エンド直

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エンド直案件とは

弊社と直接契約を結んでいる事業会社が直接の開発先となる案件を指します。商流を挟まず直接の開発先となるため、その他にエンドクライアントはございません。

【AWS/プロジェクトマネジメント】アプリにおけるMLエンジニアの業務委託案件・フリーランス求人

単価

1,000,000

円/月

(週3日〜5日)

契約形態

業務委託(フリーランス)

職種・ポジション

機械学習エンジニア

リモートワーク

フルリモート

単価

1,000,000

円/月

(週3日〜5日)

契約形態

業務委託(フリーランス)

職種・ポジション

リモートワーク

フルリモート

業務内容

機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。
・機械学習基盤の設計と構築(Training pipeline, Serving, Monitoring など)
・機械学習(特にレコメンデーション)を用いたプロダクトの設計・開発
・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード
・運用フロー、実験管理の自動化・効率化
・システムの信頼性 / 品質の向上
【使用技術】
・開発言語: Python
・インフラ: Google Cloud, Terraform
・分析・モニタリング基盤: BigQuery, Looker Studio
・その他: GitHub, Slack, Figma, Notion

求めるスキル

■必須スキル:
・平日日中の週3(できれば週4以上)以上の稼働
・ビジネス・リーダーシップ
ビジネス指標(CTR、CVR、LTVなど)を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験
チームまたはプロジェクトのリード経験
・レコメンデーション分野(コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど)におけるプロダクト開発の実務経験
目安直近5年で最低2年以上
MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験
PoC経験はNG

・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング(MLOps)、精度改善、効果検証の経験
CF(Collaborative Filtering: 協調フィルタリング)
MF(Matrix Factorization: 行列分解)
DNN(Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習)
Transformer系(BERTなど)
Two-Tower
Wide & Deep
GNN(グラフニューラルネット) …

■尚可スキル:
・ECやソーシャルメディア領域でのレコメンド実務経験
・リアルタイム推論環境の開発・運用経験
・データエンジニアリング・インフラ構築の知見(AWS、GCP、Databricks、BigQueryなど)
・MLプロジェクトにおけるビジネスサイド・プロダクトサイドとの協業経験

開発環境

AWS プロジェクトマネジメント

ビジネスモデル

スマホアプリ

最終更新日

2025年08月26日

担当者より おすすめポイント

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    電話、もしくは面談予約にてヒアリング。エージェントと面談いただき、ご希望の条件、経験などをお伺いいたします。

  • 案件紹介・企業面談

    案件紹介
    ・企業面談

    専属エージェントが、ご希望の条件にマッチした案件をご紹介。企業様との面談の機会を提供します。

  • 契約・業務開始

    契約・業務開始

    業務内容に問題が無ければ、契約締結。業務開始後も専属エージェントが、定期的にフォロー、サポートいたします。

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