コンピュータビジョン × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

・ソフトウェア開発の実務経験 ・新領域を自ら学び、形にできる学習意欲 ・不確実なテーマを探索し、半年〜1年かけて形にできる力 ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション（目安：日本語能力N1以上） ＜LLM・生成AI領域＞ ・LLMを使った開発の経験（業務での社会実装、または個人開発レベルでも可） ＜CV・画像領域＞ ・コンピュータビジョン／画像処理の実務経験、または深い理解（古典的画像処理〈前処理・特徴抽出等〉に加え、CNN等のニューラルネットワークモデルの理解） ※上記いずれかの領域を満たしていれば応募可能

画像処理・画像解析に関する知見（OpenCV等を用いた画像処理の経験、画像・映像データを分析し、問題の原因を切り分けられること、撮影条件、カメラ特性、画質などが解析精度へ与える影響について一定の知見があること） データ分析スキル（Python等を用いたデータ分析経験、正解データと推定結果を比較し、真陽性・偽陽性・偽陰性等の分析ができること、Precision、Recall等の指標だけでなく、個々の誤判定データから傾向や原因を分析できること、分析結果をもとに改善仮説を立て、検証方法を設計できること） 現地対応が可能であること（導入先での不具合調査や実機検証に対応できること、現地で状況を確認し、ログ・映像・機器状態などから原因を切り分けられること）

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

Pythonを用いたデータ・画像解解析及び探索機能の構築経験 PyTorch等のフレームワークによるDeepLearningの実装経験 埋め込み表現（Embedding）のモデルに関する知識または実装経験 仮説〜開発〜評価〜改善のサイクルを主体的に回したご経験 モデリングや検索ロジックを実装及びリリースしたご経験 Doccker/Git/クラウド（GCPなど）環境下での開発経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

コンピュータビジョン、画像認識AIの開発経験 YOLO等を用いた物体検出、セグメンテーションの経験 カメラキャリブレーション、レンズ、撮影条件に関する知識 GPS、IMU等のセンサーデータを扱った経験 車載カメラ、ドライブレコーダー関連の開発経験 実機を用いたフィールドテスト、検証経験 顧客先での技術対応経験 実データを基に原因分析、改善仮説の立案、検証を主体的に進められる方 良好なコミュニケーション能力

ROSまたはROS2を利用した開発経験 ロボット開発に関する知識または実務経験 Pythonを利用した開発経験 機械学習または深層学習の知識・経験 AWS環境での開発経験 ロボット実機を用いた開発または検証経験

・マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet以上のバージョン等）を用いた、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等）を回した経験 ・OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 ・LangChain、LangGraph等を用いたAIエージェント/ワークフロー構築経験 ・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・コスト最適化の実績 ・LLMアプリケーションの評価・監視基盤（LangSmith、Langfuse等）の構築経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発またはPoC経験 PythonによるR&Dまたはサービス開発経験 RAGの基本的理解 未知技術領域に対する調査・検証能力

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

マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験。 RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験。 抽出精度の定量評価と改善サイクル (プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等) を回した経験。 OCR×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験。

マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験、RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験、抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等）を回した経験、OCR×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験