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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
プログラミング(Python)を中心に、研究現場と業務の両方で自動化・データ解析・ツール開発を行っています。 2024年から本格的にPythonを活用し、IV/EIS解析ツールの内製、PDF→Excelの自動抽出、Google Workspace連携の業務自動化、iOS/macOS向けの小規模アプリ開発などを経験しました。 Googleフォーム×スプレッドシートの連携や、GUIツールのexe化(PyInstaller)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 ・Python自動化:pandas / numpy / scipy / openpyxl / 正規表現、CSV・Excel処理、ファイル整備 ・データ解析/可視化:最小二乗フィット、等価回路(EIS)検討、matplotlibでのグラフ化 ・GUI/配布:tkinterでのデスクトップツール作成、PyInstallerでの実行ファイル化(Windows対応) ・Google連携:Apps Script(GAS)でのDrive/Sheets/Forms自動整理、ChatWork通知(Webhook) ・ドキュメント自動化:レポート/スライドの半自動生成(python-pptx 等) ・モバイル/デスクトップ:iOS/macOSの小規模アプリ(Swift/SwiftUI)開発、ストア審査対応の経験 ・DB/バックエンド(入門〜実験レベル):Supabase(Auth/SQL)、簡易REST API連携 ▼実績例 ・研究用Pythonツール:IV曲線フィッティング、GUI(tkinter)を作成し、研究内で運用 ・業務自動化:Googleフォームで受領したPDFを請求月・部門別に自動振り分けするツールを作成 ・PDF→Excel:表や注記を正規表現で抽出・整形し、Excelテンプレへ自動転記する社内向けツールを開発 ・アプリ開発:英語学習などの小規模アプリをiOS/macOS向けに開発し、ストア申請・審査対応を経験 ▼活動時間/連絡について 可能な限り柔軟に対応いたします。急ぎ案件もまずはご相談ください。 連絡は基本いつでも可能です。迅速な返信を心がけますが、業務状況によりお時間をいただく場合があります。ご了承ください。 ご興味を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!
初めまして。久保と申します。 私はAIエンジニアとして、医療・製薬・科学捜査・アパレル・EC・製造・教育・SaaSなど幅広い領域のAI開発・システム開発を支援してきました。 深層学習モデル開発、MLOps、AWS・GCPを使った本番運用、Webアプリ/業務システム開発まで、事業に直結する開発を一気通貫で対応します。 【実績例】 ・ドキュメント検出モデル開発 ・文章分類モデル開発 ・構造活性相関予測システム構築 ・顕微鏡画像からの細胞粒子検出モデル開発 ・遺伝子配列におけるホモロジー検索システム構築 ・LLMを使った新規事業提案システム開発 【経歴】 ・徳島大学薬学部卒業 ・製薬メーカー 研究職 ・徳島県警察本部科学捜査研究所 研究員 ・受託開発企業 機械学習エンジニア ・独立 【言語】 ・Python ・HTML ・CSS ・JavaScript 【インフラ】 ・AWS ・GCP 【フレームワーク・ライブラリ】 ・scikit learn ・TensorFlow ・Pytorch ・chainer ・Django ・Flask 【深層学習技術】 ・SSD ・YOLO ・transformer ・vision transformer ・BERT ・RNN, LSTM ・強化学習 ・ChatGPT 活動時間や連絡については、できる限り柔軟に対応いたします。 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。
お客様の事業に寄り添い、迅速かつ効果的なソリューションを提供します。 ===================サービス一覧================== ・RPA開発・導入支援 業務フローの見直しからRPAの導入・開発までを一貫してサポートし、業務効率化を実現します。 ・アプリケーション開発 ビジネスニーズに合わせたWebアプリケーションを、要件定義から開発・導入までトータルで支援します。 ・WEBスクレイピング Web上の膨大なデータを自動収集し、価値ある情報を効率的に取得することで、戦略的な意思決定をサポートします。 ・カスタマイズAIエージェント 汎用型AIが持ち得ない、会社や組織の独自のナレッジや、専門知識を活用した完全カスタマイズされたAIga、組織力を飛躍的に向上させます。 ===========================================
