機械学習 × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

・データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験5年以上 ・ヒアリングを通じたビジネス課題の抽出・仮説／ゴール設定・データ分析課題への落とし込み能力 ・ユーザへのビジネス要求・プロジェクトQCDに関する折衝・交渉経験3年以上 ・データ分析案件のプロジェクト推進および管理経験3年以上 ・テクニカルドキュメント作成スキル（要件定義・レポート等） ・プレゼンテーションスキル・ビジネスドキュメント作成スキル（提案書・報告書等） ・統計・機械学習によるデータ分析の実務経験3年以上 ・データ分析ビジネス事例におけるモデル構築経験3年以上（需要・供給予測、配送最適化等） ・AI Agent・RAG等、生成AIに関連するシステムの精度改善経験2年以上

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上） 理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系） Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等） 因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験 傾向スコアマッチング（PSM）・差分の差分法（DID）等の因果推論手法の経験 A/Bテスト設計・効果測定の実務経験

Pythonを使ったデータ整理・加工・分析経験（例：大量データの集計、前処理、統計分析等）、PostgreSQLを利用したデータ操作経験（SQLによる検索・更新・分析など）、AWS環境での開発・運用経験

コンサルティング経験（業務分析・業務整理・BPRなど、クライアントの業務を構造化し改善提案を行った経験） AI/データ領域の業務経験（機械学習、データ分析、BI導入、データ基盤構築、CDP活用など、AI・データ活用に関わるプロジェクト経験） AX（AI Transformation）戦略立案経験（企業のAI活用戦略の策定、ロードマップ作成、組織変革の推進経験） クライアントの曖昧な要望を構造化し、技術的制約や工数を踏まえて現実的かつ価値の高いプランに落とし込めるスキル

Pythonを使ったデータ整理・加工・分析経験（例：大量データの集計、前処理、統計分析等） PostgreSQLを利用したデータ操作経験（SQLによる検索・更新・分析など） AWS環境での開発・運用経験

・LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) ・データ分析の実務経験 ・webアプリケーションの開発経験 ・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 ・Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

MLライブラリを用いたトレンド予測プログラム開発経験、特徴量エンジニアリング、EDA、ハイパーパラメータチューニングによる精度改善経験、クラウド上でのデータ扱い・開発環境構築経験、要件定義から設計、実装、試験までの一連の工程経験

・機械学習モデルの開発・運用経験 　└時系列データ、またはテーブル形式の業務データを用いた機械学習モデルの設計、実装、本番運用経験がある方 ・モデル改善に関する実務経験 　└特徴量設計、モデル評価、精度改善、チューニングなどを実務で行った経験がある方 ・PythonでのWebアプリケーション開発経験 ・RDBの設計・運用経験 ・自走して開発を進めた経験 　└少人数チームの中で、自ら課題を整理し、プロダクト開発を前に進めた経験がある方 ・上流工程をリードした経験

コンサルティング実務（業務分析、整理、改善提案）の経験 AIまたはデータ領域（機械学習、データ分析、基盤構築等）のプロジェクト経験 AIを活用したビジネス変革戦略の立案および実行支援の経験

データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験 ビジネス課題のヒアリング → 仮説・ゴール設定 → データ分析課題への落とし込み経験 統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（モデル構築含む） AI Agent / RAG 等、生成AI関連システムの精度改善経験 データ分析プロジェクトの推進・管理、QCD折衝・交渉経験 要件定義書・提案書・報告書等のドキュメント作成経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ 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 学習パイプラインのバグ特定・修正 データセットの設計 画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理 Pythonでの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) Dockerを用いた環境構築・実験実行

・Ruby on Railsを用いた開発経験(3年以上) ・データベース(RDB)に対してクエリを発行し、データ分析をして意思決定を行った経験 ・Gitを用いた開発経験

プロダクト開発経験(3年以上、バックエンド・フロントエンド問わず) Go、Dart (Flutter)、TypeScriptのいずれかでの開発経験(3年以上) 生成AIツールへの深い知見と実務経験 AIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

・PyTorchを用いたモデル学習・評価・デバッグができる方 ・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方 ・評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）を設計・実装できる方 ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる方 　└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方 　　└Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応 ・アノテーションデータの品質管理経験 ・画像・動画データの前処理ができる方 ・AWSの実務経験、およびDockerを用いた環境構築経験がある方 ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行経験

・Linuxサーバにおける設計、構築、または運用保守の実務経験 ・Kubernetes環境を用いたシステムの運用、または管理の実務経験 ・Dockerをはじめとするコンテナ技術に関する知識、および実務での利用経験 ・主要クラウド環境(AWS、GCP、Azure等)を用いたシステム構築、または利用経験 ・インフラ環境における障害調査、およびトラブルシューティングの豊富な経験 ・各種監視ツールを用いたログ分析や、メトリクス情報を用いた原因分析の実務経験 ・Git/GitHub等を利用したソースコード、およびインフラ設定ファイルの構成管理経験 ・フルリモート環境下において、高い主体性と責任感を持って自律的に稼働できること

・マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet以上のバージョン等）を用いた、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等）を回した経験 ・OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 ・LangChain、LangGraph等を用いたAIエージェント/ワークフロー構築経験 ・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・コスト最適化の実績 ・LLMアプリケーションの評価・監視基盤（LangSmith、Langfuse等）の構築経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

