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

・PLのご経験 ・機械学習（自然言語処理）を用いたモデル実装のご経験 ・DB設計のご経験

・PythonのWebフレームワーク（FastAPI、Flaskなど）を用いた開発経験 ・クラウドサービス（AWS、Azureなど）を用いた開発経験 ・CI/CD（CircleCI、GitHub Actionsなど）を用いた開発経験 ・データベースの設計経験 ・ディープランニングを含む複雑なモデル実装経験 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Gitを用いたチーム開発経験

プログラミング言語 : Python（3年以上） 研究開発なので、指示待ちではなくざっくりとした目標に対して自発的に動ける方を希望 TrainerなどLLMのファインチューニングの実務経験

・PLのご経験 ・機械学習（自然言語処理）を用いたモデル実装のご経験 ・DB設計のご経験

・Pythonの開発経験 ・設計～テスト迄一貫したソフトウェア開発経験 ・設計書、手順書等のドキュメント作成スキル ・AIエージェント等の新技術について修得したい意欲と行動力、もしくはLLMがシステム構成にある開発経験

・要件定義/設計/製造(poc開発等) ・アジャイルで、お客様と仕様調整しながら作業を進める ・仕様調整 ・セキュリティに関する知識、開発経験 ・英語の論文の調査（英語の読み）

・WEB開発7年以上(JavaもしくはPythonが尚良) ・PM経験4年以上(出来れば大手企業の経験) ・CDP（顧客データ基盤）の経験 ・コンサルティング経験 ・データ活用に関するプロジェクトの経験 ・エンタープライズアプリケーションやクラウドアプリケーションの知識

・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

・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

・Pythonでの設計～開発経験3年以上 ・CI/CDを用いた開発経験 ・機械学習（自然言語処理）を用いたモデル実装における評価指標のご経験 ・DB設計のご経験

・Pythonでの設計～開発経験3年以上 ・CI/CDを用いた開発経験 ・機械学習（自然言語処理）を用いたモデル実装における評価指標のご経験 ・DB設計のご経験

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

Python 3.10+ 協調フィルタリング・推薦システムの基礎知識 BigQuery（クエリ作成・テーブル設計）、Vertex AI Pipelines、GCS等 SQL（Jinja2テンプレート管理含む）、pandas / numpy Git、Linux/Bash、venv による依存管理 Cloud Scheduler、Cloud Run Jobs の運用経験

生成AI（プロンプトエンジニアリング、MCPなど）を活用した非エンジニアの実務の効率化・仕組み化の実績 AIツールを活用したwebサービスやシステムの開発経験 MCP（Model Context Protocol）に関する知見や活用経験

システム開発経験3年以上 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方 バイブコーディングのご経験

■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

エステティックサロンでの現場経験（施術・店長・SVなど） 女性スタッフを中心とした組織のマネジメント・構築経験 上記を支援するコンサルティング経験

Azure上での開発経験（App Service / Functions / Foundry 等）、PythonによるWebアプリケーションのバックエンド開発経験、AI／検索システムに関する基礎知識（RAG、ベクトル検索 等）、JSON／XML等の構造化データ取り扱い経験、GitHub Copilot活用経験（バイブコーディング、調査等）

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

■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

・LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 ・データ分析の実務経験がある方 ・Webアプリケーションの開発経験がある方 ・Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 ・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がある方

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

TypeScriptまたはPythonを用いた開発実務経験 要件定義を基に一人で開発を進められる自走力 AIを活用したPoC開発やプロダクト開発の実務経験

Pythonを用いた開発・運用の経験 Airflowなどのワークフロー設計・実装・運用経験 データエンジニアリング領域の実務経験 (2年以上)

オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力 データサイエンス、機械学習の基礎理解（回帰分析、評価指標の理解等） Python（NumPy, pandas, scikit-learn等）のコード読解力 データ起点のビジネス課題解決および推進経験 生成AIを活用したデータ分析スキル（前処理、モデル構築等）

DX推進、業務改善の実務経験 Difyを用いた高度な開発・運用経験 主要LLM（ChatGPT, Claude, Gemini等）の深い理解と日常的な使い分け オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力

【共通】 ・Azure環境におけるアプリケーションまたはインフラ開発経験 ・Python等を用いたAI/LLMアプリケーションの実装経験 ・基本設計~実装~テストまで一人称で対応可能な方 ・生成AIによるコード生成を活用しながら高品質な実装ができる方 【(1)基盤領域】 ・Microsoft Fabric、Microsoft 365(A365)、AIゲートウェイ等の知識および実装経験 ・統合AI基盤全体のアーキテクチャを理解した上で設計・実装できる方 ・AzureサービスのIaC化経験 ・CI/CDパイプライン構築経験 ・複数サービスを組み合わせた基盤構築経験 【(2)応用機能領域】 ・AIガバナンス(テックリード)が作成した設計をもとに開発・テストを実施できる方 ・フロントエンド、バックエンド、Azureリソースを含むアプリケーション構築経験 ・アプリ開発テンプレートの作成または整備経験 ・LLMアプリケーション、RAG、AIエージェント等の実装経験 ・PythonおよびTypeScript/JavaScriptでの開発経験