PyTorch × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

・AWSを用いたデータ基盤の構築経験3年以上 ・Pythonでの開発経験 ・Git/GitHubを利用したチーム開発経験

Python による開発経験（PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn 等） 機械学習・統計モデリングの基礎知識 Git/Backlog を利用したチーム開発経験 AWS等のクラウドサービスに関する開発経験・知識

- 生成AI領域の深い知識 - Python による高度なプログラミング力 - PyTorch / TensorFlow を利用した深層学習モデル実務経験 - 論文ベースでのアルゴリズム設計・実装経験

・CS、SW工学、AI、ML、数学、物理、関連分野の学士号・修士号、Generative AIに関する深い知識 ・Pythonでの高度なプログラミングスキル、Pytorch/TensorflowなどのDLフレームワーク実務経験 ・CVまたはNLP分野で、最新研究論文に基づくアルゴリズムの設計・実装経験 ・研究PJにおける独自のアルゴリズム開発、学会/ジャーナルでの発表経験 ・研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験 ・特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験

コンピュータサイエンス、AI、機械学習等の関連分野における修士号 Python及びPytorch/Tensorflow等を用いた開発実務経験 CVまたはNLP分野での論文ベースでのアルゴリズム設計・実装経験

・CS、SW工学、AI、ML、数学、物理、関連分野の学士号・修士号、Generative AIに関する深い知識 ・Pythonでの高度なプログラミングスキル、Pytorch/TensorflowなどのDLフレームワーク実務経験 ・CVまたはNLP分野で、最新研究論文に基づくアルゴリズムの設計・実装経験 ・研究PJにおける独自のアルゴリズム開発、学会/ジャーナルでの発表経験 ・研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験 ・特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験

GCP に関する実務経験が4年以上あり、そのうち2年以上の Vertex AI の実務経験を有していること Python および機械学習フレームワーク (TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn) に関する高いスキル Vertex AI Pipelines の構築経験、および Vertex AI Model Registry を用いたモデルライフサイクル管理の実務経験 Vertex AI、GCS、BigQuery および関連インフラのプロビジョニングに関する Terraform スキル GCP IAM に関する十分な理解 (特に ML パイプラインやデータアクセスのセキュリティ確保) GCP ネイティブな開発パターンおよびイベントドリブンアーキテクチャに関する知識・経験 計画立案、実行、ステークホルダー管理を含むクラウドデリバリーの実務経験 コンテナ化 (Docker) およびモデルサービングのための GKE に関する知識・経験

GCP IAMの権限設計（5年以上）、Workload Identity等の高度な認証連携、Python/Goでのスクリプト開発、Cloud Run/Cloud Functions等を使ったサーバーレスアプリ開発、TerraformやAnsibleを用いたポリシーのコード化（Policy as Code）・自動化、GKE/Kubernetes専門のプラットフォームエンジニア/SREエンジニア、本番環境でのKubernetes運用4年以上、GKE実務2年以上、VPCネイティブやPrivate ClusterなどGKE周りの高度なネットワーク・セキュリティ設計、ArgoCD/Fluxを用いたGitOps、Helm/Terraform/Ansibleによるインフラ全自動化、Vertex AI（Pipelines, Model Registry等）の実務経験2年以上、エンドツーエンドのMLOps構築、PythonおよびTensorFlow/PyTorch等のMLフレームワーク、モデルのデプロイやDocker/GKE化、データサイエンティストとの連携、スプリント計画や環境昇格などのデリバリーリード、Terraformの高度なスキル（モジュール開発・リモートステート管理）、Ansibleの実務経験（4年以上）、主要GCPサービス（VPC, GKE, DB等）の知識、インフラの自動構築・CI/CD組み込み・ドリフト検知、Linux/シェルスクリプト、GCP/GKE/Terraform/CI-CDの深い技術バックグラウンド、GCPクラウドデリバリーの管理経験3年以上、アジャイル/スクラムでの開発リード、8名以上のクロスファンクショナルチームのリード、顧客や社内ステークホルダーとの調整・進捗管理

オブジェクト指向の理解 実業務でのプログラミング経験2年以上(VB.Net、C系言語、Java等) C系言語の基礎知識(構造体、クラス、ポインタ等)がありソースコードが読めること