AI/機械学習アルゴリズムの実装、評価を中心に企業との共同研究やコンサルティング、開発受託業務に従事しています。最適化アルゴリズムや学習パラメータチューニングといった実務者しかわからないノウハウを有しています。最近では、生成AI・LLMを用いたRAGの構築や、LLMの制度評価などについても実績があります。 代表的なAI開発の実績としては、代表的なAI開発の実績としては、以下のものがあります。 【画像解析系】 ・細胞染色状態画像を学習し、染色なしで染色画像を生成するAIのPoC開発 ・天体観測画像による将来予測AIシステムの研究・開発 ・半導体結晶表面の品質判定AIの開発・評価 ・帳票データのOCRと項目認識AIの開発・評価 ・手書き文字認識AIの開発・評価 【自然言語系】 ・機械翻訳システムの学習に関する研究開発 ・BERT/Transfomerを用いた自然言語処理サービスのPoC開発 ・chatGPTを用いたEmbbedingデータベースのPoC開発 ・LLMを用いたRAGの構築および精度向上に関する施策評価 ・LLMに関する制度評価 ・LLMを用いた自社コンテンツむけQ&Aシステムの開発 ・生成AIによる、テーマに沿った動画台本生成システム開発 【データ解析系】 ・化合物活性値予測AIの開発 ・投資効果予測AIの開発 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!
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
はじめまして。プロフィールをご覧いただき、誠にありがとうございます。 東京大学理科二類に在学しながら、データ分析と業務効率化のスキルを活かして活動しております。 東大松尾研のAI講座「GCI」では、講座内のデータ分析コンペで参加者約2,000名の中から22位に入賞いたしました。この経験で培った課題解決能力と実装力を活かし、お客様のビジネスに貢献します。 データ分析による課題発見から、分かりやすい資料作成まで幅広く対応可能です。ぜひお気軽にご相談ください。 ◆可能な業務/スキル 【データ分析・可視化】 ・Python(pandas, scikit-learn等)を用いた機械学習モデルの構築とデータ分析 ・Rを用いた統計解析・データ分析 【業務効率化・自動化】 ・GAS(Google Apps Script)によるGoogleサービス(スプレッドシート, Gmail, スライド等)の連携・自動化 ・関数やGASを活用した高機能なスプレッドシート/Excelファイルの作成 【資料作成・その他】 ・PowerPoint, Canvaを用いた分かりやすい報告書・プレゼン資料の作成 ・業務マニュアルの作成 ◆資格 ・GCI2025summer修了 ・英検準一級 ◆稼働時間 週最大30時間(平日2-3時間、土日祝日最大12時間)の稼働が可能です。できる限り柔軟にご対応させていただきますので、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10時〜23時まで対応可能です。迅速な返信を心がけておりますが、平日17時〜22時の時間帯は、部活の都合上、返信にお時間をいただく場合がございます。あらかじめご了承ください。 ▼強み・自己PR ・データに基づく課題解決力: データ分析コンペ(約2,000名中22位)での上位入賞に加え、GCI講座の最終課題では、IBM社の人事データやリクルート社のAirREGIのストアデータを活用した実践的な分析・PoC(概念実証)を経験しました。課題設定からデータ分析、施策提案まで一貫して対応可能です。 ※ご興味を持っていただけましたら、最終課題で作成した分析レポート等のサンプルをお見せすることも可能です。 ・丁寧なコミュニケーション: 専門的な内容も分かりやすくご説明し、ご納得いただきながらプロジェクトを進めることを心がけています。 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。