機械学習の基礎理解（推薦、スコアリング、ランキング、特徴量設計 等）、マッチングロジック設計経験（人材・案件等の重みづけ、順位付け 等）

SQLを用いたデータ抽出/集計/加工の実務経験（3年以上）、GCP（BigQuery等）またはAWSを用いたデータ分析基盤の設計・構築・運用経験、ETL/ELTプロセス（データパイプライン）の設計・実装経験

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

システム開発または新規事業開発におけるPMO実務経験 プロジェクト管理ツール(Jira、Confluence、Asana、Notion等)の活用経験 複雑なステークホルダーとの調整能力および高いコミュニケーション能力 プロジェクトの進捗や課題を論理的に整理し、可視化する能力 変化の速いAI開発プロジェクトにおいて、柔軟かつ主体的に動けるマインドセット

GitHubまたはGitLabを用いたバージョン管理経験 基本的なLinuxコマンドの理解（LPICレベル1相当以上） AWSを用いたWebインフラの設計・構築・運用保守経験 VPC、サブネット、SG、ELB、Route 53、ACMなどのNW設計／DNS運用経験 IAM設計、クロスアカウント／マルチアカウント構成の経験 EC2、RDS、ElastiCache、S3、CloudWatchなどのサーバー／ストレージ設計経験 TerraformまたはCloudFormation等のIaC、もしくはAnsible/Puppet等の構成管理ツールを用いた構築経験 Dockerfile作成、docker-compose利用などDocker環境構築経験 基本設計以降を自走できる方 リモート環境でも成果物を担保できるコミュニケーション力、セルフマネジメント力 AI駆動開発に関する知識・知見

AzureまたはAWSを用いたモダンなサーバーレスアーキテクチャの設計、構築経験（3年以上）

コンサルティング実務（業務分析、整理、改善提案）の経験 AIまたはデータ領域（機械学習、データ分析、基盤構築等）のプロジェクト経験 AIを活用したビジネス変革戦略の立案および実行支援の経験

案件①：Python（Django/FastAPI/Flask）でのフルスタック開発実装力、ノーコード/ローコード的発想での業務ツール構築、SQLでのデータ設計・実装完結、AIコーディングツール（GitHub Copilot, Cursor, Claude Code等）活用、機械学習基礎（scikit-learn, pandas）での軽量MLモデル構築、Excel自動化・業務RPA的処理の知見、非エンジニアとのヒアリング力、アジャイル/プロトタイピング思考、イテレーション開発マインド、協調性。 案件②：業務要求ヒアリングから要件定義書作成までの一気通貫経験、基本設計書・詳細設計書・画面遷移図・API設計書・ER図作成実績、非機能要件整理経験、ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション、AI開発プロジェクト全体像理解、画像AI・生成AI・予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験、MLOps・AIガバナンス・モデル評価指標の知見、ベンダーコントロール経験、WBS作成・課題管理・リスク管理実務経験、顧客向け提案資料・報告書作成スキル、業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力、アジャイル/ウォーターフォール双方への適応。

案件①：Python（Django/FastAPI/Flask）でのフルスタック開発実装力、ノーコード/ローコード的発想での業務ツール構築、SQLでのデータ設計・実装完結、AIコーディングツール（GitHub Copilot, Cursor, Claude Code等）活用、機械学習基礎（scikit-learn, pandas）での軽量MLモデル構築、Excel自動化・業務RPA的処理の知見、非エンジニアとのヒアリング力、アジャイル/プロトタイピング思考、イテレーション開発マインド、協調性。 案件②：業務要求ヒアリングから要件定義書作成までの一気通貫経験、基本設計書・詳細設計書・画面遷移図・API設計書・ER図作成実績、非機能要件整理経験、ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション、AI開発プロジェクト全体像理解、画像AI・生成AI・予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験、MLOps・AIガバナンス・モデル評価指標の知見、ベンダーコントロール経験、WBS作成・課題管理・リスク管理実務経験、顧客向け提案資料・報告書作成スキル、業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力、アジャイル/ウォーターフォール双方への適応。

AzureまたはAWSを用いたモダンなサーバーレスアーキテクチャの設計、構築経験（3年以上）

直近5年以内でレコメンデーション分野における機械学習開発のリード経験 アーキテクチャ設計、要件定義などから主体的に関与したご経験 10カ月以上参画されている案件が最低3つ以上 直近5年以内で有名企業にて5～10名チームでの自社プロダクト開発経験 保守性や運用性を考慮したプロダクト設計開発経験

Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 PyTorchまたはTensorFlowの使用経験

レコメンド（コンテンツ/商品推薦、パーソナライズ、ランキング生成等）のプロダクト開発経験 MAU数十万人以上、またはそれに準ずる大規模なトラフィック・データ量での経験 モデル開発、特徴量エンジニアリング、前処理の実装 実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、A/Bテスト等の効果検証 ビジネス指標（CTR、CVR、LTV等）をコミットし、改善ロードマップの策定から実行までを主導した経験 協調フィルタリング（CF）、行列分解（MF）、DNN、Transformer系（BERT等）、Two-Tower、Wide & Deep、GNN（グラフニューラルネットワーク）、DeepFMを用いたモデル開発・実装の実務経験