機械学習 × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

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）

AI・機械学習技術を用いたプロダクト関連オペレーションの継続的改善・ビジネス価値創出経験 データ基盤およびデータパイプラインの開発経験 Webアプリケーションの開発・運用経験 GCPを用いた設計構築・運用保守経験

Python での実務開発経験（2年以上） SQL による データ抽出・集計・クレンジング経験 API 連携・データパイプライン構築経験 クラウドサービス（AWS / GCP / Azure いずれか）の利用経験 要件整理・ドキュメント作成ができるコミュニケーション能力 AI駆動開発経験

AWS上でのデータ活用基盤／データレイク／DWH基盤の設計・構築経験 要件定義～試験・運用設計まで一人称で対応可能な方 スケジュール管理、課題管理、進捗報告を主体的に実施できる方 顧客や関係者との円滑なコミュニケーション能力

LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 データ分析の実務経験がある方 Webアプリケーションの開発経験がある方 Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 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がある方

Python, TypeScript, GCP, AI/LLM, DB, Webアプリケーション開発, トラブルシュート

AI・機械学習技術を用いたプロダクト関連オペレーションの継続的改善・ビジネス価値創出経験 データ基盤およびデータパイプラインの開発経験 Webアプリケーションの開発・運用経験 GCPを用いた設計構築・運用保守経験

LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 データ分析の実務経験がある方 Webアプリケーションの開発経験がある方 Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 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がある方

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

フルスタックエンジニア経験（5年以上） TypeScriptを用いたWebアプリケーションの設計・開発経験（1年以上） CI/CDのパイプライン構築経験 Next.js等のモダンフロントエンドフレームワークを用いた、コンポーネント設計および実装経験 RDB（PostgreSQL等）における、パフォーマンスと拡張性を考慮したスキーマ設計・運用経験 非同期処理・ジョブキュー・リトライ設計など、信頼性を要するバックエンドシステムの開発経験 AI駆動開発経験（業務内外を問わず） 複雑な仕様や要件を、他者が理解可能なコード・設計に落とし込める論理的思考力 月160時間フルコミットできる方（※平日にコミットできる方のみ） 参画時には日本に在住している方

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スキル

GCP環境、特にVertex AIを用いたシステム開発またはMLOpsの構築・運用経験 機械学習（ML）または生成AI（LLM等）を活用したアプリケーションの開発経験 シニアコンサルタントクラス以上のスキル（技術チームを牽引し、自走してデリバリーできる方） 日本語：ビジネスレベル 顧客やチームメンバーと複雑な技術要件について円滑に意思疎通できるコミュニケーション力 エンドクライアントが外資系保険会社となるためビジネスレベルの英語力がある方が望ましい（読み書きレベルの英語は必須）

・AI、ML、生成AI活用、もしくはソフトウェア開発プロジェクトの企画／構想段階より参画しPMとして主導した経験 ・ソフトウェア開発プロジェクト開発計画の策定(スケジュール、コスト、体制、スコープ定義等)経験 ・AI系PJにおいてのPoCフェーズでのPM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就業経験 ・生成AI技術に関する知識とデータサイエンス実務での利用 ・ユーザに対するビジネス要求、プロジェクトQCD等に関する折衝/交渉力 ・統計・機械学習によるデータ分析の実務経験 ・データ分析のビジネス事例におけるモデル構築経験

AI・機械学習・生成AI活用、またはソフトウェア開発プロジェクトの企画・構想段階からの参画経験 ステークホルダーと主体的に調整を行い、開発プロジェクトとして立ち上げた経験 開発計画（スケジュール、コスト、体制、スコープ定義等）の策定、および関係者への説明・合意形成の経験 クライアントやエンジニアと直接連携し、開発計画からデリバリまで推進した経験（1年以上）

TypeScript経験 5年以上 サービスとの繋ぎ込み経験あり（例: S3、Lambda、AWS Batch） 開発経験5年以上（基本設計経験者） 設計書作成／レビュー

■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

IT系メガベンチャー/スタートアップ企業での業務経験 レコメンデーションシステムの実務経験2年以上 大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験 Google Cloud(Vertex AI等)またはAWSでのML開発・運用経験 ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験 メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験(※2年以上必須)

Linuxサーバーの構築・運用経験 Kubernetes経験3年程度 kubectlでPod / Deployment / Serviceの確認ができる ログ確認、Pod再起動、簡単な障害一次対応ができる EKS / GKE / AKSいずれかの運用現場の経験 Prometheus / Grafana未経験でも、CloudWatchやCloud Monitoringでの監視経験があれば可 Helm / Argo CD / Terraformは補助経験レベルでも可 Dockerなどコンテナ技術に関する知識・実務経験 クラウド環境（AWS、GCP、Azure等）の利用経験 障害調査・トラブルシューティング経験 ログ分析やメトリクスを用いた原因分析経験 Gitを利用したソースコード・設定管理経験

統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験 前処理を含むデータ分析に関するプログラミング（Python）の基本的な知識と実務経験 SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験 BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識 クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

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

■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

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

機械学習・AIを活用したシステムやサービスの開発経験（本番運用まで）、ビジネス要望の定式化スキル、アーキテクチャ設計スキル（安定性・運用コスト考慮）

・LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 ・データ分析の実務経験がある方 ・Webアプリケーションの開発経験がある方 ・Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 ・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がある方

エンタープライズ企業における業務プロセス改善の提案経験 AIを活用した提案やPoC開発の経験

Python, 機械学習, ディープラーニング, SQL, クラウド環境 (AWS, GCP, Azure), Git

Webアプリケーション開発経験（4年以上目安） PHPでのバックエンド開発経験（4年以上） Laravelの開発経験 データ領域へのご興味

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

マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験。 RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験。 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×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験。