機械学習 × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

・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

・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

・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

・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

システム開発におけるPM/PMO経験（3年以上目安）、高度なドキュメンテーション能力（WBS、課題管理、議事録等の作成が可能な方）、ステークホルダー間の調整・合意形成経験

・Python, JavaScript（React）での開発経験 ・SaaSのプロダクトマネージャー（PM）またはセールスエンジニアなどの実務経験 ・エンジニア、セールス、カスタマーサクセスなど、チーム内のメンバーと円滑にコミュニケーションを取り、推進できる能力 ・顧客と直接対話し、ユーザーの課題やニーズを深く理解し向き合える能力 ・新しいサービスや技術、業界の動向を自ら追いかけ、検証できる意欲 ・日本語での円滑なコミュニケーション能力

・Python, JavaScript（React）での開発経験 ・SaaSのプロダクトマネージャー（PM）またはセールスエンジニアなどの実務経験 ・エンジニア、セールス、カスタマーサクセスなど、チーム内のメンバーと円滑にコミュニケーションを取り、推進できる能力 ・顧客と直接対話し、ユーザーの課題やニーズを深く理解し向き合える能力 ・新しいサービスや技術、業界の動向を自ら追いかけ、検証できる意欲 ・日本語での円滑なコミュニケーション能力

レコメンド領域でのプロダクト開発実務経験（目安：直近5年で2年以上） MAU数十万以上のサービス、または同規模トラフィックでのML開発経験 特徴量エンジニアリング、前処理、モデル実装、MLOps、モニタリングまで一連の経験 レコメンド手法の経験（CF／MF／DNN／Transformer／Two-Tower／Wide&Deep／GNNなど） ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）改善に必要なロードマップ策定・実行経験 プロジェクトまたはチームのリード経験 平日日中の週4〜5日稼働が可能な方

ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 PM/PdMとしての実務経験3年以上 要件定義および要件定義書作成経験 システムアーキテクチャ設計経験 ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 外販システム開発または外部API連携経験

・ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 ・PM/PdMとしての実務経験3年以上 ・要件定義および要件定義書作成経験 ・システムアーキテクチャ設計経験 ・ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 ・外販システム開発または外部API連携経験

・ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 ・PM/PdMとしての実務経験3年以上 ・要件定義および要件定義書作成経験 ・システムアーキテクチャ設計経験 ・ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 ・外販システム開発または外部API連携経験

ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 PM/PdMとしての実務経験3年以上 要件定義および要件定義書作成経験 システムアーキテクチャ設計経験 ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 外販システム開発または外部API連携経験

ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 PM/PdMとしての実務経験3年以上 要件定義および要件定義書作成経験 システムアーキテクチャ設計経験 ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 外販システム開発または外部API連携経験

ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 PM/PdMとしての実務経験3年以上 要件定義および要件定義書作成経験 システムアーキテクチャ設計経験 ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 外販システム開発または外部API連携経験

ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 PM/PdMとしての実務経験3年以上 要件定義および要件定義書作成経験 システムアーキテクチャ設計経験 ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 外販システム開発または外部API連携経験

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

・ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 ・PM/PdMとしての実務経験3年以上 ・要件定義および要件定義書作成経験 ・システムアーキテクチャ設計経験 ・ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 ・外販システム開発または外部API連携経験

・ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 ・PM/PdMとしての実務経験3年以上 ・要件定義および要件定義書作成経験 ・システムアーキテクチャ設計経験 ・ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 ・外販システム開発または外部API連携経験

・データ基盤の設計・構築・運用経験 ・データモデリング経験および高度なSQL構築スキル ・Dataform, dbt, BigQuery等の利用経験 ・Terraform, GitHub, CI/CD等を活用した開発経験 ・プログラミング言語を用いたソフトウェア開発経験 ・メガベンチャーでの開発経験

・ヘルスケアに関わる外販もしくはSaasプロダクトの開発経験 ・PM/PdMのご経験3年以上 ・要件定義及び要件定義書の作成 ・システムアーキテクチャ設計 ・ベンダーとの技術的なコミュニケーション ・外販可能なシステムの開発経験/外部サービスとのAPI連携

ヘルスケア領域での外販またはSaaSプロダクト開発経験 PM/PdMとしての実務経験3年以上 要件定義および要件定義書作成経験 システムアーキテクチャ設計経験 ベンダーとの技術的コミュニケーション経験 外販システム開発または外部API連携経験

・R&Dを含む開発チームのマネジメント経験 ・ハードウェア開発プロジェクト管理経験 ・5名以上のチーム進行管理経験

コンサルファームで課題抽出、要件定義、顧客管理等を一貫してリードした経験 BPR（As is To Beの業務プロセス再設計）の経験 要件定義、基本設計、詳細設計の工程経験

データサイエンティストとしての実務5年以上 3名以上のメンバーマネジメント、またはリードエンジニアとしての牽引経験 提案・要件定義・折衝などのコンサルティング実務経験 統計/機械学習でビジネス課題を解決し、利益改善やコスト削減に結びつけた定量実績 Pythonでの商用レベルのモデル実装・評価スキル 論理的で構造化されたドキュメンテーション能力

Java (SpringBoot) を用いたWebアプリケーション開発経験：5年以上 React、Next.jsを用いた開発経験：1年以上（または類似のフロントエンドモダンフレームワークの実務経験） 開発チームにおける技術リード、コードレビュー、設計サポートの経験 15〜20名程度のチームにおけるリード・マネジメント経験 プロダクトオーナーやデザイナーなど、他職種（ビジネス・デザインサイド）との協業経験 スクラム（アジャイル）環境での開発経験

事業会社（ユーザー企業）側でのITプロジェクト推進・PMO経験 少人数体制におけるハンズオンでの推進力 人工知能/機械学習プロジェクトの企画・実務知見

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

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

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