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

業務プロセスの再設計（BPR）、AIエージェント、RPA、ノーコード・ローコードツール（Dify, n8n等）、GAS、スクリプト、LLM API、コミュニケーション能力

・Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 ・Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 ・PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 ・仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

Linux環境の使用経験（2年以上）、スクリプト言語の使用経験（2年以上）、自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験、ビジネスレベルの日本語、分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安）

生成AI領域における業務経験 AIを活用した業務改善や課題解決の実務経験 技術調査、課題特定、および施策の提案・推進実務経験

■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

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

LLMを活用したシステム開発経験 生成AIの導入経験 Pythonでの検証経験 プロンプト構築経験（または類似経験)

Pythonを用いた開発経験（1年以上） GCPまたはAWSを利用したシステム開発経験（1年以上） REST API等のバックエンド開発経験（1年以上） Gitを用いたチームでの開発経験（1年以上） Dockerを使った開発経験（1年以上） AIモデル開発（モデル選定、設計、学習・微調整、テスト、本番デプロイ、運用）の経験（1年以上） データの収集、クレンジング、整理の実務経験（1年以上） 上記の実務経験、もしくはスキル・AIへの情熱が伝わるポートフォリオ（GitHub、技術記事、個人開発プロジェクト等）

Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry / Azure AI Studio）の実務での導入経験 Microsoft Foundry 環境の運用実務経験 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 環境を活用したAIエージェント開発の実務経験 フルリモート環境下で自律的かつ能動的に業務を推進できるコミュニケーション能力

生成AI領域における業務経験 AIを活用した業務改善や課題解決の実務経験 技術調査、課題特定、および施策の提案・推進実務経験

LLM／生成AIを組み込んだプロダクトまたは業務システムの開発経験（1年以上） Web API・バックエンドシステムの設計から実装までの経験（3年以上） ※Python / Go / Java / C# / TypeScript / Rust いずれか 機械学習・データ分析基盤の設計・運用経験（3年以上） 加えて、以下を満たす方 Git / GitHub を用いた開発経験 リレーショナルデータベースを用いた開発経験 仕様が固まっていない状態から、自ら課題を定義して進められること

既存PJの開発プロセスを即時キャッチアップできるスキル AI駆動開発に関する経験・知見・提案力 AI駆動開発を仕組み化して、一定規模の開発者に向けた運用定着まで推進できるスキル 本ポジションは検討・調整・実行支援などがメインだが、期限・タスク量次第では自ら実装する場面も想定されるため、以下いずれかの経験・知見を有すること -言語：Python、SQL -ツール：Snowflake、GitHub、ClaudeCode(or他コーディングAgent) -FW/SDK：Streamlit（or他アプリ開発FW)、LangChain、FastMCP、GoogleADK、ClaudeCode agentSDK

機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験 3年以上 Pythonを用いたシステム開発・実務経験 3年以上 Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験 3年以上 Pythonを用いたシステム開発・実務経験 3年以上 Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

Pythonでのバックエンド構築経験（3年以上）、Reactでのフロント構築経験（2年以上）、SQL実務経験、プロンプトエンジニアリング実務経験（生成AI/LLM開発でのプロンプト設計・調整）

LLM／生成AIを組み込んだプロダクトまたは業務システムの開発経験（1年以上） Web API・バックエンドシステムの設計から実装までの経験（3年以上） ※Python / Go / Java / C# / TypeScript / Rust いずれか 機械学習・データ分析基盤の設計・運用経験（3年以上) Git / GitHub を用いた開発経験 リレーショナルデータベースを用いた開発経験 仕様が固まっていない状態から、自ら課題を定義して進められること

PyTorchを用いたモデルの学習・評価デバッグ経験 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 IoU・Precision Recall・F1等の評価指標の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセット設計経験 (Train／Val／Test分割, クラス不均衡対応) OpenCV・ffmpeg等を用いた画像・動画データの前処理経験 アノテーションデータの品質管理経験 Pythonによる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等いずれか) Dockerを用いた環境構築・実験実行経験

