機械学習エンジニア × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

Go、Rust、C++など、パフォーマンスが重視される言語での開発経験 クラウドインフラ環境構築運用経験 大規模トラフィックを支える分散システムの設計・開発・運用における深い知見と8年程度以上の実務経験 データベース、キャッシュ戦略、分散トレーシング、メッセージング基盤等のシステムデザインにおける卓越した専門性 複雑なステークホルダー間での技術的な合意形成を主導し、不確実性の高いプロジェクトを完遂させるリーダーシップ 英語での技術的な議論、およびグローバルな開発チームにおけるベストプラクティスの導入経験

TypeScriptでのWebアプリ開発（React/Next.js等）実務経験 Node.jsまたはPythonでのサーバーサイド/API開発経験 クラウド（GCPまたはAWS）上での設計/運用経験（コンテナ/Kubernetes尚可） データモデリングおよびログ基盤/分析基盤への理解 プロダクト要件整理〜設計〜実装〜運用まで一貫した推進力 チーム内での非同期コミュニケーション/ドキュメント作成スキル

・プログラミング言語: typescript, javascriptまたは python ・AWSやGCPなどのクラウドサービスを活用したデプロイ経験 ・システム開発設計や開発経験 ・クライアントとのコミュニケーション経験

プロジェクトリーダーとしてメンバーを率いてシステム開発プロジェクトを管理・推進した経験 システムの要件定義から携わり、ビジネス要件を技術仕様（構成案等）に落とし込んだ経験 AWSを利用し、フロントエンド・バックエンド・インフラを含めたWebサービスを独力でスクラッチ開発できるフルスタックなスキル 抽象的な課題に対して、技術的な解決策を自ら提案できる技術選定能力

システム開発PJにおけるリード／マネジメント経験 要件定義から携わり、ビジネス要件を技術仕様に落とし込んだ経験 AWS環境でのフルスタック開発経験（FE／BE／Infra） 技術選定を含めた自走力・課題解決力

統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

AWS または Google Cloud を用いたデータ基盤の構築・運用経験（5年以上） BigQuery、Cloud Run Functions、Lambda、Redshift 等を用いた開発経験 Tableau／Looker Studio などのBIツール利用経験 Terraform を用いた IaC によるインフラ管理経験

AIに関する特定の領域で高い専門性 例）・生成AIクリエイターとして、動画制作・パーツ制作・静止画・動画編集・IP制作のご経験 ・開発エンジニアとして、開発工程にAIを取り入れたご経験 ・MLエンジニアとして機械学習PJをリードしたご経験

・Pythonを用いた開発のご経験 ・フロントエンド開発のご経験 ・AWS環境での開発のご経験

・PythonによるAIモデル開発経験(3年以上) ・AWS AIサービス(Bedrock, SageMaker等)の利用経験 ・ベクトルDB(OpenSearch, pgvector等)の利用経験

・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDA～モデル選定まで） ・Pythonによる可読性・保守性の高いコーディング能力 ・曖昧な状況下でも自律的にタスクを設計・完遂できる能力 ・チーム開発における円滑なコミュニケーション能力

-PythonによるAIモデル開発経験（3年以上） -AI/ML領域でのモデル構築/精度改善経験 -AWS AIサービス利用経験 （Bedrock,SageMaker等） -ベクトルDB 利用経験 （OpenSearch pgvector等）

下記に近い能力をお持ちの方 ┗目安です。全必須ではなく、上記の動き方のできる方であれば問題ありません。 ○Pythonを用いたAIモデル実装の実務経験 ・PyTorch, TensorFlow, あるいはscikit-learn等を用いた開発経験。 ・単にライブラリを叩くだけでなく、顧客課題に合わせてモデルを微調整（Fine-tuning等）できる力。 ○生成AI（LLM）の活用・実装経験 ・OpenAI API（GPT-4等）やClaude、Llama 3などのLLMを用いたアプリケーション開発経験。 ・RAG（検索拡張生成）の構築経験があると、業務特化型デモの精度を上げやすいため非常に重視されます。 ○スピード重視のプロトタイピング能力 ・Streamlit, Gradio, Flask/FastAPIなどを用いて、短期間でUIを伴うデモアプリを構築できるスキル。 ○顧客の業務理解と要件定義能力 ・「技術的に何ができるか」だけでなく、顧客の特定の業務課題をどうAIで解決するか、を形にする能力。 ○フロントエンド開発の基礎知識 ・ReactやNext.jsなどを用いたリッチなUI構築スキル。

