PyTorch × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

・機械学習モデルの開発・運用経験 　└時系列データ、またはテーブル形式の業務データを用いた機械学習モデルの設計、実装、本番運用経験がある方 ・モデル改善に関する実務経験 　└特徴量設計、モデル評価、精度改善、チューニングなどを実務で行った経験がある方 ・PythonでのWebアプリケーション開発経験 ・RDBの設計・運用経験 ・自走して開発を進めた経験 　└少人数チームの中で、自ら課題を整理し、プロダクト開発を前に進めた経験がある方 ・上流工程をリードした経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ 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 学習パイプラインのバグ特定・修正 データセットの設計 画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理 Pythonでの再現性のあるデータパイプライン実装 AWSの実務経験(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda) Dockerを用いた環境構築・実験実行

プロダクト開発経験(3年以上、バックエンド・フロントエンド問わず) Go、Dart (Flutter)、TypeScriptのいずれかでの開発経験(3年以上) 生成AIツールへの深い知見と実務経験 AIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

・PyTorchを用いたモデル学習・評価・デバッグができる方 ・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方 ・評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）を設計・実装できる方 ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる方 　└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方 　　└Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応 ・アノテーションデータの品質管理経験 ・画像・動画データの前処理ができる方 ・AWSの実務経験、およびDockerを用いた環境構築経験がある方 ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行経験

・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) ・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 ・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

Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 PyTorchまたはTensorFlowの使用経験

OWL/RDF/SPARQLを用いたオントロジー設計経験 RAGパイプラインを本番環境でリードした経験 グラフデータベースの実装経験 PDFや画像データなどの非構造化データのデータモデリング経験 データモデリング経験3年以上 Pythonを用いた業務経験1年以上 AWS/GCPなどのクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

・非構造化データのデータモデリング経験 ・AI・RAG・LLMに関連するWebアプリ開発におけるデータモデリング経験3年以上 ・Pythonを用いた開発経験1年以上 ・AWS/GCPなどのクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ・ビジネスサイドやエンドユーザーとの顧客折衝・要件定義の経験 ・専門的なドメインのデータ統合・構造化を行った経験 ・ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

AI Saasプロダクトの開発経験2年以上 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

・大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 3年以上 ・またはそれに準ずるデータサイエンス/機械学習関連のスキル

LLM/VLMの評価・プロンプトチューニングまたは関連プロジェクト経験 少数データでの物体認識（zero/one/few-shot）または画像処理モデル開発経験 以下いずれか：NLP修士＋実務3年以上／NLP実務3年以上＋LLM/VLM経験／LLM/VLM経験1年以上

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）

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

■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

■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

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ、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、学習パイプラインのバグ特定・修正、データセットの設計、画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等)、アノテーションデータの品質管理、Pythonでの再現性のあるデータパイプライン実装、AWSの実務経験(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

エンジニア実務経験5年以上 バックエンド開発力（Python / NestJS / FastAPI） TypeScript / React / Next.js での開発経験 コードレビュー・チームリーダーシップ経験

・深層学習フレームワーク（PyTorch / TensorFlow等）での実務経験 ・生成AI / LLM（ChatGPT / Gemini / Claude等）のAPI活用経験 ・中長期的な正社員への転換の意欲

・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグの実務経験 ・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 ・画像や動画データの前処理の実装経験（OpenCV、ffmpeg等） ・AWSの実務経験およびDockerを用いた環境構築経験

機械学習（特に言語領域）におけるLLM出力評価、プロンプトチューニング経験 OCRやPDFテキスト抽出、非定型PDFのデータ化（自動入力）開発経験 以下いずれかの経験 　- NLP修士号＋NLP実務経験3年以上 　- NLP修士号またはNLP実務3年以上＋LLM/VLMプロジェクト経験 　- LLM/VLMプロジェクト経験1年以上 自走して実験設計〜実装〜評価〜納品まで遂行できる方

非構造化データのデータモデリング経験 AI・RAG・LLMに関連するWebアプリ開発におけるデータモデリング経験3年以上 Pythonを用いた開発経験1年以上 AWS/GCPなどのクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ビジネスサイドやエンドユーザーとの顧客折衝・要件定義の経験 専門的なドメインのデータ統合・構造化を行った経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

非構造化データのデータモデリング経験 AI・RAG・LLMに関連するWebアプリ開発におけるデータモデリング経験3年以上 Pythonを用いた開発経験1年以上 AWS/GCPなどのクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ビジネスサイドやエンドユーザーとの顧客折衝・要件定義の経験 専門的なドメインのデータ統合・構造化を行った経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

自社開発企業でのSaaSプロダクトの開発経験2年以上 AI SaaSプロダクトの開発経験 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

自社開発企業でのSaasプロダクトの開発経験2年以上 AI Saasプロダクトの開発経験 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

非構造化データのデータモデリング経験 AI・RAG・LLMに関連するWebアプリ開発におけるデータモデリング経験3年以上 Pythonを用いた開発経験1年以上 AWS/GCPなどのクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ビジネスサイドやエンドユーザーとの顧客折衝・要件定義の経験 専門的なドメインのデータ統合・構造化を行った経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

AI Saasプロダクトの開発経験2年以上 AI・RAG・LLMに関連するWebアプリ開発におけるデータモデリング経験3年以上 Pythonを用いた開発経験1年以上 AWS/GCPなどのクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ビジネスサイドやエンドユーザーとの顧客折衝・要件定義の経験 専門的なドメインのデータ統合・構造化を行った経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

機械学習（特に言語領域）におけるLLM出力評価、プロンプトチューニング経験 OCRやPDFテキスト抽出、非定型PDFのデータ化（自動入力）開発経験 以下いずれかの経験 　- NLP修士号＋NLP実務経験3年以上 　- NLP修士号またはNLP実務3年以上＋LLM/VLMプロジェクト経験 　- LLM/VLMプロジェクト経験1年以上 自走して実験設計〜実装〜評価〜納品まで遂行できる方

・画像解析や機械学習に関する実装経験・知見 ・AWS、Pytorchを活用して開発を実施しています ・2月の先方商談にご参加いただけること

・AWSを用いたデータ基盤の構築経験3年以上 ・Pythonでの開発経験 ・Git/GitHubを利用したチーム開発経験

Python による開発経験（PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn 等） 機械学習・統計モデリングの基礎知識 Git/Backlog を利用したチーム開発経験 AWS等のクラウドサービスに関する開発経験・知識