AIエンジニア × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

AI／生成AI領域に関する知見・プロジェクト経験 AIエージェント、LLM、生成AIアプリケーション等の実装・導入経験 建設業界の知見

AIが作ったコードやテスト内容を確認し、問題がないか判断した経験 Claude Code、GitHub Copilotなどを使ってテストを設計した経験 Claude Code、GitHub Copilotなどを使ってテストコードを作成した経験 AIを使う場合のレビュー基準や品質チェックのルールを決めた経験 AIによるテスト自動生成と手動テストの使い分け判断 （リスクベースでAI任せにできる領域／人が担保すべき領域を切り分けられること）

Webアプリケーション開発におけるPMまたはPL実務経験（目安3年以上：要件定義～リリースまで一連）、フルスタックでのエンジニア実務経験（フロントエンドおよびバックエンド双方の実装経験）、複数ステークホルダー（事業パートナー・外部技術ベンダー・社内チーム）との要件調整・折衝経験、要件定義書、仕様書のドキュメント作成・バージョン管理の実務経験、Backlog等を用いたWBS・進捗・リスク管理の実務経験、ヘルスケア領域の基礎知識（個人情報保護法・要配慮個人情報の取り扱いに関する理解）、Webフロント＋API＋DBの全体構成を把握し、エンジニアと仕様レベルで技術対話ができるリテラシー

保険業務（事務設計・システム設計）に関するスキル 保険商品、事務、システムに関する知識を有し、システム開発に活かせること システムプロジェクトにおける計画作成、進捗・課題管理の経験 プロジェクトのコスト、リスク、品質管理経験 予算の妥当性審査、要員・パートナーの妥当性審査、品質の第三者チェックができること 生命保険業界でのシステム企画・プロジェクト審査経験

Webアプリケーションシステムの基本設計書・詳細設計書・運用設計書の作成経験 AWSコンテナ（ECS/Fargate）における設計経験（監視、セキュリティ、リリース等） 主要AWSサービスの経験/すべてを満たしていなくともOK（ECS, ECR, DynamoDB, Aurora PostgreSQL, Bedrock, EC2, SQS, CI/CD関連, VPC等）の構築経験

C#を使用した開発経験（2年以上） Windows Serverの運用保守経験（2年以上） SQLを用いた調査、障害解析などの保守・サポート寄りの経験 PowerShellまたはPythonを使った、簡単なスクリプト作成や自動化の経験（2年以上） WindowsServerやPCの基本設定・操作経験（イベントログ確認、パフォーマンス確認など） SQLの基礎知識（データ検索、簡単な集計・調査ができるレベル） 不具合発生時にログ等を確認しながら、原因を考え、調査・切り分けを行うことに抵抗がない方

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・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

要件定義～リリースまでのPMまたはリードエンジニア経験（3年以上目安） Webアプリケーションのフルスタックでのご経験（Python / TypeScript） LLM APIを用いた機能実装のご経験（OpenAI / Anthropic / Gemini等） AIエージェント型開発ツールを使用した開発経験（Claude Code / Codex / Cursor等）

TypeScript/Node.js/React/Next.js でのWebアプリにおけるフルスタック開発の実務経験5年以上 要件定義/基本設計～テスト/運用までのフルサイクル対応経験 AWS等のクラウドインフラ設計・構築・運用経験 ChatGPT/Claude/GitHub Copilot 等のAI開発ツールを実務で活用した経験 自走して開発を推進できるリード力

JavaScript,SQL,システム設計,進捗管理

顧客との要件定義の経験 バックエンド + フロントエンド開発経験（言語不問） LangChainやLangGraph等のフレームワークを利用したAIプロダクト開発経験 運用 / 保守を見据えたAIプロダクトの品質・評価設計経験

Python (FastAPI等) を使用したWeb API・バックエンド開発の実務経験2年以上 Google Cloud上でのバックエンド開発の実務経験2年以上 生成AI(Gemini/OpenAI/Claude等のLLM API) を組み込んだアプリケーションを開発した実務経験 REST APIのI/F設計・詳細設計を経験したことのある方 PostgreSQL等のRDBを使用したテーブル設計・開発経験 GitHub等のソース管理ツールを使用したチーム開発・コードレビューの経験

社内向けWebアプリ、業務ツール、Bot、またはAPI連携の設計・開発経験 TypeScriptまたはPythonを用いたアプリケーション開発経験 生成AI・LLM APIを利用した機能やツールの開発経験 現場の担当者へのヒアリングから、業務フロー・課題・要件を整理できること 要件が曖昧な状態から、小さく試せるプロトタイプを短期間で作り、フィードバックをもとに改善した経験 AIの出力を鵜呑みにせず、人による確認・例外処理・エスカレーションを含む運用を設計できること GitHubを用いたチーム開発経験（PRレビュー・Issue管理等） テキストベース（Slack・Notion等）で、簡潔かつオープンにコミュニケーションをとれる方 個人情報・未公開情報を扱う際のアクセス制御、ログ、マスキング等の基本的なセキュリティ観点を持っている方