私たちNORTIQ LABは、AIテクノロジーを駆使したWeb開発スタジオです。最先端のAI技術と洗練されたデザインを融合させ、お客様のビジネスを加速するWebサイトを制作しています。 日本語・英語のバイリンガル対応により、国内外のクライアント様に高品質なサービスをご提供。不動産、医療、観光、飲食、キャリア支援など、多業種にわたる豊富な制作実績を持ち、企業ブランディングからLP制作、多言語サイト構築まで幅広く対応いたします。 NORTIQ LABの強みは、AI自動化による圧倒的なスピードと、人の手によるきめ細やかなクオリティの両立です。従来の開発プロセスでは数ヶ月かかる案件も、独自のAIワークフローにより短納期・高品質で実現。コストパフォーマンスにも優れたご提案が可能です。 テクノロジーの力で、お客様のビジョンを形にする——それがNORTIQ LABの使命です。
これまで金融総合職、自動車メーカー勤務等を経て、データ処理・SOP作成管理・工数削減のための自動化開発を担当してきました。 また、フリーランスとしてSNS運用や企業説明会資料作成等も経験しております。 Google Apps ScriptやPythonを用いた業務効率化、複雑なデータの整理・可視化、マニュアル作成や運用フロー整備など幅広く対応可能ですのでぜひよろしくお願いいたします。 ⸻ ▼ 可能な業務/スキル ・Google Apps Script/Python を用いた業務効率化システムの開発 ・データ処理・分析・可視化(Google スプレッドシート等を活用) ・SOP(標準業務手順書)の作成・運用管理 ・資料作成(提案書・マニュアル・業務フローなど) ▼ その他実務経験 ・Microsoft Office(Excel/Word/Access)を用いたデータ整理・文書作成 ・Adobe Illustrator/Photoshopを活用した資料・デザイン制作 ・RPAツール「WinActor」による定型業務の自動化導入・運用 ・Oracle データベースを利用したデータ管理・分析業務 ⸻ ▼ 資格 ・証券外務員二種(登録経験あり) ・MOS資格取得済み(Excel・Word) ⸻ ▼ 実績例 ・実績データ自動反映システムの構築 ・社内SOP整備・改善による工数削減(30%以上) ・社内のメール管理を効率化する自動化ツールをGASで開発 ※守秘義務の都合上、記載できない実績もございます。 ⸻ ▼ 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。 連絡はできる限り素早い返信を心がけますが、急ぎの案件が重なった場合は多少のお時間をいただくこともございます。 ⸻ ▼ 得意/好きなこと ・業務改善や効率化の仕組みづくり ・わかりやすい資料作成 ⸻ ご興味を持っていただけましたら、ぜひ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。
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。
はじめまして。機械学習/生成AIエンジニアの栁澤です(東工大 理学院在学)。Python/PyTorchを中心に、データ収集(スクレイピング/API)→分析→モデル開発(CV/拡散モデル/LLM)→Webアプリ化(Flask)→運用まで一気通貫で対応します。 【得意領域】 ・Stable Diffusion:LoRA作成/学習・ファインチューニング、超解像モデルの検証 ・LLM:RAG構築、プロンプト設計、業務自動化 ・推論高速化:ONNX/TensorRT、C/C++最適化 ・データ処理:pandas集計/可視化、評価・比較レポート作成 【実務例】 ・社内業務効率化(データ収集/集計の自動化、OSSを非エンジニア向けWebアプリとして実装・運用) ・図面解析(記号分類モデル、配管接続推定アルゴリズム/接続マップ生成) 【最近の対応】 Terraformでのインフラ構築/運用も実務で対応。iPhoneアプリ開発(端末上での軽量モデル推論含む)も可能です。 小さなタスク(調査・実装・検証・ツール化)から歓迎です。要件整理→提案→実装までスピード感を持って進めます。 稼働:業務委託(リモート/常駐応相談)/単価:内容によりご相談
Python歴が約7年で機械学習のPoCおよびシステム開発の経験があります。 AWS歴は約半年で各種マイクロサービスを組み合わせた社内プロダクトの開発をしています。 AWS CDK(TypeScript)によるIaC化の経験およびGitLab RunnerによるCI/CDに関する知見もあります。 最近はLLMを用いた社内チャットツールのプロダクトを開発しています。 またチームマネジメントの経験もあり、3,4人チームでの開発リーダーとして技術選定やタスクマネジメント、スケジューリングなどの各種調整もできます。
