MLエンジニア × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

ヘルスケアに関わる外販もしくはSaasプロダクトの開発経験 PM/PdMのご経験3年以上 要件定義及び要件定義書の作成 システムアーキテクチャ設計 ベンダーとの技術的なコミュニケーション 外販可能なシステムの開発経験/外部サービスとのAPI連携

IDM / IAM / IGAといった、ID管理におけるスペシャリティを高い水準で有していること。アーキテクチャ設計や方針案の検討、移行計画策定を主推進できるレベル。プロジェクトマネジメントスキル。

ERP刷新またはPLM導入における要件定義フェーズの経験 業務分析（As-Is/To-Be）、Fit/Gapの整理スキル 製造業の業務プロセス理解（生産管理・設計開発・品質管理 等のいずれか） ベンダー／現場と調整しながら要件確定を進められるファシリテーション能力 ドキュメンテーションスキル（要件定義書／業務フロー作成）

スクラム開発の経験（役割、イベント、経験則、インクリメントの考え方） 価値の言語化と優先度付け（Why/Whatを明確にし、トレードオフを決められる） 要件定義力（PBIの分割、受け入れ条件、非機能要件の整理） 合意形成とコミュニケーション（利害調整、説明責任、意思決定の透明性） データリテラシー（KPI設計、簡易分析、検証結果の解釈）

Goを利用したWebシステムのAPI開発経験 AWSの複数マネージドサービス(ECS/EKS/S3/CloudFront/Lamdaなど)を利用したシステムの開発経験 Kubernetesを利用したシステムの設計や開発の経験 データベースのチューニングや最適化の経験 RDB/NoSQL/NewSQLなどのうち、1つ以上を利用した設計/開発を実施した経験

スクラム開発の経験（役割、イベント、経験則、インクリメントの考え方） 価値の言語化と優先度付け（Why/Whatを明確にし、トレードオフを決められる） 要件定義力（PBIの分割、受け入れ条件、非機能要件の整理） 合意形成とコミュニケーション（利害調整、説明責任、意思決定の透明性） データリテラシー（KPI設計、簡易分析、検証結果の解釈）

AWS SageMakerでのMLシステム構築経験（1年以上） FastAPIを用いたAPI開発経験（3年以上） AWS環境でのシステム設計・構築経験 機械学習に関する知見（LightGBM/Decision Tree）

・TypeScriptフルスタックでの開発リード経験 ・AI（特にLLM）に関する知見 ・要件が(完全には）固まっていない状況での開発経験 ・ユーザビリティを考慮した開発経験

開発経験（目安3年以上） TypeScript / React / Python / C# いずれかの実務経験 チーム（2-3名）のリード・マネジメント アーキテクチャ設計、技術選定 フロントエンド・バックエンドの設計・実装コードレビュー、品質管理 PMO、PM、他チームとの連携・調整 技術的な課題の解決・エスカレーション対応 Azureインフラの設計・構築経験

新規事業や新サービス企画、事業立ち上げフェーズの経験 要件定義～PoC～実装～運用まで一連工程のリード経験 技術/業務双方の観点からプロジェクトを推進できるスキル ステークホルダー調整、ファシリテーションの経験 NW領域の実務経験 データ基盤/AI技術いずれかの基礎理解

新規事業／新サービス企画・立ち上げフェーズの経験 要件定義～PoC～実装～運用までの一連工程のリード経験 技術・業務両面からのプロジェクト推進スキル ステークホルダー調整、ファシリテーション経験 NW／データ基盤／AI技術いずれかの基礎理解

・sagemaker、vertex ai、Kubeflowなどで課題に応じた適切なMLOps基盤の構築経験および継続的な改善経験 ・DVCやRDB・NoSQLなどを用いたデータセットを管理機構の構築・運用経験 ・ CI/CDの構築経験　もしくは　CI/CDが設計された開発環境での経験

・ソフトウェアエンジニアのスキル ・Webアプリケーション開発経験（React,Python,Node.js等） ・コンピュータサイエンスの基礎知識 ・自然言語処理・機械学習に関する基本知識 ・基本的な概念を理解していること ※機械学習の専門的な知識は不要です、それよりもWebアプリケーション開発の経験は必要とさせていただきます