機械学習エンジニア × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

・LangChain、LlamaIndexなどを用いたエージェント構築の経験 ・LLMファインチューニングやデータパイプラインの構築経験

・機械学習モデルを用いたモデル開発、及びMLOpsの経験 ・勾配ブースティングモデル（LightGBM, XGBoostなど）の深い理解 ・Pythonを用いた開発経験　5年以上 ・LLM（生成系AI）を用いたモデル開発経験 ・AWSをはじめとしたパブリッククラウドサービスでの開発経験

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

・Pythonを用いたMLロジック実装ができること ・ML領域での要求や要件定義ができること

・1人称で作業可能 ・Linuxでの開発経験 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・LLMを使った実装経験や知識

・1人称で作業可能 ・Linuxでの開発経験 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・LLMを使った実装経験や知識

・1人称で作業可能 ・Linuxでの開発経験 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・LLMを使った実装経験や知識

【テックリード枠】 ・開発チームで技術選定・設計方針の決定を担い、技術的にリードした経験（3年以上） ・パフォーマンスと拡張性を考慮した設計・運用経験 ・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、本番運用・改善まで関与した経験） ・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 【メンバー枠】 ・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 ・参画時には日本に在住している方

- Web/API開発経験3年以上 - 顧客折衝・要件整理・ドキュメント作成2年以上 - クラウド/CI/CDの運用経験1年以上 - API設計/統合の実務経験（REST/GraphQLのいずれか） - IdP連携（OAuth/OIDCなど）の実務 - 日本国内在住

- B2B SaaSプロダクトのPM経験（企画〜開発〜リリース〜改善の一連をリードした経験・3年以上） - 要件定義・仕様策定・スコープ管理・リリース計画・課題/リスク管理を主体的に推進した経験 - 複数ステークホルダー（経営・営業・CS・エンジニア・顧客）を巻き込み、ロードマップ策定・合意形成を推進した経験 - KGI/KPIの設計と、データに基づく意思決定の実務経験 - 顧客要望・技術的負債・開発工数・事業インパクトを踏まえた優先度判断の経験 - 不確実性の高い要求を整理し、開発可能な仕様・タスク・受け入れ条件に落とし込める能力 - Webアプリケーション・API・認証・DB・クラウドインフラに関する基本的な技術理解 - 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） - セキュリティを考慮した積極的なAIの業務内活用経験 1年以上

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

・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

・PMとしてのプロジェクト推進経験（顧客折衝・進捗/課題/リスク管理） ・クラウド案件（Azure / AWSいずれか）における開発案件の参画経験 ・要件整理～設計～開発～テストまでの一連の開発プロセスの理解 ・顧客（情シス／業務部門）との要件調整・仕様調整の経験 ・開発チーム（エンジニア）とのブリッジおよび推進経験 ・PoCまたはアジャイル型開発の経験

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

製造業の業務知見 COBOLの理解・分析スキル SAP（生産系）の基本知識

Goを用いたWebアプリケーションのバックエンド開発経験（1年以上） Webアプリケーションの開発経験（Java/Python/Reactのいずれか2年以上） Terraform など IaC を用いたインフラ構築経験 AWSを用いたWebアプリケーションのインフラ構築経験 AWS やクラウド環境の設計・運用経験（3年以上） SRE経験（3年以上）※近しいご経験でも可

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

一人称でのLLMファインチューニングおよびRAG構築の実績 プロンプトエンジニアリングの高度な最適化・検証経験（評価指標の策定含む） GCP/Azure/AWSいずれかにおけるAIサービスの構築・利用経験 Python（Pandas等によるデータ加工・API連携）の高度な実装スキル アジャイル開発でのプロトタイプ構築リード経験

既存開発プロセスへのAI駆動開発の導入経験 バックエンド開発経験5年以上(一人称での要件定義からテストまでの自走経験は必須) AIを活用した開発経験（LLMは問わないが効率的な開発を目指したパイプライン構築の経験がある方）

製造業の業務知見 COBOLの理解・分析スキル SAP（生産系）の基本知識

・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）

一人称でのLLMファインチューニングおよびRAG構築実績 プロンプトエンジニアリング高度最適化／検証経験（評価指標策定含む） GCP／Azure／AWSいずれかにおけるAIサービス構築・利用経験 Python（Pandas等によるデータ加工／API連携）の高度実装スキル アジャイル開発でのプロトタイプ構築リード経験

会社に対する生成AI導入の経験があること。生成AI導入にかかる製品調査・利活用イメージやAI基盤のグランドデザイン策定・提案経験。課題整理や仮説思考、論点整理に強みがあること。AIとその利活用に関する幅広い知識。

フルスタックエンジニア（フロントエンド＋バックエンド）としての経験3年以上 Python及びTypeScriptでの開発経験 LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境での開発経験 顧客へのカスタマイズ開発経験

プリセールス経験 AI領域における上流工程経験 何らかの言語でのプログラミング経験 週5出社可能な方

組織横断 PMOの実務経験（複数プロダクト・複数ベンダーが絡む案件）、組織内の標準ルール策定にあたり、自発的に情報を整理し、提案できる方、昨今の AI 事情に自ら親しまれている方（生成 AI／エージェント等を実際にご自身で活用し、メリット・デメリットをご自身の言葉で語れる方）、組織特性に合わせて振る舞いを変えられる方（複数の組織文化・立場の関係者と協働するため）、ソフトウェア開発の実装経験（手を動かす感覚を持って標準化議論ができる方）