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

Python使用経験 案件の目的や進め方の本質を理解し、一人称で進められる方 顧客とのやり取りを積極的に行える方 新しい技術や自分が身に着けていない技術に関心を持ち、自ら学習を定常的に行える方

ノーコード,ローコード開発の知見,実務のご経験3年以上 プロンプトエンジニアリングの知見 AIを用いた業務効率化の提案,実装のご経験

アプリ開発案件のリーダ経験 エンドユーザー様・協力会社様とのカウンターの立ち位置で、技術的知見を発揮しリードできる 要件-仕様書を突合し、要件を満たしているか否かのジャッジが可能な方 エンドユーザーとの仕様調整、報告書作成・説明の経験 ベンダーコントロールの経験

PM経験 クラウド開発経験 アジャイル開発経験

Flutterを用いたモバイルアプリ開発経験 ※3年以上 iOS or Androidのネイティブアプリ開発経験 ※3年以上 パフォーマンス改善、クラッシュ対応の主導経験 Git/GitHubを利用したチーム開発経験 コードレビュー実務経験 Claude Code/Cursor等のAI開発支援ツールへの興味関心

事業会社での業務フローの改善・マニュアル化・標準化（Ops設計）を行った経験 属人的な業務を整理し、再現可能な型へ落とし込み現場へ定着させた経験 複数のタスクやプロジェクトを同時並行で行った経験 ChatGPTやClaudeなどの生成AI・LLMツールを実務で活用した経験

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)

AWS基盤運用保守経験もしくは開発経験 DWH(ETL)運用保守 もしくは開発経験 BI運用保守経験 もしくは開発経験 Python、SQLの読み書き

LLMを含むAI技術を活用したプロダクト開発経験 TypeScript または Node.js を用いた開発実務経験（3年以上） Pythonを用いた開発実務経験 React を用いたSPA開発経験 AIコーディングを使いこなすことができる方 設計～実装まで一気通貫で自走できるスキル

事業会社での業務フローの改善・マニュアル化・標準化（Ops設計）を行った経験 属人的な業務を整理し、再現可能な型へ落とし込み現場へ定着させた経験 複数のタスクやプロジェクトを同時並行で行った経験 ChatGPTやClaudeなどの生成AI・LLMツールを実務で活用した経験

PM経験（少人数アジャイル開発）、顧客折衝経験、要件定義経験、業務ヒアリング経験、Webアプリ開発経験、AWSまたはAzure利用経験、LLM/VLMの知見および実務経験

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

Pythonでの開発経験 AWSの実務経験 AWS環境設計／構築の知見 AWS Lambda、StepFunctions、DynamoDB等を使ったサーバレスでのシステム開発経験 長期参画可能な方

証券会社での業務経験（または証券会社での業務要件定義等の経験） 未経験領域でも能動的にキャッチアップし、案件ドライブ出来る方 各部署のステークホルダーやベンダー等を巻き込んで、案件推進した経験 スケジュール管理、課題管理、リスク管理等のPM、PMO業務の経験

Next.jsの利用経験2年以上 要件定義以降を対応した経験 Claude Code、Cursor 等を利用したAI駆動開発の経験

Webアプリケーション、スマホアプリのテスト実行経験（4年以上）、テスト設計 / 計画経験

型のある言語でのプロダクト開発経験（言語は問いません） フロントエンドの設計・実装を主導した経験（コンポーネント設計など） AWS等クラウド上でのプロダクト開発経験 AIエージェント／AIコーディング支援を前提とした開発の実践経験 チームでの開発・技術的リードの経験 Webプロダクトの開発経験

Java, Python, PostgreSQL, Spring, Linux（Shell操作） 【サブリーダー】Java、Python双方の開発経験、サブリーダーまたはチームリード経験、技術面でメンバーをフォローできる方、主体的に作業を推進できる方 【メンバー】JavaまたはPythonでの開発経験、単独で開発・テスト対応が可能な方

システム開発におけるプロジェクトマネジメント、またはブリッジSEの実務経験 英語力：ビジネスレベル以上（インド・ポーランドのオフショアチームとの円滑な日常的コミュニケーション、要件の英訳・伝達ができること） 日本語力：ネイティブレベル（日本側関係者の要求を汲み取り、適切な期待値調整や合意形成ができること） 海外オフショア開発チームのハンドリング・マネジメント経験

Figma/Adobe XD/Photoshop/Illustratorのいずれかを使ったデザイン実務経験 マーケティングKPI（CTR、CVRなど）に基づいた制作経験 他職種（マーケター・ディレクター・エンジニア）との協業経験 動画編集の経験（After EffectsやPremiereなど） デザイナーチームをリードした経験

アプリケーション設計／開発経験5年以上 生成AI（Claude Code等）を活用した設計・開発経験

AWS上でのインフラ設計・構築・運用経験（VPC/サブネット/セキュリティグループ/IAM等の基本設計が自走可能） バックエンド開発経験 RDB（PostgreSQL など）のスキーマ設計・パフォーマンスチューニング経験 API設計（REST/認証・認可/エラーハンドリング）およびテストの実務経験 コンテナもしくはサーバーレスを用いたデプロブ運用経験（ECS/EKS/Lambda いずれか）

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

Snowflakeを用いたDWH設計・実装経験（3年以上）、Python / SQLによる分析・データ加工の実務経験（合計4年以上）、データマート設計・BIツール連携の経験（Sigma、Tableau、Looker等）、分析要件のヒアリングと非技術者への説明・可視化アウトプット経験

事業開発/推進経験 ※5年以上 事業会社/コンサルティングファーム/スタートアップ等での経験 仕組み化/標準化の実績 営業手法の型化/新サービス立ち上げ or 業務標準化プロジェクトをリードした経験 高度な構造化/ドキュメンテーション能力 複雑な概念を、第三者が実行可能なレベルの資料やマニュアルに落とし込める力 高いオーナーシップ 役員や技術リーダーと対等に議論し、自走してプロジェクトを牽引できること

ステークホルダー調整／合意形成の実務経験 課題抽出～改善提案～実行までの一気通貫経験 「なぜそうするか」を説明できる論理的思考力 主体的に動ける方（指示待ち不可）

・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～仮説立案～分析設計経験 ・統計、機械学習を用いたデータ分析経験 ・AI Agent／RAG等の生成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経験 ・QCD管理および顧客折衝経験 ・要件定義書、提案書、報告書作成経験

生命保険の業務知識、要件定義経験

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

■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