エンド直
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。
【Python】非構造化データをAI基盤へ転換するAIエキスパートの業務委託案件・フリーランス求人
単価 |
〜 1,500,000円/月 (週2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 |
基本リモート一部出社 |
業務内容 |
【想定業務内容】 - Deep Tech領域の技術選定・設計: - 図面/画像解析:特徴抽出、OCR、ROI(関心領域)検出、類似検索ロジックの設計。 - CAD/3D解析:2D図面からの幾何情報復元、データ構造の定義。 - Research to Production: - ドメイン要件(PMMからの入力)を数理的課題へ翻訳・定式化。 - Pythonによるプロトタイプ作成、またはCore Engineerへの参照実装の提供。 - エッジケース(例外・ノイズ)に対する堅牢性の設計。 - 品質・評価設計: - 定量的評価指標(Metrics)の策定、失敗理由の分類タクソノミー設計。 【使用技術】 Python、PyTorch、OpenCV、CV/OCR、CAD/3D、LLM/VLM 【体制(人数/構成)】 ドメインエキスパート+エンジニア体制 |
求めるスキル |
■ 必須スキル: ・CV/OCRまたは3D/CAD/幾何解析領域において、モデル/アルゴリズムを実サービスの運用に繋げた経験。 ・「ノイズの多い実データ(スキャン画像、手書き等)」を扱い、前処理やヒューリスティックを組み合わせて課題解決した経験。 ・仕様策定(I/O、例外、誤差許容範囲)と評価設計(Ground Truth定義)の経験。 ・Python (PyTorch/OpenCV等)を読み書きでき、エンジニアとコードベースでの会話ができること。 ■ 尚可スキル: ・Data-centric AIの実践経験(アノテーション仕様の改善による精度向上など)。 ・推論API・バッチ処理の制約(速度/コスト/メモリ)を考慮したモデル軽量化・最適化の知見。 ・LLM/VLM活用(RAG、画像からの構造化抽出)に関する最新トレンドの知見。 |
開発環境 |
Python |
ビジネスモデル |
プラットフォーム |
最終更新日 |
2026年01月15日 |
FLOW ご利用の流れ
-
会員登録
まずはサイト上から「無料」会員登録いただきます。
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エージェント
面談電話、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。
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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。
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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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