AIエンジニア×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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を用いた開発経験 GCPまたはAWSを利用したシステム開発経験 REST API等のバックエンド開発経験 Gitを用いたチームでの開発経験 Dockerを使った開発経験 AIモデル開発の一連の実務経験（モデル選定、設計、学習・微調整、テスト、本番デプロイ、運用） データの収集、クレンジング、整理の経験

・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

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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

Power Platform構築経験（ノーコード・ローコードツール活用経験）、Prompt Engineering／RAG設計の経験

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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

AI/ソフトウェアの開発経験 プロジェクトリード経験

・データサイエンティストまたはデータアナリストとしての就業経験 ・上流のデータサイエンスコンサルティング経験とドキュメンテーションが可能なこと ・ユーザに対するビジネス要求、プロジェクトQCD等に関する折衝/交渉力 ・統計・機械学習によるデータ分析の実務経験

Databricksを活用したデータ基盤の導入・構築経験 生成AI／AIに関する実務経験・知見 RAG、AIエージェント、AIアシスタント等の構築経験

Pythonを用いたWebアプリケーション開発経験 業務システム開発においてリードした経験 LLMを活用したアプリケーションまたは機能の設計・開発経験（プロンプト設計、tool use、出力の検証・評価サイクルを含む） AI開発ツール主体としたプログラミング経験

Pythonを用いたWebアプリケーション開発経験 業務システム開発においてリードした経験 LLMを活用したアプリケーションまたは機能の設計・開発経験（プロンプト設計、tool use、出力の検証・評価サイクルを含む） AI開発ツール主体としたプログラミング経験

AWS、GCP、Azureいずれかでのサービスでの構築/運用経験 5年以上 AI基盤、ML基盤の設計・構築した経験 Kubernetesの実務経験 1万人以上のユーザー数を抱えるサービス開発経験

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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

チーム開発経験、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 のいずれか）、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。

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

エンジニアとしての実務経験(3年以上) PythonによるバックエンドまたはAPI開発経験 TypeScriptを用いたフロントエンド開発経験(※フレームワーク問わず) LLM/生成AIを利用したアプリケーションの実装経験 AWS、GCP、Azureいずれかでの開発または運用経験 顧客や業務担当者との要件整理、仕様調整、打ち合わせができる方 日本語で顧客と支障なく議論できる方

PythonによるバックエンドまたはAPI開発経験 TypeScriptを用いたフロントエンド開発経験 年数よりも必須スキルが満遍なく経験あれば 上流工程になるので、顧客折衝やコンサルの経験があれば◎ エンジニアとしての実務経験3年以上 PythonによるバックエンドまたはAPI開発経験 TypeScriptを用いたフロントエンド開発経験 LLM/生成AIを利用したアプリケーションの実装経験 AWS、GCP、Azureいずれかでの開発または運用経験 顧客や業務担当者との要件整理、仕様調整、打ち合わせができる方 日本語で顧客と支障なく議論できる方

生成AIを用いた開発経験

・バイリンガル(英語/日本語)環境下でのビジネスコミュニケーションが可能な方 ・BI Dashboard構築に関する実務経験をお持ちの方 ・DMP/DHWなどの設計/更新/管理などの経験をお持ちの方 ・リモート環境下でも責任を持って自走可能な方。

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・実装経験 学習パイプラインの問題を自力で特定・修正した経験 Train/Val/Test分割やクラス不均衡対応など、データセット設計の経験 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を用いた再現性のあるデータパイプラインの実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築・実験環境の再現性確保の経験

Azure, RAG, AI駆動開発, 技術選定, 設計, 構築, 検証支援

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での開発経験 ・要件定義、基本設計の経験 ・顧客折衝経験 ・ソースコード解析、改善提案経験

エンジニア実務経験 3年以上 フルスタック開発の経験 バックエンド（Python等）およびフロントエンド（TypeScript, React, Next.js等）の両方の実装経験。 LLM / 生成AIを活用したアプリケーションの開発・実装経験 クラウド環境（GCP, AWS, Azureいずれか）での開発・運用経験 日本語能力: ネイティブレベル、またはビジネスにおいて齟齬なく議論ができるレベル（流暢）

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

データ利活用に必要な抽出・分析ロジックの構築経験 AI・機械学習技術を活用したアプリケーション開発の実務経験 AIアシスタントや開発支援ツールを活用した効率的な開発経験 生成AIを活用した業務改善・自動化の企画から実装までを主体的に推進した経験 業務分析・要件整理・システム化構想の策定など、上流工程に携わった経験

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

AI・AWSを含めたアーキテクチャ検討能力 AWSサービス（Lambda／RDS／ECS／DynamoDB）の設計・構築経験 顧客コミュニケーション能力（要件ヒアリング等）

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