験があるからこそ、単にシステムを構築するだけでなく、分析者がストレスなく試行錯誤でき、かつ本番運用に耐えうる実効性のある環境を整えることができます。分析チームの運営経験も活かし、現場が抱えるデータ整備の課題を構造的に理解し、技術で解決することを得意としています。


提供できる価値:
1. 分析・機械学習環境の構築と標準化
AWSを用いたスケーラブルな分析基盤や、機械学習モデルの検証・構築を効率化する環境を整備します。環境構築をコードで管理（IaC）し、誰でも即座に同じ環境で作業を始められる再現性の高い仕組みを提供します。

2. データ整備と活用プロセスの設計
分析やモデル構築の前段となるデータクレンジング、カタログ整備など、データを使える状態にするための仕組みを作ります。データの不備や属人化を排除し、組織全体でデータ活用の幅を広げるための土台を構築します。

3. 現場の課題に即した実装
専門知識がなくても、日常的に使っているツールから必要なデータや知見にアクセスできる環境を作ります。現場の「何が不便か」を汲み取り、意思決定や開発のスピードを向上させる仕組みを実装します。


主な実績:
・生成AIを活用した業務最適化を主導し、全社展開によって年間700時間超の工数削減を達成しました。

・バラバラだった分析プロセスを共通化・自動化し、年間200件を超えるデータ案件を安定して完遂できる体制を構築しました。

・データカタログの構築や情報の集約プロセスを統一し、組織内の情報の壁を打破する基盤をリリースしました。


得意とする技術・領域:
・クラウド基盤：AWS (EKS, CDK, Lambda, S3等)

・データ活用・実装：Python, 機械学習環境の整備, LLM実装, 精度評価手法の策定
・データ管理：SQL, データカタログ構築, データ前処理パイプライン

・開発・運用：Docker, Kubernetes, Bitbucket

機械学習エンジニア Kyosuke.H (kyo_izmy)

産業用3Dビジョン×AI外観検査を「現場で毎日動くシステム」に。要件定義から立ち上げまで一貫対応

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ビデオ面談対応

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産業用3Dカメラ×AIによる外観検査・ロボットビジョンの分野で7年、要件定義から工場での現場立ち上げまでを一貫して担当してきたエンジニアです。「研究レベルの技術を、現場で毎日動くシステムに落とし込む」ことを強みとしています。

▼可能な業務
・AI画像認識・外観検査（YOLO/異常検知PatchCore/セグメンテーション）のPoC〜実装
・3D点群処理（Open3D/NumPy）、産業用3Dカメラ（Ensenso/Photoneo等）による撮像システム構築
・ROS1/ROS2でのロボットシステム開発、ハンドアイキャリブレーション、PLC・制御系との連携
・検証データの評価設計（撮影条件別の検出率表、誤差配分の定量化）
・Webフルスタック開発（Next.js/React/TypeScript、AWS/GCP/Cloudflare）
・Python業務自動化、LLM API（Claude/OpenAI）活用システム

▼経歴
・東京大学工学部機械工学科 卒
・製造業システムインテグレーター在籍7年：溶接外観の全数自動AI検査、ピッキング/パレタイズシステムの工場導入 等
・うち約2年は機械学習Webサービスのプロジェクト/プロダクトマネージャー（5名チーム、アジャイル導入）
・2026年4月より個人事業 Yoritech として独立

▼実績例
・溶接外観の全数自動検査システム（3Dカメラ＋異常検知、現場導入まで）
・産業用ロボットのピッキング/パレタイズシステム立ち上げ
・動画生成〜YouTube投稿の完全自動化システムを個人開発・運用（登録者0→40日で1,000人、現在約4,000人・投稿1,000本超）

▼活動時間/連絡について
週10〜20時間程度で稼働可能です。平日日中のオンライン定例にも対応できます。フルリモート可、都内・近郊への訪問も可能です。連絡には可能な限り迅速に返信いたします。

ご興味を持っていただけましたら、お気軽にメッセージください。どうぞよろしくお願いいたします。

機械学習エンジニア 田中 慎之介 (SHINNOSUKEtnk)

大阪大学で人工知能を専攻しています。大学生のためたくさんの時間を確保できるので早い作業を約束します。

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大阪大学に現在在学中。カナダのバンクーバーに留学していたため英語も多少は話せます。

機械学習エンジニア 廣瀬 健仁 (hiro04_ken)

PythonやRを用いたデータの分析、機械学習モデルの作成が得意です。

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慶應義塾大学4年の学生です。

大学では経済学を学んでおり統計分析に明るいです。また、pythonを用いた機械学習やディープラーニングのモデル構築経験があり、データサイエンス全般において幅広く対応可能です。これまでに、上場企業でAIコンサルタントとしてマーケティングにおけるAI導入支援を行ったり、内閣府における物体検知システムの開発に携わったりした経験があります。pythonの使用歴は4年、Rは3年となっています。経験不足の若輩者ですが、吸収力と意欲には自信があるので、ぜひご一緒にお仕事できたらと思っています。

主なスキル
・データ分析
・データ加工
・画像認識
・機械学習
・データに基づく効果検証

機械学習エンジニア 佐伯拓実 (takuto1017)

データサイエンス、機械学習分野に強み。医療関係の知識にも幅広く対応しております。

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データサイエンスに強み。さまざまなお仕事に対応しております。

【データ分析】データ分析でビジネス課題を提起し、課題解決とビジネス成長を支援します

50,000円~

機械学習エンジニア 東 将己 (higashi_data_analyst)

分析と開発を一気通貫で担う機械学習エンジニア

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はじめまして。データ分析からAI・機械学習を用いた開発まで対応している機械学習エンジニアです。