私はこれまで信号処理やディープラーニング(画像認識, 音声認識, 像再構成, 生体データを元にした疾患予測など)の研究開発およびマネジメント業務に従事して参りました。現在は主にディープラーニングと生体データ(心音・心電・呼吸音)を用いた心疾患の推定システムの開発や、企業対象のプログラミング講座の講師を行なっております。 また音声認識(遠隔音声認識, 雑音下音声認識, 電話音声認識等)に関連する研究では、私の提案した研究計画が複数の国家プロジェクトで採択されており、それらの研究責任者を務めさせていただきました。 加えて10 年以上にわたるニューラルネットワークをはじめとした機械学習の研究開発経験を有しており、現在も千葉大学大学院にて博士研究員として不定期に研究活動に取り組んでおります。開発した3次元電離圏トモグラフィーシステムは当時世界トップクラスの精度を達成し, 近年海外でも採用・応用され、本研究は複数の 学会賞を受賞するとともに, NHK などのメディアで紹介されました。 研究開発面としてはDeep learning(画像認識, 音声認識, 生体信号識別), GPS測位, 統計解析,プログラミング関連スキルとしては(C, C++, Python, TensorFlow, MATLAB, LabVIEW, GitLab, Docker, AWS, Azureなど)を有しています。
職種・スキル データサイエンティスト | 機械学習エンジニアリング | バックエンドエンジニアリング プロフィール文 機械学習と画像解析を専門とし、AzureとPythonを中心にデータ活用とAIソリューションの設計・実装を行っています。 これまで4年間、クラウド環境におけるデータ分析基盤やAIモデルの開発・運用を経験し、スケーラブルなマイクロサービス型バックエンドシステムの構築にも携わってきました。 得意分野 RAGパターンの実装とLLM統合(LangChain, OpenAI API, ベクトルDB 等) 機械学習モデルの設計・実装(Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow 等) 画像解析・コンピュータビジョン(OpenCV, YOLO, Azure Cognitive Services 等) Azureを活用したクラウドAI基盤構築(Azure Functions, Azure SQL, Cosmos DB 等) スケーラブルなバックエンド開発(REST API, FastAPI, Flask, マイクロサービス設計) 提供できること データ分析・予測モデルの開発 画像認識や異常検知などのAIソリューション構築 クラウドを活用した効率的なシステム設計 API開発やバックエンドシステム構築
経歴: 自動運転ソフトウェア開発 ポジション: ソフトウェアエンジニア 職務内容: 自動運転システム開発において、LiDARを活用した3次元データ処理、環境認識アルゴリズムの開発、航路計画の最適化を担当。 VelodyneやOuster製のLiDARを用いて、周辺環境の3次元点群データをリアルタイムで取得・処理するシステムを構築。 点群データを効率的に処理するためのフィルタリングアルゴリズム (RANSAC、Voxel Gridなど) を実装。 Python, C++を用いて、自動運転車両用の3Dマップ生成システムを開発。 実績: - 都市部の3Dマッピング精度を95%以上に向上。 - データ処理速度を既存システム比120%向上させ、リアルタイム性を実現。 - 物体検出・分類アルゴリズムを開発し、LiDARデータから道路上の障害物、歩行者、車両を識別, LiDARとカメラのセンサーフュージョン技術を活用し、精度を向上。 = 障害物認識精度を従来比15%向上 - 自動運転車両の停止制御の誤動作を30%削減。 - 環境データとLiDAR点群から車両が通行可能な範囲を算出し、最適な航路をリアルタイムで計算。 (使用技術とツール) プログラミング言語: Python, C++, JavaScript データ処理: PCL (Point Cloud Library), Open3D 機械学習: TensorFlow, PyTorch システム構築: ROS, Gazebo, Docker LiDARハードウェア: Velodyne VLP-16, Ouster OS1 地理データ: GeoJSON, QGIS 実績 (データエンジニアとしての経験) - Apache Kafka, Flinkを用いたリアルタイム通知システム - GCP上でのデータパイプライン構築 (Webサイドの業務経験) - 旅行予約システム (React, Django) - ビジネス管理システム(Spring)
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