PyTorchを用いたモデルの学習・評価デバッグ経験 セグメンテーション物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験 IoU・Precision Recall・F1等の評価指標の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセット設計経験 Train／Val／Test分割 クラス不均衡対応 OpenCV・ffmpeg等を用いた 画像・動画データの前処理経験 アノテーションデータの 品質管理経験 Pythonによる再現性のある データパイプライン実装 AWSの実務経験 S3・EC2・ECS・Batch・Lambda等いずれか Dockerを用いた環境構築・実験実行経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価デバッグ経験 セグメンテーション物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験 IoU・Precision Recall・F1等の評価指標の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセット設計経験 (Train／Val／Test分割, クラス不均衡対応) OpenCV・ffmpeg等を用いた画像・動画データの前処理経験 アノテーションデータの品質管理経験 Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装 AWSの実務経験 (S3・EC2・ECS・Batch・Lambda等いずれか) Dockerを用いた環境構築・実験実行経験

TypeScript, Node.js, Pythonのいずれかを用いた開発経験2年以上

機械学習または数理最適化のPythonアルゴリズム実装経験（研究・個人開発・競技等は不問） AI Agent（Claude Code / Codex）を利用してのコード開発経験 論文・先行研究を読んで自力で実装に落とせること

TypeScript, Node.js, Pythonのいずれかを用いた開発経験2年以上

GCP実務4年以上(うちVertex AI実務2年以上) Python+MLフレームワーク(TensorFlow / PyTorch / Scikit-learn)の高いスキル Vertex AI Pipelinesの構築経験、モデルライフサイクル管理の実務経験 Terraform(Vertex AI / GCS / BigQueryのプロビジョニング) クラウドデリバリー(計画立案・実行・ステークホルダー管理)の実務経験

データサイエンティストとしての実務経験（3年以上） データサイエンス/機械学習またはそれに準ずるスキルを有している方

Python でのバックエンド開発経験（3年以上） 生成AI/LLM の実務活用経験（プロンプト設計、評価、RAG等） データ基盤構築経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携） AWS または GCP での開発・運用経験 Docker を用いたコンテナ開発・運用経験 GitHub を用いたチーム開発経験 複数職種（PdM/プロデューサー/編集者等）との協働・折衝経験 日本語での要件定義・顧客折衝に耐えるコミュニケーション力

Python でのバックエンド開発経験（3年以上） 生成AI/LLM の実務活用経験（プロンプト設計、評価、RAG等） データ基盤構築経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携） AWS または GCP での開発・運用経験 Docker を用いたコンテナ開発・運用経験 GitHub を用いたチーム開発経験 複数職種（PdM/プロデューサー/編集者等）との協働・折衝経験 日本語での要件定義・顧客折衝に耐えるコミュニケーション力

・大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 3年以上 ・またはそれに準ずるデータサイエンス/機械学習関連のスキル

機械学習エンジニアとしての実務経験（MLエンジニアとして3年以上、もしくはそれに相当する経験） Deep Learningを用いたモデル開発経験 PyTorch / TensorFlowなどを用いたモデル開発経験 Python、C++などを用いたソフトウェア開発経験 技術的な不確実性が高い課題に対して、論文調査からプロトタイピング、実運用まで自走して推進できる能力 日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）

■機械学習・モデル開発 ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

■機械学習・モデル開発 ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

・LLMを用いたアプリケーション開発の実務経験（RAG / エージェント / 構造化出力 のいずれか） ・Pythonでのバックエンド / アプリ開発経験と、型を意識した設計 ・AIの出力品質を自分で評価・改善する設計力 ・API・ドメインロジックを構造化して実装できること

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる 学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) 画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理ができる Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

エンジニア実務経験5年以上 バックエンド開発力（Python / NestJS / FastAPI） TypeScript / React / Next.js での開発経験 コードレビュー・チームリーダーシップ経験

・深層学習フレームワーク（PyTorch / TensorFlow等）での実務経験 ・生成AI / LLM（ChatGPT / Gemini / Claude等）のAPI活用経験 ・中長期的な正社員への転換の意欲

PyTorchを用いたモデルの学習、評価、デバッグ経験 セグメンテーション、物体検出、分類モデルのいずれかの実装経験 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)の設計・実装経験 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセットの設計経験 画像・動画データの前処理経験(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理経験 Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験

Python、PyTorchのプログラミングスキル AI開発を伴うPoC〜小規模本番運用までの一連のPJ経験 開発をリーダーとして主導・品質担保した経験 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

Python、PyTorchのプログラミングスキル AI開発を伴うPoC～小規模本番運用までの一連のPJ経験 開発をリーダーとして主導・品質担保した経験 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

Python、PyTorchのプログラミングスキル AI開発を伴うPoC～小規模本番運用までの一連のPJ経験 開発をリーダーとして主導および品質担保した経験 非エンジニアや顧客とのコミュニケーションおよびドキュメンテーション能力