機械学習 × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

WebサービスまたはアプリにおけるPdM経験2年以上 データをもとにした課題発見、仮説立案、意思決定経験 A/Bテストや仮説検証を主導し、KPI改善につなげた経験 要件定義、仕様策定、リリースまでの一連の開発経験 エンジニア、デザイナー等との協業、推進経験

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 ビジネスレベルの英語力(英語での会話が必須)

PMとしてのご経験 AI（生成AI、機械学習）などに関連したプロジェクトへの参画経験（それに準ずるレベルであれば知見でも可） 要件整理や企画フェーズにおいて仮説立案などができること（未経験可）

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）、SaaSプロダクトや受託開発等のプリセールス・導入支援の経験、開発経験 ※個人開発、ノーコードローコードも可

Pythonによるデータ分析経験（Web開発ではなく、AI・機械学習または類似分野での経験） 主体的に業務を推進できる方 ※1.は顧客への提案などの経験や対応力がある方を募集します 　2.は顧客と接する機会はなく、Pythonの経験や開発力を重視します

AI・機械学習・生成AI活用、またはソフトウェア開発PJ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PJ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）。

AI/機械学習/生成AIまたはソフトウェア開発の企画・構想からの参画経験 開発計画（スケジュール、コスト、体制、スコープ）の策定・合意形成経験 クライアント・エンジニア間での調整およびプロジェクト推進経験（1年以上）

Pythonによる大規模データ処理の実務経験 API連携／スクレイピングの実務経験 REST APIの設計経験 外部データの正規化・DB化の経験 非同期処理／連携の実装経験

TypeScript, Next.js, Reactを用いた開発経験2年以上

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

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） SaaSプロダクトや受託開発等のプリセールス・導入支援の経験 開発経験 ※個人開発、ノーコードローコードも可

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

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）

・生成AI・エージェントを用いた開発経験（例：コード生成、リファクタリング、自動テスト生成など） ・生成AIが出力したコードのレビュー・品質担保の経験（バグ検出、設計の妥当性評価、リファクタリング指示など） ・Webアプリケーションの設計・開発・テスト・運用のいずれかの実務経験 ・AIの出力をそのまま信用せず、構造的に検証できる方 ・「とりあえず動く」ではなく「安全に運用できる」まで考えられる方 ・エージェントに任せる部分と人間が責任を持つ部分を切り分けられる方 ・例外処理・エラーハンドリング・ログ設計など、実運用を前提とした開発経験 ・外部ユーザー（トライアルユーザー・協力会社等）とのコミュニケーション経験

・セキュリティ診断の実務経験 (1年以上) ・Pythonを用いたWebサービス開発経験 (RDBの設計・構築、クライアント・サーバーを切り分けたサービスの開発) ・Web脆弱性の理解 (Burp等の基礎ツール使用経験) ・特定のプログラミング言語への深い理解 ・基本ツール・システムの理解 (RDB/SQL、RESTful API、Docker、Git)

・大規模データを使用したデータサイエンティストの経験(3年以上) ・機械学習に関する実務経験

AI／機械学習／生成AI、またはソフトウェア開発プロジェクトの企画～立ち上げ推進経験3年以上 プロジェクトの開発計画策定経験（スケジュール／コスト／体制／スコープ等）2年以上 関係者調整および合意形成を行い、デリバリまで完遂した経験

Python, 機械学習, ディープラーニング, SQL, Git

Pythonで要件定義～テストの経験：2年以上 機械学習かAI関連のプロジェクト経験：年数不問 Linux環境のプロジェクト経験：年数不問 Python、機械学習/自然言語/生成AI、Linux

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

・Ruby on RailsおよびReact技術を用いたフルスタック開発経験（3年以上） ・Webプロダクトの要件整理から設計、実装まで一貫して担った経験 ・複数機能やシステム全体を考慮し、構成や責務分割を設計した経験 ・生成AI、機械学習、外部AI APIのいずれかを用いた機能開発経験 ・設計レビューやコードレビューを通じて品質を改善した経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

データ利活用に必要な抽出・分析ロジックの構築経験 AI・機械学習技術を活用したアプリケーション開発の実務経験 AIアシスタントや開発支援ツールを活用した効率的な開発経験 生成AIを活用した業務改善・自動化の企画から実装までを主体的に推進した経験 業務分析・要件整理・システム化構想の策定など、上流工程に携わった経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

Ruby on RailsおよびReact技術を用いたフルスタック開発経験（3年以上） Webプロダクトの要件整理から設計、実装まで一貫して担った経験 複数機能やシステム全体を考慮し、構成や責務分割を設計した経験 生成AI、機械学習、外部AI APIのいずれかを用いた機能開発経験 設計レビューやコードレビューを通じて品質を改善した経験

3D Reconstruction、SLAM、姿勢推定など、画像処理/3Dデータ解析アルゴリズムの開発経験 線形代数（剛体変換など3次元幾何）や確率統計に関する知見 PythonまたはC++でのAI/機械学習の開発実務経験（3年以上） 提案〜要件定義～設計～実装まで主導した実績 コンピュータサイエンス領域の論文読解、もしくは実験計画立案の経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

推薦／検索／マッチングシステムで、手法選定やアーキテクチャの方向性を決められる技術的判断力 方針を社内エンジニアが着手できるタスクに分解し、スキルの異なるメンバーを役割分担で戦力化する設計力 データ規模に応じて打ち手を取捨選択し、事業KPIに基づく評価・実験と仕組み化を社内が回し続ける形で定着させる力

AI業界での実務経験 機械学習など情報科学全般に対する基本的な理解 プロンプトの知見、知識