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・博士号の保有 Python(Pytorch or Tensorflow)を用いた開発実務経験 研究プロジェクトで独自アルゴに住むを開発し、学会等で論文を

要件定義の実務経験（曖昧な要件を具体化し、プロジェクトを推進できる能力） Python、AWS、SQLを用いた開発実務経験 LLMの調整、RAGおよびガードレールに関する知識・経験

・Python ・LLMの調整, RAGとガードレールに関する知識 ・AWSの経験 ・要求が曖昧な案件のため、顧客コミュニケーションを自ら密に取るプロジェクト推進力 ・顧客製品/業務が多岐にわたるため、キャッチアップと応用能力 ・実際のAI開発を行った経験がなくても、フロントエンド/バックエンド構築の過去ご経験を面談にてご説明ください

・TypeScript/PythonによるWebアプリケーションの開発経験（3年以上） ・LLMを活用したアプリケーション・エージェント開発経験（業務・個人問わず） ・GCP/AWS/Azure等クラウド環境での開発・運用経験 ・GitHubでのチーム開発経験（PRレビュー・CI/CD） ・Codex・Claude Code・DevinなどAI開発支援ツールを活用した経験（または寝食忘れて没頭してしまうほどの強い興味）

プロダクト実装を前提とした生成AIロジック開発経験 非機能要件を考慮した要件定義・設計・検証経験 AIエージェントの実装経験（Deep Research 等） RAG実装経験（特に retrieve 設計に強みがある方）

・コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験 ・Pythonを用いたアプリケーション開発経験 : 5年以上 ・複雑なSaaSプロダクトや高負荷BtoBプロダクトの開発経験 : 3年以上 ・クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の経験 : 3年以上 ・スタートアップや成長フェーズ企業での勤務経験、または同等の環境での経験 ・AI関連技術に関する知識と情熱 ・日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) または 英語 : ビジネスレベル

AI・機械学習技術を用いたプロダクトに関連するオペレーションを継続的に改善し、ビジネス価値を創出した経験 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 DB やその他ミドルウェアのトラブルシュートの経験 AWS、GCP、Azure等クラウド環境での開発経験 日本語でコミュニケーションが可能なこと

・Webアプリケーション開発実務経験5年以上 ・FastAPIを用いたバックエンド実装経験1年以上 ・Reactを用いたフロントエンド実装経験1年以上 ・GitHubを用いたチーム開発経験 ・AWS環境での開発経験 ・Copilot／Claude Code／CursorなどLLMツールを活用した開発経験

-PythonによるAIモデル開発経験（3年以上） -AI/ML領域でのモデル構築/精度改善経験 -AWS AIサービス利用経験 （Bedrock,SageMaker等） -ベクトルDB 利用経験 （OpenSearch pgvector等）

画像AIに関する実務経験 CNNベースのモデルを用いた物体検出／解析経験 モデル学習・評価・改善の一連の経験 学習データが十分に揃わない状況での対応経験

-PythonによるAIモデル開発経験（3年以上） -AI/ML領域でのモデル構築/精度改善経験 -AWS AIサービス利用経験 （Bedrock,SageMaker等） -ベクトルDB 利用経験 （OpenSearch pgvector等）

・5名以上のチームマネジメント/プロジェクトマネジメント経験 ・開発組織の採用・評価制度設計経験 ・アジャイル（スクラム）開発のリード経験 ・品質保証（QA）やセキュリティーを含むソフトウエアライフサイクルの知見

・AWSの経験 ・新しい技術のキャッチアップが出来る方 ・機械学習の経験 ・手を動かすのが早い人

・Pythonを用いた実務レベルのソフトウェア開発経験（3年以上） ・機械学習（特に画像認識）を用いたシステム開発、運用の経験 ・Linux環境およびコンテナ技術（Docker）の利用経験 ・未知の技術領域に対する学習意欲とキャッチアップ能力

・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)

・システム開発プロジェクトの経験者で、設計～製造～試験～リリースの各工程について主に品質やプロジェクトマネジメント上のリスクポイントを理解している。 ・様々なプロジェクトから集まる事例等をインプットとして、業務改善、効率化のために生成AIを利用するための検討を行える。 ・上記のような生成AIを利用した案件の経験がある。 ・データ分析等を含め、生成AIに関する開発に必要な知見がある。

ネットワーク監視・運用に関する知見 ネットワーク設計／構築経験 監視システムの知識 AIを活用した設計・自動化の経験 AI活用に関する基本理解