SageMakerのフリーランス求人・案件｜フリーランスエンジニア向け求人サイト

・ゲーム案件の実務経験・バックエンド開発におけるフレームワーク経験RubyonRails,django,nodejs,php等の実務経験4年以上・AWS/GCPを利用した実務経験2年以上・Webサーバ/RDBMSの知識・設計・開発経験3年以上・SVN、Gitなどのバージョン管理システムの使用経験・Web3/ブロックチェーン技術に興味・関心があり、積極的にスキル・ノウハウの習得ができること

案件担当のコメント

※報酬はスキル見合いです。

AWS基盤構築、システム開発、新技術検証のフリーランス求人・案件

65~65万円/月額

業務委託(フリーランス)

案件の内容

AWS基盤構築、システム開発、新技術の検証。主にPythonを利用したバックエンド開発やAWSインフラの設計、構築、ML(マシーンラーニング)モジュールを利用したシステムの構築、新技術に関する技術調査、レポート作成などの作業を担当。

求めるスキル

-AWSインフラの環境構築、開発経験 -Pythonでの開発経験 -要件定義・設計の経験

1 - 30/件全2件

SageMakerのフリーランス求人・案件について

・SageMakerとは Amazon SageMakerは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイメントを支援するマネージドサービスです。SageMakerは、データサイエンティストや開発者が機械学習モデルを簡単に開発・実験・デプロイできるように設計されています。このサービスは、ノートブックインスタンス、トレーニングジョブ、モデルのホスティングなどの主要なコンポーネントで構成されています。ノートブックインスタンスは、Jupyterノートブックを提供し、データの探索や前処理、モデルの開発などの作業を行うための環境を提供します。トレーニングジョブは、データセットを使用して機械学習モデルをトレーニングするためのリソースを提供し、モデルのトレーニングを効率化します。モデルのホスティングは、トレーニングされたモデルを展開し、リアルタイムまたはバッチ推論のためにエンドポイントを提供します。SageMakerは、スケーラビリティ、セキュリティ、信頼性に優れ、機械学習プロジェクトの生産性を向上させます。・SageMakerの特徴や魅力 Amazon SageMakerの魅力は、その包括性と使いやすさにあります。SageMakerは、機械学習プロジェクトの各段階に対応する多くの機能を提供しています。ノートブックインスタンスを使用して、データの探索や前処理、モデルの開発などの作業を行うことができます。さらに、トレーニングジョブを利用して膨大なデータセットでモデルを効率的にトレーニングし、トレーニングジョブのチューニング機能を活用してモデルのパフォーマンスを最適化することができます。また、リアルタイムまたはバッチ推論のためにモデルを展開し、高度なスケーラビリティと柔軟性を実現することができます。SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルを迅速かつ効果的に開発・デプロイできるように支援し、機械学習プロジェクトの生産性を向上させます。また、自動モデルチューニング、モデルのバージョン管理、モデルの監視などの高度な機能も提供しており、機械学習の専門知識がなくても利用することが可能です。・SageMakerの習得難易度&勉強方法 SageMakerの習得には、基本的な機械学習の知識が必要ですが、AWSのクラウドサービスでの経験があればより効果的に学習できます。まず、AWSの基本的なサービスについて理解し、SageMakerがどのようにそれらのサービスと統合されているかを学ぶことが重要です。その後、SageMakerの機能や機械学習ワークフローを理解するために、AWSの公式ドキュメントやチュートリアルを参照することが役立ちます。また、AWSが提供する無料のトレーニングやウェビナーを利用して、実際のプロジェクトにSageMakerを適用する方法を学ぶことができます。さらに、オンラインのコースや書籍を利用して、機械学習の基礎から応用までの知識を深めることが重要です。実際に手を動かしながら学習を進め、SageMakerを使用して機械学習モデルを開発・デプロイする経験を積むことで、より習得度を高めることができます。・SageMakerの将来性 SageMakerは、クラウドベースの機械学習サービスとしての将来性が非常に高いと言えます。クラウドコンピューティングの普及に伴い、企業が機械学習プロジェクトをクラウド上で実行するニーズがますます増加しています。SageMakerは、そのニーズに応えるために、機械学習モデルの開発からデプロイまでのワークフローを効率化し、簡素化するためのツールセットを提供しています。また、SageMakerは、AWSの他のサービスとのシームレスな統合を実現し、データの収集、前処理、モデルのトレーニング、モデルのデプロイメントなど、機械学習プロジェクト全体を一貫してサポートします。これにより、企業は素早く効率的に機械学習ソリューションを開発し、ビジネス価値を実現することができます。さらに、AWSは常にSageMakerを改良し、新機能を追加しており、機械学習の最新のトレンドや技術革新に対応しています。そのため、SageMakerは今後もますます多くの企業にとって選択肢となり、機械学習プロジェクトの中心的な役割を果たすことが期待されます。

@2024 FOR-ENGINEER_BUBU inc.