現在は大手IT企業にて、データ分析・機械学習・開発業務に約2年間従事しています。Python、SQL、BigQueryを用いたデータ抽出・集計・分析、機械学習モデルの構築、業務効率化ツールの開発などを得意としています。

学生時代は自然言語処理および音声生成を専攻しており、テキストデータ分析、LLM活用、生成AI、音声AI領域にも関心と知見があります。

単なるデータ集計だけでなく、「どの指標を見るべきか」「分析結果をどのように業務改善につなげるか」まで意識して対応します。また、分析結果をレポートで終わらせず、必要に応じて可視化・自動化・簡易アプリ化まで一気通貫で支援できます。

対応可能な業務例：
・SQL / BigQueryによるデータ抽出、集計
・Python / pandasによるデータ加工、分析
・Looker Studio等を用いたダッシュボード作成
・機械学習モデルの構築、評価、改善 (LGBM等の木モデルや、深層学習モデルを主に得意としています)
・LLM / 生成AIを活用した業務効率化ツールの開発や設計
・分析レポート作成、施策改善の提案

本業はフレックス勤務のため、平日夜・土日祝を中心に比較的柔軟に作業時間を確保できます。短期・スポット案件でも、初回ヒアリングから要件整理、実装、納品までスピード感を持って対応可能です。

「データはあるが、どう活用すればよいかわからない」「手作業の集計を自動化したい」「AIを業務に取り入れたい」といった段階からでもご相談ください。目的や課題を丁寧に確認し、実務で使える形で納品することを大切にしています。

機械学習エンジニア 山下 長義 (nagayoshi3)

これまで心がけてきたことは、顧客の課題を解決したいという思いです。顧客のニーズを探るために、データの

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■活かせる経験・知識・技術
ディープラーニング（深層学習）における研究経験・実務経験
・ 論文で紹介されている数式や擬似コードを元に、PyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングのフレームワークを用いて画像認識の手法、Semantic Segmentationの手法、生成モデルの手法（VAE 、GANなど）を実装した経験がある。
・ ディープラーニング（深層学習）の手法に関する英語の論文を読んで理解することができ、GitHubに公開されているコードを理解できる。たとえば、画像認識(GoogLeNet, ResNet, SENet, MobileNet、Vision Transformerなど) 、物体認識(Faster R-CNN, SSD, YoLo, FPNなど)、自然言語処理（Transformer、BERT、GPT-3、など）、拡散モデル（SBM（スコアベースモデル）、DDPM（Denoising diffusion probabilistic model）など）について、論文を読み、コードを理解している。
・ 日本ディープラーニング協会（JDLA）で試験委員を務めている。
・ G検定、E資格を保有している。
・ ディープラーニングの資格に関する本の執筆や、有料セミナーの講師を経験した。

データマイニング・機械学習における研究経験・実務経験
データマイニングの研究で博士号を取得した後、役所や企業において、自ら率先して課題を見つけ、課題解決のために検証を繰り返して、課題解決を行ってきた。そのために、最新の論文で紹介されている機械学習やデータマイニングの手法の調査を行ってきた。たとえば、Hive・SQLやPython・Rなどによって、アンケートの集計システムやアンケートの回答確率を予測するシステムの開発、広告配信システムにおける機械学習の部分の開発経験がある。

クライアント折衝経験
顧客からの要望を元に要件を決めて、チームで分析プロジェクトを進め、顧客の要望を満たすレポートを作成し、報告を行った経験がある。

語学
業務では、英語の論文を読んだり、同じプロジェクトの外国人メンバーと英語でコミュニケーションを取ったりして、プロジェクトを進めていた経験がある。


■社内表彰
自社の発展に貢献したことを認められ表彰された。（2019年10

機械学習エンジニア 松本 宏幸 (hiroyuki_matsumoto)

Webマーケやサービスの不正利用対策に詳しいデータサイエンティストです。

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大学卒業後に数社で総務や人事、データ処理の業務を経験した後、広告事業を行うファンコミュニケーションズにデータサイエンティストとして入社。漫画村などのコンテンツの違法性が問題視される中、外部サービスを利用するよりも精度が高いアドフラウド対策・メディア審査体制を構築。 また、アドネットワーク用の広告入札システムを転用する形で、DSPの開発にも携わり、機械学習を用いたアルゴリズム改善を主導。その後、仮想通貨取引所事業を行うbitFlyerや家具レンタル事業を行うクラスにてデータ分析やBI・DWHの構築運用に従事。現在は自営業として活動を行っている。

機械学習エンジニア 田中 涼太 (RyotaAg)

大手IT企業での実務経験7年以上

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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。

機械学習エンジニア 井本 誠 (makotoimoto0323)

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  外部実績とは？

大学・大学院で統計学を専攻しこれまでデータサイエンティストとして活動して参りました。分野としては金融・マーケティングが中心で予測モデルの策定やLTV顧客離反防止施策の実施などを実施して参りました。ビジネス側と開発側どちらの経験もありアジャイル開発の現場から経営陣への分析報告なども行って参りました。また、案件に応じて様々な提案も逐次実施し、クライアントの分析ツールをエンドに導入した経験もあります。
技術としてはPython、SQL、Rが中心ですがDocker、Git、Linaxなどの経験もあります。また統計学だけでなく機械学習やディープラーニング、自然言語処理などの経験もございます。生成AIについてもスクールに通いながら自己開発を行っております。昨年来より生成AIガイダンスのアドバイザーやRAG構築PJのPMOを担当しました。
データサイエンス中心で活動して参りましたが、BIやバックエンド開発やマーケ活動やその補助など含め広くデータ活用に取り組めたらと考えています。また、これまでの経験をいかしつつ、分野や組織とらわれ様々な経験を積めたらと考えております。

※現在他案件参画中ですが、平日日中の稼働可能