生成AI領域における業務経験 AIを活用した業務改善や課題解決の実務経験 技術調査、課題特定、および施策の提案・推進実務経験

Codexを活用した開発経験または十分な知見 技術サポート経験 ナレッジ整理、ドキュメント作成能力 ユーザー向け説明、トレーニング、ハンズオン対応経験

Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry / Azure AI Studio）の実務での導入経験 Microsoft Foundry 環境の運用実務経験 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 環境を活用したAIエージェント開発の実務経験 フルリモート環境下で自律的かつ能動的に業務を推進できるコミュニケーション能力

Pythonを用いた機械学習関連の実装経験 AIの最新情報への感度 Python系のバックエンドフレームワーク（Fastapi, Django） PostgreSQL Next.js (AppRouter), TypeScript Docker AWS系のクラウドサービス EC2, ECS, Lambda, S3 Figma Git, Github

Pythonを用いた開発経験 LLM API（Gemini／OpenAI／Claude等）を利用したアプリ開発経験 LangGraphまたはLangChainを利用した開発経験 Prompt Engineeringの基礎知識 Function Calling／Tool Callingの実装経験 RAGを用いたアプリ開発経験 ベクトルデータベースの利用経験 検索システム／ナレッジ検索の基本的な理解 WebクローリングまたはWebコンテンツを活用したデータ収集・加工の経験 Gitを利用したチーム開発経験 REST APIの設計・実装経験 単体テスト／結合テストの実装経験 CI/CDを活用した開発経験 AWSまたはGCPを利用した開発経験 Docker等のコンテナ技術の利用経験 GitHubを利用した開発フローの理解 Claude Code／Gemini CLI／Cursor等のAIコーディングツールを活用した開発経験 AIを活用した設計・実装・テスト・リファクタリングの経験

AIエージェントまたは関連技術を用いたプロトタイプ開発の実務経験。 PythonやTypeScriptなどの言語を用いた開発スキル。

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2年以上 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を用いた機械学習関連の実装経験 AIの最新情報への感度 Git, Github Python系のバックエンドフレームワーク（Fastapi, Django） PostgreSQL Next.js (AppRouter), TypeScript Docker AWS系のクラウドサービス (EC2, ECS, Lambda, S3,...) Figma

・LLMアプリケーションの設計・実装経験 ・RAGまたはAgentの開発経験 ・クライアントとのコミュニケーションの経験 ・1人月での稼働が可能

技術資料作成経験 業務改善に関する技術以外の視点での課題整理・提案経験 Power Platform（Power Apps／Copilot Studio）の知識

Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 回帰／分類等のモデル構築経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Git、コンテナ環境を利用した開発経験

【1】開発者向け（AgenticPdM＋AI駆動開発） ・既存PJの開発プロセスを即時キャッチアップできるスキル ・AI駆動開発に関する経験・知見・提案力 ・AI駆動開発を仕組み化して、一定規模の開発者に向けた運用定着まで推進できるスキル ・本ポジションは検討・調整・実行支援などがメインだが、期限・タスク量次第では自ら実装する場面も想定されるため、以下いずれかの経験・知見を有すること -言語：Python、SQL -ツール：Snowflake、GitHub、ClaudeCode(or他コーディングAgent) -FW/SDK：Streamlit（or他アプリ開発FW)、LangChain、FastMCP、GoogleADK、ClaudeCode agentSDK 【2】ビジネスユーザー向け（AgenticPdM＋データ分析Agent） ・チームリーダーとして、メンバや顧客と連携しながら各種テーマを推進した経験 ・既存PJの業務知識、Agentアセットを即時キャッチアップできるスキル ・Agentを業務に適用した経験・知見・提案力 ・新規技術を活用した新しい業務プロセスの構想策定や体験設計の経験