AI駆動開発の全体課題整理および定着化提案の経験 AWS Kiroの活用経験（同等のAI開発ツールの活用経験でも可） 開発経験

顧客との要件定義の経験 バックエンド + フロントエンド開発経験（言語不問） LangChainやLangGraph等のフレームワークを利用したAIプロダクト開発経験 （LlamaIndex (Workflows) / AutoGen / CrewAI などでも検討可） 運用 / 保守を見据えたAIプロダクトの品質・評価設計経験

Python、C/C++のコーディングスキル　4年～ OpenCVを使った画像処理に関する開発経験 深層学習を含む機械学習に関する開発経験

アジャイル開発経験 顧客折衝経験 Java開発経験5年以上 API連携経験

AI/機械学習の開発経験5年以上、うちLLMを用いた開発経験2年以上 プロンプトエンジニアリングの体系的な知見(Structured Outputs、Function Calling、RAG、Evals設計、Agentパターン等) ファインチューニングの実務経験(データ設計〜SFT/LoRA実行〜効果検証) Python による実装力 アジャイル/スクラムでの開発経験 英語必須(ドキュメント・チャットは英語ベース。読み書きが不自由なくできること。英会話もできる方がベスト) 非エンジニアの現場担当と対話し、曖昧な課題を要件に落とせるコミュニケーション力

チャットボット導入経験 PMとしての経験 AIに関する知見 一定のインフラ、エンジニアリング知識（エンジニアとコミュニケーションが取れるレベルで可） 社内外の複数の関係者との折衝経験 目黒および板橋への出社対応が可能な方

AWS（EC2、S3、RDS等）の実務経験 PostgreSQLもしくはAuroraの設計・構築経験 IaC（Terraform、Ansible、CloudFormation）経験

AI生成コード／AI生成テストケースのレビューと品質担保の実務経験（生成物を鵜呑みにせず欠陥・仕様逸脱を検出できること）、Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテスト設計の経験、Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテストコード生成の経験（プロンプトの構造化含む）、AI活用を前提とした品質ゲート基準の策定経験（AI生成物に対するレビュー観点・受入基準の定義）、AIによるテスト自動生成と手動テストの使い分け判断（リスクベースでAI任せにできる領域／人が担保すべき領域を切り分けられること）

モダンな技術スタックでの開発経験（言語不問、直近でコードを書いている方） Claude Code / Cursor等のAIツールを業務で活用できる、または積極的に取り入れる姿勢 曖昧な要件を論理的に構造化できる力 新しい技術やツールへの好奇心と学習意欲

社内向けWebアプリ、業務ツール、Bot、またはAPI連携の設計・開発経験 TypeScriptまたはPythonを用いたアプリケーション開発経験 生成AI・LLM APIを利用した機能やツールの開発経験 現場の担当者へのヒアリングから、業務フロー・課題・要件を整理できること 要件が曖昧な状態から、小さく試せるプロトタイプを短期間で作り、フィードバックをもとに改善できること AIの出力を鵜呑みにせず、人による確認・例外処理・エスカレーションを含む運用を設計できること GitHubを用いたチーム開発経験（PRレビュー・Issue管理等） テキストベース（Slack・Notion等）で、簡潔かつオープンにコミュニケーションできること 個人情報・未公開情報を扱う際のアクセス制御、ログ、マスキング等の基本的なセキュリティ観点を持っていること

AI/生成AI領域に関する知見・プロジェクト経験 AIエージェント、LLM、生成AIアプリケーション等の実装・導入経験 顧客課題を整理し、構想・方針・施策へ落とし込んだ経験 PM/プロジェクトリードとしての案件推進経験 経営層、DX部門長、事業責任者等との顧客折衝経験

Maya及びUnity上で動作するツール開発の実務経験、Pythonを利用したソフトウェア開発経験

Webシステム開発の経験 技術選定、アーキテクチャ設計の経験 業務要件定義、システム要件定義の経験 AWS上でのデータ連携・バッチ開発の経験

① AIエージェント開発経験 ② 生成AI（LLM）、RAG、ベクトル検索等を活用したシステム開発経験 ③ AI技術だけでなく、業務課題や業務ロジックを理解しながら設計・開発できること ④ 業務要件整理や顧客ヒアリング経験 ⑤ 自走して設計・実装方針を提案できること

業務システムの開発・導入における、顧客へのヒアリング・業務整理・要件定義の経験 操作可能なモックアップやプロトタイプを自ら作成・修正し、要件確認に活用できること（作成手段は問わない。AIコーディング支援・ローコード等の活用を含む） 業務フロー、機能要件、画面・帳票要件などを整理・作成した経験 顧客の業務部門とエンジニアの間で、仕様・課題・対応方針を調整した経験 生成AIの基本的な理解と、関連サービス・ツールの利用経験 曖昧な要望を論点に分解し、確認・提案・合意形成を進められること

システム開発における要件定義、上流工程のご経験 高SLAが求められるエンドユーザー向けシステムの開発、運用のご経験 不確定要素の多い環境下において課題を整理し、自走してプロジェクトを推進したご経験 顧客やステークホルダーとの折衝、調整のご経験

・AI（AIエージェント）の実装経験が1番重要となります。 ・AIの豊富な実装経験（2年程度目安） ・業務要件をシステム要件・技術要件へ落とし込んだ経験 ・AI実装前提でのアーキテクチャ検討や設計の経験