機械学習 × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

AWS SageMaker 等を活用した機械学習サービスによるシステム設計・実装経験

AWS SageMakerなどのクラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

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）

AWS SageMaker などのクラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

Pythonを用いたデータ分析の実務経験 AWSに関する実務経験（設計および構築）

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

・Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験5年以上で、現在もコードの実装・レビューに関わっている（AIツールの活用を含む） ・LLMを組み込んだアプリケーションの設計・実装経験（堅牢性・セキュリティ・非機能要件を考慮した上で本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与した経験が必須。PoC・検証のみはカウント対象外） ・複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計・リファクタリング経験 ・クラウドインフラ（AWS/GCP等）の構築・運用経験 ・テックリードまたはそれに準ずる役割で、5名以上の開発チームにおいて技術選定・設計方針の決定を行い、チームの開発を技術的にリードした経験（1年以上） ・日本に在住している方

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

フルスタックエンジニア経験（5年以上） TypeScriptを用いたWebアプリケーションの設計・開発経験（1年以上） CI/CDのパイプライン構築経験 Next.js等のモダンフロントエンドフレームワークを用いた、コンポーネント設計および実装経験 RDB（PostgreSQL等）における、パフォーマンスと拡張性を考慮したスキーマ設計・運用経験 非同期処理・ジョブキュー・リトライ設計など、信頼性を要するバックエンドシステムの開発経験 AI駆動開発経験（業務内外を問わず） 複雑な仕様や要件を、他者が理解可能なコード・設計に落とし込める論理的思考力 月160時間フルコミットできる方（※平日にコミットできる方のみ） 参画時には日本に在住している方

Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験 5年以上で、現在もコードの実装・レビューに関わっている（AIツールの活用を含む） LLMを組み込んだアプリケーションの設計・実装経験（堅牢性・セキュリティ・非機能要件を考慮した上で本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与した経験が必須。PoC・検証のみはカウント対象外） 複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計・リファクタリング経験 クラウドインフラ（AWS/GCP等）の構築・運用経験 テックリードまたはそれに準ずる役割で、5名以上の開発チームにおいて技術選定・設計方針の決定を行い、チームの開発を技術的にリードした経験（1年以上） 月160時間フルコミットできる方（※平日にコミットできる方のみ） 参画時には日本に在住している方

・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

Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験5年以上（AIツールの活用を含む）、LLMを組み込んだアプリケーションの設計・実装経験（本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与）、複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計・リファクタリング経験、クラウドインフラ（AWS/GCP等）の構築・運用経験、テックリードまたはそれに準ずる役割で5名以上の開発チームを技術的にリードした経験（1年以上）、日本在住であること。

AWS SageMaker などのクラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

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就業経験 ビジネス課題を抽出し、仮説・ゴール設定を行い、データ分析課題に落とし込んだ経験 ユーザに対するビジネス要求、プロジェクトのQCD等に関する折衝・交渉経験 データ分析案件のプロジェクト推進および管理経験 テクニカルドキュメント作成経験（要件定義書、レポート等） プレゼンテーションおよびビジネスドキュメント作成経験（提案書、報告書等） 統計・機械学習によるデータ分析の実務経験 データ分析のビジネス事例におけるモデル構築経験 AI Agent／RAG等、生成AI関連システムの精度改善経験

AI・機械学習・生成AI活用、またはソフトウェア開発プロジェクトの企画・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、開発プロジェクト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）

・専門チームが整理した要件を受けて、設計→実装→テスト→納品・引渡しまで単独で完結できるワンストップ開発経験 ・フルスタック開発経験（React / Next.js等のSPA＋Python（FastAPI）またはNode.js＋PostgreSQL等のRDB設計・実装） ・Claude Code / Codex等のAIエージェント駆動開発で実案件を納品した実務経験（「ChatGPTを業務利用」レベルは対象外） ・個人情報・契約データの安全な取扱い、金額・契約条件など100%精度が求められる案件への対応意識

■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

・Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験5年以上で、現在もコードの実装・レビューに関わっている（AIツールの活用を含む） ・LLMを組み込んだアプリケーションの設計・実装経験 　（堅牢性・セキュリティ・非機能要件を考慮した上で本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与した経験が必須。PoC・検証のみはカウント対象外） ・複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計・リファクタリング経験 ・クラウドインフラ（AWS/GCP等）の構築・運用経験 ・テックリードまたはそれに準ずる役割で、5名以上の開発チームにおいて技術選定・設計方針の決定を行い、チームの開発を技術的にリードした経験（1年以上） ・日本に在住している方

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

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

・Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験5年以上で、現在もコードの実装・レビューに関わっている（AIツールの活用を含む） ・LLMを組み込んだアプリケーションの設計・実装経験（堅牢性・セキュリティ・非機能要件を考慮した上で本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与した経験が必須。PoC・検証のみはカウント対象外） ・複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計・リファクタリング経験 ・クラウドインフラ（AWS/GCP等）の構築・運用経験 ・テックリードまたはそれに準ずる役割で、5名以上の開発チームにおいて技術選定・設計方針の決定を行い、チームの開発を技術的にリードした経験（1年以上） ・日本に在住している方

■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

コンサルティング実務（業務分析、整理、改善提案）の経験 AIまたはデータ領域（機械学習、データ分析、基盤構築等）のプロジェクト経験 AIを活用したビジネス変革戦略の立案および実行支援の経験

機械学習・AIを活用したシステムやサービスの開発経験（本番運用まで）、ビジネス要望の定式化スキル、アーキテクチャ設計スキル（安定性・運用コスト考慮）

機械学習モデルの構築経験 機械学習モデルの評価および精度改善経験 自然言語処理（NLP）に関する開発経験 AIモデルのファインチューニング経験 画像認識・画像解析モデルの開発経験

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 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

エンタープライズ企業における業務プロセス改善の提案経験 AIを活用した提案やPoC開発の経験

MLOpsおよびMLパイプライン運用経験（モデルのバージョン管理、学習・推論パイプラインの構築・運用、再学習のCI/CD） 24/365稼働サービスにおける信頼性設計、障害対応、モニタリングなどの高可用性システム運用経験（SRE） 技術選定やアーキテクチャ判断（モデル移行方針、推論基盤方式、学習パイプライン構成など）を主導したプロジェクトリード経験

・Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験 5年以上で、現在もコードの実装・レビューに関わっている（AIツールの活用を含む） ・LLMを組み込んだアプリケーションの設計・実装経験（堅牢性・セキュリティ・非機能要件を考慮した上で本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与した経験が必須。PoC・検証のみはカウント対象外） ・複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計・リファクタリング経験 ・クラウドインフラ（AWS/GCP等）の構築・運用経験 ・テックリードまたはそれに準ずる役割で、5名以上の開発チームにおいて技術選定・設計方針の決定を行い、チームの開発を技術的にリードした経験（1年以上）

PM/PMOとして開発チームをリードした経験 PM/PMOとして顧客と折衝した経験 AIシステム開発（PoC/MVP/本番いずれか）への関与経験 PowerPointやExcel等を用いた資料・報告書作成の経験 業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方 スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方