機械学習、深層学習または生成AI領域における3年以上の実務経験 PyTorch、TensorFlow、JAXなどを用いたモデル開発経験 Transformer、Diffusion Model、音声モデルなど、生成モデルに関する理解 線形代数、確率統計、最適化など、機械学習の数学的基礎への理解 論文やOSSの実装を調査し、プロトタイプとして再現・検証できる能力 モデルの精度だけでなく、レイテンシ、スループット、GPUメモリ、運用コストを考慮した設計経験 エンジニア、研究者、プロダクトマネージャーなど、複数職種と連携して開発を進めた経験 技術的な不確実性が高い状況において、仮説設定、検証、改善を主体的に進められる能力 以下の専門領域のうち、一つ以上における高度な実務経験を必須とします。 LLM・AIエージェント領域 -GPT、LLaMA、Qwen、Gemma、DeepSeekなど、Transformer系モデルの開発・改良経験 -SFT、LoRA、QLoRA、DPO、RLHFなどを用いたモデル最適化経験 -プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、RAGの設計経験 -Tool Calling、Function Calling、MCPなどを利用したAIエージェント開発経験 -会話履歴、長期記憶、検索、外部ツールを組み合わせたシステム設計経験 -LLMの評価データセットおよび自動評価・人手評価基盤の構築経験 -ハルシネーション、安全性、拒否応答、ユーザー意図理解などの品質改善経験 -vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、TGIなどを用いた推論最適化経験 日本語LLMに関する経験 -日本語データセットまたは日本語コーパスの構築・前処理経験 -SentencePiece、BPEなど、トークナイザーに関する知識または実装経験 -日本語LLMの品質評価、ベンチマーク設計、エラー分析経験 -日本語特有の表現、文脈、敬語、会話品質を考慮したモデル改善経験 -日本語・英語を含むマルチリンガルモデルの開発または評価経験 音声・リアルタイムVoice-to-Voice領域 -ASR／STT、TTS、音声変換、音声対話システムのいずれかに関する開発経験 -Whisper、Conformer、Wav2Vec、VITS、FastSpeech、Codec Language Modelなどへの理解 -ストリーミング音声認識またはストリーミング音声合成の実装経験 -リアルタイムVoice-to-Voiceシステムの設計・開発経験 -ユーザーの発話中にAIが認識・応答を開始する低遅延処理の設計経験 -全二重音声対話における割り込み、ターンテイキング、発話終了判定の実装経験 -VAD、エコーキャンセリング、ノイズ除去、音声区間検出に関する知識 -WebRTC、WebSocket、gRPC Streamingなどを用いたリアルタイム通信の経験 -TFT／TTFA、音声生成速度、同時接続数を考慮した性能最適化経験 -音声の自然さ、感情、イントネーション、話者性、発音品質の評価・改善経験 画像生成・VLM領域 -Stable Diffusion、SDXL、FLUXなどのDiffusion Modelを用いた画像生成経験 -LoRA、DreamBooth、ControlNet、IP-Adapterなどを用いたモデル調整経験 -ComfyUI、Diffusersなどを利用した画像生成ワークフローの構築経験 -画像生成モデルの学習データ作成、キャプショニング、前処理経験 -プロンプト追従性、画質、一貫性、安全性に関する評価・改善経験 -GPUメモリ最適化、バッチ処理、並列推論、モデル量子化の経験 VLM・画像理解に関する経験 -CLIP、LLaVA、Qwen-VL、Gemini系モデルなど、VLMの開発・利用経験 -画像分類、物体検出、OCR、画像キャプション、Visual Question Answeringの経験 -画像とテキストを組み合わせた検索、推薦、エージェントシステムの設計経験 -VLMの評価データセット、プロンプト、ベンチマークの設計経験 -画像内の人物、商品、背景、構図、表情などを構造化して抽出するシステムの開発経験 動画・アニメーション生成領域 -Text-to-Video、Image-to-Video、Video-to-Videoモデルの開発または利用経験 -Stable Video Diffusion、WAN、HunyuanVideo、CogVideoなどの動画生成モデルへの理解 -キャラクター、人物、背景、衣装などの時間的一貫性を改善した経験 -フレーム間のちらつき、形状崩れ、顔の変化など、動画生成特有の問題への対応経験 -動画生成モデルのファインチューニング、LoRA学習、推論最適化経験 -長時間動画生成、シーン分割、ストーリーボード生成、動画編集パイプラインの設計経験 -GPUを用いた動画生成処理の高速化、並列化、分散実行経験