AIエンジニア×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

- 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等を用いたコンポーネント設計および実装経験 - RDBにおけるスキーマ設計・運用経験 - 非同期処理・ジョブキュー等のバックエンド開発経験 - AI駆動開発経験（業務内外問わず） - 月160時間フルコミットできること（平日にコミット可能な方） - 日本在住であること

- 自社プロダクト（特にB2B SaaS）のPdM経験 - KGI/KPI設計とデータドリブンな意思決定の実務経験 - ステークホルダーを巻き込んだロードマップの推進経験 - 月160時間フルコミット（平日メイン）が可能であること - 日本国内に在住していること

バックエンド開発経験2年以上 フロントエンド開発経験2年以上 クラウドインフラ構築・運用経験2年以上 マルチテナント構成のtoB SaaSに対する設計・開発経験 新規事業・プロダクト立ち上げ経験 AIコーディングの経験

SQLを用いたデータ抽出および加工の実務経験（3年以上） Pythonを用いた開発実務経験（3年以上）

Apache Iceberg Table／Catalog や Iceberg → Snowflake 連携の知見 日本語:ネイティブレベル、英語:読み書きレベル

数理モデルに基づくアルゴリズムの自作、または最新論文のスクラッチ実装経験 線形代数・微分積分・数理最適化・空間幾何学などの高度な数学知識を実務で適用できる能力 Python および C++ による高品質な実装スキル 形状検出処理経験

WinActor開発経験2年以上（VBS含む） SQL経験 要件定義経験 設計～テストまで自走可能な方

Web3の開発経験（スマートコントラクトの設計・セキュリティ・デプロイに関する深い知識） フルスタックでの開発経験

高いコミュニケーション能力、コーチングスキル Git/GitHubを用いたプルリクエストベースのレビュー実務経験 Go言語に対する深い理解 GinやEchoなどのフレームワークを用いたAPI開発経験 Docker/docker-composeによる環境構築スキル

RPAの設計および開発、運用改善まで一貫して対応された経験 顧客折衝を通じた要件定義、開発への落とし込み経験

Web3の開発経験（スマートコントラクトの設計・セキュリティ・デプロイに関する深い知識） フルスタックでの開発経験

・データ分析 基盤の開発・運用・保守の実務経験（3年以上） ・SQL3年 上級以上（パフォーマンス最適化が可能なレベル） ・Linux 3年以上 （ミドルウェアの設定、各種コマンドの活用） ・実プロダクト～基盤 開発 運用経験（5年以上 2件以上） ・AWS、GCPなどパブリッククラウド開発、運用経験（3年以上）

・フロントエンド・バックエンドの双方において、設計から実装までを担ったWebアプリケーション開発の実務経験 5年以上 ・フルスタックでの開発経験 　フロントエンド（例：React / Vue / TypeScript 等） 　バックエンド（例：PHP / Python / Node.js / Java 等） ・アーキテクチャ設計・技術選定の実務経験 ・他者のコードをレビューし、改善点を言語化できる能力 ・日本語での業務コミュニケーション能力 ・Next.jsをはじめとしたJavaScript系フレームワークを用いた開発経験（2年以上） ・Pythonをはじめとしたフレームワークを用いた開発経験（2年以上）

・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

・Java/KotlinとSpringBootを使ったAPI開発経験2年以上 ・SQLを用いた開発経験5年以上 ・クラウドサービス（AWS, GCPなど）を用いた開発・運用経験3年以上

Pythonを用いたバックエンド開発経験（3年以上目安） Web API開発・運用経験 Pythonでのデータ前処理実装経験（pandas、Excel/CSV、型変換・欠損・バリデーション） 複雑なデータ前処理（ループ処理・条件分岐）を可読性と保守性を意識して改善できること DockerやGitを用いたチーム開発経験

・入力に与えたプロンプトやLLMの出力の評価・管理に関する知見 ・生成AIに対する適切な評価指標・テストケースを設計した経験 ・自然言語処理×AIエンジニアとしての経験 →自動生成した文脈データを踏まえたワークフローや自然言語処理のデータ分解できる人が理想。

・Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT等を使って開発・調査・資料作成などを効率化した経験 ・自分の作業手順をAIに任せられるように分解・言語化できること ・Python、JavaScript、TypeScript等を用いた基本的な開発経験 (3年以上) ・Git、Issue管理、レビューを前提としたチーム開発経験

・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

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

Difyを用いた開発経験 ローカル環境構築を自走できること AI/LLM領域における開発経験1年以上 AIアプリケーション開発、テスト・評価までを自走できる方 既存プロジェクトのキャッチアップおよび継続開発経験 クライアント折衝を含む準委任案件での業務経験5年以上

主要LLMの利用経験 プロンプト設計 / RAG / モデル評価の理解 OpenAI / Anthropic / Google API を使った実装 Python または Node.js でのAI組込み クラウド（AWS/Azure/GCP）の利用 SaaS / Webhook / API連携 CS業務の理解・要件定義力 PoCを高速に回す自走力

・Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT等を使って開発・調査・資料作成などを効率化した経験 ・自分の作業手順をAIに任せられるように分解・言語化できること ・Python、JavaScript、TypeScript等を用いた基本的な開発経験 (3年以上) ・Git、Issue管理、レビューを前提としたチーム開発経験

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) Dockerを用いた環境構築・実験実行

-システム開発に3年以上従事した経験 -要件・仕様を自ら読み解き、設計～実装～テストまで主体的に対応できる -何らかのバイブコーディング経験者

・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

LLM活用アプリケーション実装経験 RAG構築／プロンプト最適化／トークン管理経験 Pythonによるバックエンド開発経験

プロンプト作成、GitHub Copilotを活用したAIフロント実装の実務経験 PythonでのAPI連携

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

生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務開発経験（PoC含む） ビジネス部門との折衝を伴う、要件定義〜実装までの一気通貫経験 クラウド（AWS／GCP／Azureいずれか）を用いた開発経験 0→1フェーズやPoC開発の実務経験